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本课程属于：005-Edge Impulse端侧模型训练 工业控制与工业互联网 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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Edge Impulse端侧训练项目实战案例

共计 30 章节
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01
课程导入
了解Edge Impulse平台的价… · 端侧训练与传统云端训练的区别 · 课程目标与学习路径
课程导入Edge
02
环境搭建
注册Edge Impulse账号 · 安装Edge Impulse CLI · 配置开发板（如Arduino
环境搭建Edge
03
数据采集基础
使用手机 · 开发板或传感器采集数据 · 理解数据格式
数据采集基础使用手机
04
数据标注与预处理
在Edge Impulse中标注数据 · 划分训练/测试集 · 应用滤波
数据标注预处理
05
特征工程入门
自动特征提取与手动特征选择 · 理解时域 · 频域特征（如均值
特征工程入门自动特征提取
06
模型设计基础
选择适合端侧的分类器（如决策树 · 神经网络 · 异常检测）
模型设计基础选择适合端侧的分…
07
模型训练与验证
在Edge Impulse中训练模型 · 调整超参数 · 查看混淆矩阵与特征重要性
模型训练验证
08
模型部署与测试
将训练好的模型部署到目标设备 · 使用Edge Impulse的部署功… · 进行实时推理测试
模型部署测试
09
案例一
关键词唤醒——使用麦克风采集音频数据 · 训练一个简单的语音命令识别模型 · 并部署到开发板实现唤醒词检测
案例一关键词唤醒
10
案例二
运动状态识别——使用加速度计/陀螺仪… · 训练模型识别走路 · 跑步
案例二运动状态识别
11
案例三
图像分类——使用摄像头采集图像 · 训练一个轻量级CNN模型 · 实现物体识别（如猫狗分类）
案例三图像分类
12
案例四
异常检测——使用传感器数据（如振动 · 温度）训练异常检测模型 · 用于工业设备故障预警
案例四异常检测
13
案例五
手势识别——使用IMU或摄像头数据 · 训练模型识别手势（如挥动 · 握拳）
案例五IMU
14
案例六
环境监测——使用温湿度 · 气压等传感器数据 · 训练模型进行环境分类或预测
案例六环境监测
15
案例七
跌倒检测——使用加速度计数据 · 训练模型识别跌倒事件 · 并集成报警功能
案例七跌倒检测
16
案例八
声学事件分类——使用麦克风采集环境声… · 训练模型识别玻璃破碎 · 警报声等
案例八声学事件分类
17
案例九
预测性维护——使用振动数据训练回归模… · 预测设备剩余寿命 · 实现端侧预测性维护
案例九预测性维护
18
案例十
多传感器融合——结合加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计等多源数据
案例十多传感器融合
19
模型优化与量化
使用Edge Impulse的模型优… · 剪枝）减小模型体积 · 提升推理速度
模型优化量化
20
端侧推理性能调优
分析推理时间 · 内存占用 · 功耗
端侧推理性能调优分析推理时间
21
数据增强与鲁棒性
应用数据增强（如噪声 · 平移 · 旋转）提高模型泛化能力
数据增强鲁棒性
22
持续学习与模型更新
在端侧实现增量学习或模型热更新 · 适应新数据 · 避免重新训练整个模型
持续学习模型更新
23
边缘计算与云协同
理解Edge Impulse与云平台… · Azure IoT）的集成 · 实现端云协同的模型管理
边缘计算云协同
24
安全与隐私
在端侧训练中保护数据隐私 · 使用联邦学习或本地训练 · 避免敏感数据上传云端
安全隐私
25
常见问题排查
解决数据采集不均衡 · 模型过拟合 · 部署失败
常见问题排查解决数据采集不均…
26
项目实战
从需求分析到部署——完整流程演练 · 包括问题定义 · 数据采集
项目实战从需求分析到部署
27
综合挑战
设计一个端侧智能应用（如智能门锁 · 健康监测） · 综合运用所学知识
综合挑战设计一个端侧智能…
28
性能评估与基准测试
建立评估指标体系（准确率 · 召回率 · F1
性能评估基准测试
29
扩展与进阶
探索Edge Impulse的高级功… · 迁移学习 · 多模型集成）
扩展进阶
30
课程总结与未来展望
回顾核心知识点与实战经验 · 讨论端侧AI的发展趋势 · 提供进一步学习资源与社区支持
课程总结未来展望