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STM32边缘AI模型部署工程

共计 30 章节
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01
课程导入与工程全景
目标=STM32边缘AI部署的定义 · 典型应用场景 · 完整工程链路（数据采集→模型训练→量…
课程导入工程全景
02
STM32边缘AI硬件选型与资源评估
目标=Cortex-M4/M7/M3… · NPU加速器 · SRAM/Flash约束
STM32AI
03
开发环境搭建与工程模板
目标=STM32CubeMX · STM32CubeIDE · STM32Cube.AI
开发环境搭建工程模板
04
边缘AI数据采集与预处理
目标=使用STM32外设（ADC · DCMI · I2S
AI边缘
05
轻量级神经网络设计原则
目标=面向STM32的模型结构选择（… · MobileNet · TinyMLP）
轻量级神经网络设…STM32
06
模型训练与验证流程
目标=使用TensorFlow/Ke… · 数据集划分 · 训练技巧
模型训练验证流程
07
模型量化基础
目标=浮点32位到定点8位量化的原理 · 对称与非对称量化 · 量化感知训练与训练后量化
模型量化基础目标=浮点32位…
08
STM32Cube.AI模型转换与验证
目标=将Keras/TFLite/O… · 分析模型报告（RAM/Flash占用 · MACC）
STM32Cube.AI模型转换
09
STM32Cube.AI代码生成与集成
目标=生成C代码 · 理解API（ai_network_c… · ai_network_run）
STM32Cube.AI代码生成
10
模型部署内存管理
目标=STM32的SRAM/Flas… · 激活缓冲区与权重存储 · 动态内存分配策略
模型部署内存管理STM32
11
实时推理性能优化
目标=利用CMSIS-NN · DSP指令 · 循环展开
实时推理性能优化CMSIS-NN
12
低功耗边缘AI设计
目标=STM32低功耗模式（Slee… · Stop · Standby）
AI低功耗边缘
13
图像分类实战
目标=在STM32上部署Mobile… · 涵盖DCMI摄像头采集 · 图像缩放
图像分类实战STM32
14
关键词唤醒实战
目标=使用STM32和麦克风采集音频 · 部署DS-CNN或TC-ResNet… · 涵盖MFCC特征提取与实时推理
关键词唤醒实战STM32
15
手势识别实战
目标=基于IMU（加速度计+陀螺仪）… · 部署1D-CNN或LSTM模型识别手… · 涵盖数据采集
手势识别实战IMU
16
异常检测实战
目标=在STM32上部署自编码器或孤… · 对电机振动或温度传感器数据进行异常检… · 实现边缘端实时报警
异常检测实战STM32
17
模型更新与OTA
目标=通过UART · SPI · Wi-Fi或BLE实现STM32模型…
OTA模型更新
18
多模型协同与任务调度
目标=在STM32上部署多个AI模型… · 使用RTOS（FreeRTOS）进行… · 优先级管理与资源冲突解决
多模型协同任务调度
19
模型压缩与剪枝
目标=结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · 权重聚类
模型压缩剪枝
20
STM32Cube.AI高级功能
目标=自定义层 · 混合精度量化 · 外部存储器加载
STM32Cube.AI高级功能
21
调试与性能分析工具
目标=使用STM32CubeMoni… · SWV · ITM
调试性能分析工具
22
模型鲁棒性与安全
目标=对抗样本攻击 · 模型窃取 · 输入验证
模型鲁棒性安全
23
端到端项目
目标=智能垃圾分类：从数据采集 · 模型训练 · 量化
端到端项目目标=智能垃圾分…
24
端到端项目
目标=工业预测性维护 · 部署AI模型预测电机故障 · 涵盖数据标注
端到端项目目标=工业预测性…
25
端到端项目
目标=智能家居语音控制 · 部署关键词识别与命令词解析模型 · 实现本地语音控制
端到端项目目标=智能家居语…
26
模型部署中的数值精度问题
目标=定点运算溢出 · 饱和 · 舍入误差
模型部署数值精度问题
27
跨平台模型移植
目标=从其他边缘平台（如ESP32 · Raspberry Pi）迁移模型到… · 处理算子兼容性
跨平台模型移植ESP32
28
STM32边缘AI生态系统与社区资源
目标=STM32Cube.AI · X-CUBE-AI · TinyML
STM32AI
29
产品化与认证
目标=STM32边缘AI产品的EMC · 功耗 · 可靠性测试
产品化认证
30
课程总结与未来趋势
目标=回顾完整部署流程 · 讨论TinyML趋势 · STM32新一代NPU
课程总结未来趋势