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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 EON Compiler模型优化训练资料

共计 30 章节

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学习目标 · EON Compiler在边缘AI中… · 整体课程框架与学习路径

课程导入学习目标

边缘AI与TinyML基础

边缘计算概念 · TinyML应用场景 · 资源约束与模型优化必要性

Edge Impulse平台概览

平台功能 · 数据采集 · Impulse设计

EON Compiler核心原理

编译器架构 · 模型压缩技术（量化 · 剪枝

模型量化详解

浮点转定点 · 量化感知训练 · 量化误差分析与校准方法

模型量化详解浮点转定点

模型剪枝与稀疏化

结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · 稀疏矩阵存储与推理加速

模型剪枝稀疏化

权重共享与聚类

K-means权重聚类 · 码本生成 · 反量化过程与精度影响

权重共享聚类

EON模型格式与运行时

EON文件结构 · 内存布局 · 推理引擎（EON Runtime）工…

EON模型格式

在Edge Impulse中启用EON Compiler

项目设置 · 编译选项 · 目标设备选择与优化配置

模型性能评估指标

模型大小 · RAM/Flash占用 · 推理延迟

模型性能评估指标模型大小

优化前后对比实验

同一模型在标准编译与EON编译下的性…

优化前后对比实验EON

关键词唤醒（KWS）模型优化

案例实战KWS

图像分类模型优化

案例实战图像分类模型优化

异常检测（振动/传感器）模型优化

案例实战异常检测

语音识别（命令词）模型优化

案例实战语音识别

自定义模型导入与优化

使用TensorFlow/Keras… · 导入Edge Impulse并应用E…

自定义模型导入优化

EON Compiler与硬件适配

不同MCU架构（ARM Cortex… · RISC-V）的优化差异

内存优化技巧

张量内存复用 · 缓冲区管理 · 静态内存分配策略

内存优化技巧张量内存复用

推理速度优化

算子融合 · 循环展开 · 查表法

推理速度优化算子融合

精度保持策略

量化感知训练 · 混合精度 · 敏感层保护

精度保持策略量化感知训练

常见问题与调试

编译错误 · 精度下降 · 内存溢出

常见问题调试

EON Compiler与其他优化工具对比

与TensorFlow Lite M… · CMSIS-NN · TVM等对比

多模型与多任务优化

多模型共享缓冲区 · 模型切换开销优化

多模型多任务优化

持续集成与自动化

使用Edge Impulse CLI · API实现模型优化流水线自动化

持续集成自动化

部署与OTA更新

将EON模型部署到真实设备 · 远程更新策略与版本管理

性能基准测试方法

使用Edge Impulse的基准测… · 自定义测试脚本 · 结果解读

性能基准测试方法Edge

综合实战项目

端到端智能家居语音控制

综合实战项目端到端智能家居语…

综合实战项目

工业预测性维护

综合实战项目工业预测性维护

前沿趋势与扩展

EON Compiler新特性 · 边缘AI发展趋势 · 与联邦学习结合

前沿趋势扩展

课程总结与进阶路径

核心知识回顾 · 常见误区 · 推荐资源与社区

课程总结进阶路径