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本课程属于：017-TinyML传感器数据建模与时序分类 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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1. TinyML传感器建模入门：从原始数据到端侧分类

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML的定义 · 传感器建模的价值 · 端侧分类的应用场景与课程学习路径
课程导入TinyML
02
传感器基础
常见传感器类型（加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计
传感器基础常见传感器类型
03
数据采集与标注
传感器数据采集方法 · 采样率选择 · 标注工具与标注规范
数据采集标注
04
数据预处理
去噪 · 滤波（低通/高通） · 归一化
数据预处理去噪
05
特征工程入门
时域特征（均值 · 方差 · 峰值等）与频域特征（FFT
特征工程入门时域特征
06
数据可视化与探索
使用图表理解传感器数据分布 · 类别差异与异常值
数据可视化探索
07
TinyML模型选型
适合端侧的分类模型（如决策树 · 随机森林 · 小型CNN
TinyML模型选型
08
模型训练基础
训练集/验证集/测试集划分 · 过拟合与欠拟合 · 交叉验证
模型训练基础训练集
09
模型压缩与量化
量化（int8） · 剪枝 · 知识蒸馏等减小模型体积的技术
模型压缩量化
10
端侧推理框架
TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse · Arduino TensorFlow…
端侧推理框架TensorFlow
11
端侧部署流程
将训练好的模型转换为TFLite格式 · 集成到嵌入式设备（如Arduino · ESP32）的步骤
端侧部署流程TFLite
12
实战案例一
基于加速度计的人体活动识别（静止 · 走路 · 跑步）从数据到部署全流程
实战案例一基于加速度计的人…
13
实战案例二
基于麦克风的简单声音分类（如拍手 · 说话 · 环境噪声）的端侧实现
实战案例二基于麦克风的简单…
14
实战案例三
基于磁力计的室内定位或方向识别（如门…
实战案例三基于磁力计的室内…
15
模型性能评估
准确率 · 精确率 · 召回率
模型性能评估准确率
16
端侧资源约束
内存 · Flash · 功耗
端侧资源约束内存
17
数据增强与鲁棒性
旋转 · 噪声注入 · 时间扭曲等方法提升模型泛化能力
数据增强鲁棒性
18
实时数据流处理
流式窗口 · 在线推理 · 状态机设计实现连续分类
实时数据流处理流式窗口
19
多传感器融合
多模态数据同步 · 特征级融合与决策级融合的简单方法
多传感器融合多模态数据同步
20
常见问题与调试
数据不平衡 · 传感器噪声 · 模型过拟合
常见问题调试
21
模型更新与OTA
端侧模型远程更新策略与增量学习概念
OTA模型更新
22
安全与隐私
传感器数据隐私 · 模型加密 · 对抗攻击的初步认识
安全隐私
23
性能优化进阶
使用DSP指令 · 硬件加速器（如NPU）提升推理速度
性能优化进阶DSP
24
项目实战
从需求分析 · 数据采集 · 模型训练到部署的完整项目流程（如跌倒…
项目实战从需求分析
25
综合练习
给定一个传感器数据集 · 独立完成从预处理到端侧分类的建模任务
综合练习给定一个传感器数…
26
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐与下一步进阶方向
课程总结核心知识点回顾
27
拓展讨论
TinyML在工业 · 医疗 · 农业等领域的应用案例与前景
拓展讨论TinyML
28
工具实操
使用Edge Impulse快速搭建…
工具实操Edge
29
模型可解释性
特征重要性分析 · LIME/SHAP在传感器模型中的简…
模型可解释性特征重要性分析
30
综合提升
设计一个端到端TinyML传感器分类… · 并撰写技术报告与演示
综合提升TinyML