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嵌入式AI端侧推理优化与MCU部署调试项目实战

共计 30 章节

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AI端侧推理概述

嵌入式AI的定义 · 端侧推理与云侧推理的对比 · 典型应用场景（智能语音

AI端侧推理概述

MCU选型与硬件平台搭建

主流MCU芯片对比（STM32 · ESP32 · Cortex-M系列）

模型轻量化技术（上）

模型剪枝原理与实现 · 结构化剪枝与非结构化剪枝 · 基于TensorFlow/PyTor…

模型轻量化技术模型剪枝原理

模型轻量化技术（下）

知识蒸馏原理 · 量化技术（INT8/FP16） · 混合精度训练

模型轻量化技术知识蒸馏原理

TFLite Micro框架详解

TFLite Micro架构 · 算子支持列表 · 内存管理机制

CMSIS-NN与ARM DSP库优化

CMSIS-NN核心函数解析 · 卷积/池化/全连接层优化 · DSP指令集加速原理

模型转换与部署流程

从Keras/PyTorch到TFL… · 量化校准 · 模型验证与精度评估

模型转换部署流程

MCU端推理引擎移植

TFLite Micro在STM32… · CMSIS-NN集成 · 内存池配置与优化

MCU端推理引擎移植

算子优化与自定义算子

常见算子（Conv2D · DepthwiseConv · LSTM）的MCU优化实现

算子优化自定义算子

内存优化策略

静态内存分配 vs 动态内存分配 · 内存复用技术 · Tensor Arena配置技巧

内存优化策略vs

推理速度优化

算子融合 · 内存布局优化（NHWC vs NCH… · 多级缓存利用

推理速度优化算子融合

功耗优化技术

动态电压频率调整（DVFS） · 睡眠模式管理 · 推理任务调度策略

功耗优化技术DVFS

调试工具链搭建

OpenOCD + GDB调试 · 串口日志输出 · 性能计数器（DWT/ITM）使用

调试工具链搭建OpenOCD

模型性能Profiling

逐层耗时分析 · 算子热点识别 · 内存带宽瓶颈定位

Profiling模型性能

常见部署问题与解决

模型加载失败 · 推理结果错误 · 内存溢出

常见部署问题解决

实战项目一

关键词唤醒（KWS）——数据集准备 · 模型训练与量化 · 在Cortex-M4上的部署与调试

实战项目一KWS

实战项目二

手势识别——使用IMU传感器数据 · 轻量级CNN模型设计 · 实时推理与性能调优

实战项目二IMU

实战项目三

异常声音检测——梅尔频谱特征提取 · 模型剪枝与蒸馏 · 在低功耗MCU上的部署

实战项目三异常声音检测

实战项目四

人脸检测——使用MobileNetV… · NMS算法优化 · 在Cortex-M7上的部署

实战项目四MobileNetV

实战项目五

工业异常检测——振动信号分析 · 1D-CNN模型设计 · 边缘端实时报警系统

实战项目五工业异常检测

RTOS与多任务推理

FreeRTOS任务管理 · 推理任务优先级设置 · 多模型并发推理

RTOS多任务推理

模型安全与加密

模型文件加密 · 固件防篡改 · 安全启动（Secure Boot）集…

模型安全加密

OTA升级与模型更新

固件升级协议设计 · 模型分区管理 · 断点续传与校验

端侧推理的标准化与生态

ONNX Runtime for E… · TensorRT for MCU · Edge Impulse平台介绍

端侧推理的标准化生态

性能基准测试

MLPerf Tiny基准测试 · 自定义Benchmark设计 · 结果分析与报告生成

性能基准测试MLPerf

多模态融合推理

音频+视觉融合 · 传感器融合 · 端侧多模态模型设计挑战

多模态融合推理音频+视觉融合

联邦学习与端侧推理

联邦学习原理 · 在MCU上的模型聚合 · 隐私保护与通信优化

联邦学习端侧推理

未来趋势与前沿技术

存内计算 · 神经形态芯片 · 超低功耗AI加速器

未来趋势前沿技术

项目总结与文档撰写

技术文档规范 · 实验报告模板 · 代码仓库管理

项目总结文档撰写

综合答辩与演示

项目演示技巧 · 常见问题应对 · 职业发展建议

综合答辩演示