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STM32Cube.AI模型迭代与自动化部署流水线

共计 30 章节
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01
AI on STM32 概述
为什么要在MCU上跑AI？STM32… · 课程目标与学习路径
AIon
02
开发环境全家桶
STM32CubeMX · CubeIDE · X-CUBE-AI扩展包的安装与版本…
开发环境全家桶STM32CubeMX
03
模型选型与量化策略
从浮点到定点 · INT8/INT16量化原理 · 如何在STM32上选择合适模型
模型选型量化策略
04
TensorFlow模型训练与导出
使用Keras训练一个简单分类模型 · 保存为.h5文件 · 准备转换
TensorFlow模型训练
05
STM32Cube.AI模型转换实战
在CubeMX中导入.h5 · 配置输入输出 · 生成C代码与校验报告
STM32Cube.AI模型转换实战
06
模型推理性能分析
解读Cube.AI生成的性能报告（R… · 定位瓶颈
模型推理性能分析Cube.AI
07
模型迭代策略
剪枝 · 蒸馏 · 量化感知训练
模型迭代策略剪枝
08
部署实战
手势识别：从数据采集到模型训练 · 再到STM32上部署 · 完整端到端流程
部署实战手势识别
09
部署实战
关键词唤醒 · 部署到STM32
部署实战关键词唤醒
10
部署实战
异常检测：基于自编码器的工业异常检测 · 在STM32上实时运行
部署实战异常检测
11
多模型协同
在一个项目中部署多个模型 · 模型切换与资源管理策略
多模型协同一个项目
12
内存优化技巧
激活缓冲区复用 · 权重重排 · 就地计算
内存优化技巧激活缓冲区复用
13
算子支持与自定义算子
STM32Cube.AI支持的算子列… · 如何添加自定义算子
算子支持自定义算子
14
模型加密与保护
使用STM32的硬件加密功能保护模型… · 防止被读取
模型加密保护
15
RTOS集成
将AI推理任务集成到FreeRTOS… · 任务优先级与调度策略
RTOS集成
16
低功耗推理
结合STM32的Stop/Stand… · 实现电池供电的AI应用
低功耗推理STM32
17
传感器数据预处理
在MCU上实现归一化 · 滤波 · FFT等预处理
传感器数据预处理MCU
18
模型更新OTA
通过无线方式更新STM32上的AI模… · 实现远程升级
OTA模型更新
19
性能基准测试
使用STM32官方基准测试套件 · 对比不同模型的推理速度与精度
性能基准测试STM32
20
调试与日志
使用串口打印推理结果 · 中间层输出 · 辅助调试模型部署问题
调试日志
21
错误处理与鲁棒性
输入异常检测 · 模型输出置信度过滤 · 提高系统稳定性
错误处理鲁棒性
22
从STM32到其他MCU
将Cube.AI生成的代码移植到其他…
STM32MCU
23
使用Cube.AI的C API
手动调用Cube.AI生成的API · 实现更灵活的推理控制
Cube.AIAPI
24
模型融合与集成
将多个小模型融合为一个多任务模型 · 减少部署开销
模型融合集成
25
硬件加速器利用
利用STM32的MCE（数学加速器）…
硬件加速器利用STM32
26
模型版本管理
在项目中管理多个模型版本 · A/B测试与回滚策略
模型版本管理项目
27
持续集成与自动化
使用CI/CD流水线自动完成模型训练 · 转换 · 部署测试
持续集成自动化
28
案例分析
智能家居：温湿度异常检测与设备控制 · 完整项目拆解
案例分析智能家居
29
案例分析
可穿戴设备：步态识别与计步器 · 低功耗AI设计思路
案例分析可穿戴设备
30
课程总结与未来展望
TinyML趋势 · STM32N6系列NPU · 下一步学习建议
课程总结未来展望