课程导入：了解TFLite Micro与CMSIS-NN的背景、学习目标、课程整体框架与实战环境准备

嵌入式机器学习（TinyML）正在从概念验证走向规模化落地，而Cortex-M系列微控制器作为全球出货量最大的处理器内核之一，自然成为TinyML部署的核心目标平台。然而，微控制器上的算力、内存和功耗都极其有限，直接运行浮点神经网络几乎不可能。TFLite Micro（TensorFlow Lite for Microcontrollers）提供了在MCU上运行推理的运行时框架，而CMSIS-NN则是由Arm官方提供的、针对Cortex-M处理器深度优化的神经网络内核库。将TFLite Micro的默认卷积算子替换为CMSIS-NN实现，是当前嵌入式AI工程化中最常见、最有效的性能优化手段之一。本章作为整个实战课程的开篇，将系统梳理TFLite Micro与CMSIS-NN的背景知识、明确学习目标、展示课程整体框架，并指导你完成实战环境的搭建与验证。