VIP20
本课程属于：009-Arduino Nano 33 BLE Sense TinyML项目实战 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

20. Arduino端侧AI作品集：从课堂Demo到可展示原型

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
明确课程目标——从课堂演示到可展示原… · 了解Arduino端侧AI的应用场景…
课程导入明确课程目标
02
硬件基础
Arduino系列板卡（Uno · Nano 33 BLE · Portenta等）的选型对比
硬件基础Arduino
03
端侧AI概念
什么是端侧AI · 边缘计算与嵌入式机器学习 · 对比云端AI的优缺点
AI端侧
04
开发环境搭建
安装Arduino IDE · 配置ESP32/Arduino MK… · 以及TensorFlow Lite…
开发环境搭建Arduino
05
数据采集与预处理
使用Arduino采集传感器数据（加… · 麦克风 · 摄像头等）
数据采集预处理
06
模型训练基础
在PC端使用TensorFlow/K… · 语音关键词） · 理解模型量化与剪枝
模型训练基础PC
07
模型转换与部署
将训练好的模型转换为TensorFl… · 并进一步转换为适用于Arduino的… · 部署到板卡上
模型转换部署
08
Arduino端推理实现
编写Arduino代码加载模型 · 进行实时推理 · 处理输入输出
Arduino端推理实现
09
案例实战一
基于加速度计的手势识别——从数据采集… · 完成一个可演示的简单分类器
案例实战一基于加速度计的手…
10
案例实战二
麦克风关键词唤醒——使用Edge I… · 在Arduino Nano 33 B…
案例实战二Edge
11
案例实战三
图像分类（使用摄像头模块）——利用O… · 实现简单物体识别
案例实战三图像分类
12
案例实战四
异常检测——基于IMU或环境传感器 · 训练自动编码器检测异常振动或温度突变 · 用于预测性维护
案例实战四IMU
13
案例实战五
多传感器融合——结合多个传感器数据（… · 实现姿态识别
案例实战五多传感器融合
14
交互设计
为作品添加按钮 · OLED显示屏 · 蜂鸣器等交互元素
交互设计为作品添加按钮
15
电源与功耗优化
使用低功耗模式 · 电池供电 · 动态电压调节
电源功耗优化
16
无线连接与远程监控
通过BLE或WiFi将推理结果发送到… · 实现远程数据可视化与作品联动
无线连接远程监控
17
作品结构设计
从面包板到PCB的转换 · 设计外壳与固定结构 · 提升作品的专业性与耐用性
作品结构设计PCB
18
代码工程化
使用类 · 函数库 · 状态机等重构代码
代码工程化使用类
19
调试与性能分析
使用串口绘图器 · 逻辑分析仪 · 性能计数器等工具
调试性能分析
20
常见问题与解决方案
模型不工作 · 推理结果不稳定 · 内存不足
常见问题解决方案
21
模型优化进阶
量化感知训练 · 知识蒸馏 · 模型压缩
模型优化进阶量化感知训练
22
高级传感器集成
使用Arduino Nano 33… · APDS9960手势传感器 · 环境传感器等
高级传感器集成Arduino
23
实时性优化
使用DMA · 中断 · 双缓冲等技术
实时性优化DMA
24
作品集规划
如何从多个课堂Demo中筛选 · 组合 · 升级
作品集规划Demo
25
展示与演讲技巧
如何准备演示视频 · 海报 · 现场讲解
展示演讲技巧
26
项目文档撰写
编写README · 硬件接线图 · 原理图
项目文档撰写README
27
开源与社区分享
将作品上传至GitHub · Hackster.io等平台 · 撰写教程
开源社区分享
28
综合实战项目
从零开始设计一个完整作品（如智能垃圾… · 健身动作计数器） · 涵盖硬件
综合实战项目从零开始设计一个…
29
课程总结与进阶路径
回顾核心技能 · 推荐进一步学习资源（如TinyML · 嵌入式Linux
课程总结进阶路径
30
结业考核与作品展示
完成一个可展示的原型 · 进行现场演示与答辩 · 获得反馈并迭代改进
结业考核作品展示