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TinyML端侧训练项目实战：传感器数据应用

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML的定义 · 端侧训练与端侧推理的区别 · 传感器数据应用的价值与挑战
课程导入TinyML
02
传感器数据基础
常见传感器类型（加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计
传感器数据基础常见传感器类型
03
TinyML硬件平台选型
主流微控制器（MCU）与开发板（如A… · ESP32 · STM32
TinyML硬件平台选型
04
端侧训练与云端训练的区别
数据隐私 · 实时性 · 带宽限制
端侧训练云端训练的区别
05
开发环境搭建
Arduino IDE · PlatformIO · TensorFlow Lite fo…
开发环境搭建Arduino
06
传感器数据采集与预处理
数据采集代码编写 · 时间窗口分割 · 滑动窗口
传感器数据采集预处理
07
数据标注与数据集构建
传感器数据标注方法（活动标签 · 异常标签） · 数据增强（旋转
数据标注数据集构建
08
特征工程基础
时域特征（均值 · 方差 · 峰值
特征工程基础时域特征
09
经典机器学习模型在TinyML中的应用
决策树 · 随机森林 · K近邻
TinyML经典机器学习模型
10
深度学习模型基础
全连接神经网络（DNN） · 卷积神经网络（CNN） · 循环神经网络（RNN/LSTM）在传…
深度学习模型基础DNN
11
模型压缩与量化
权重量化（8位 · 16位） · 剪枝
模型压缩量化
12
TensorFlow Lite for Microcontrollers详解
模型转换流程（TensorFlow→… · 解释器API · 内存分配与运行机制
TensorFlowLite
13
端侧训练框架与工具
TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse的增量学习 · ONNX Runtime Micro
端侧训练框架工具
14
端侧训练策略
增量学习 · 在线学习 · 联邦学习在传感器场景的应用
端侧训练策略增量学习
15
实战项目一
基于加速度计的人体活动识别（静止 · 走路 · 跑步
实战项目一基于加速度计的人…
16
实战项目二
基于陀螺仪与加速度计的手势识别（如挥… · 旋转 · 点击）——数据同步
实战项目二基于陀螺仪
17
实战项目三
基于温湿度与气压传感器的环境异常检测… · 温湿度突变）——使用自编码器或隔离森…
实战项目三基于温湿度
18
实战项目四
基于麦克风（音频传感器）的简单关键词… · CNN模型与端侧训练
实战项目四基于麦克风
19
实战项目五
基于IMU的跌倒检测——数据不平衡处… · 阈值与模型结合 · 实时报警系统设计
实战项目五IMU
20
端侧训练中的内存与功耗优化
模型大小与RAM占用估算 · 低功耗模式设计 · 推理与训练时的能耗管理
端侧训练内存
21
端侧训练中的实时性优化
中断驱动数据采集 · DMA传输 · 模型推理时间优化
端侧训练实时性优化
22
模型部署与固件烧录
将训练好的模型集成到嵌入式工程 · 生成固件 · 烧录到开发板
模型部署固件烧录
23
端侧训练中的验证与评估
混淆矩阵 · 准确率/召回率/F1分数 · 交叉验证
端侧训练验证
24
常见问题与调试技巧
内存溢出 · 模型不收敛 · 传感器数据漂移
常见问题调试技巧
25
端侧训练与边缘计算结合
边缘网关协同 · 模型在多个设备间同步 · 端云混合训练架构
端侧训练边缘计算结合
26
安全与隐私
传感器数据隐私保护 · 模型加密 · 对抗攻击防御
安全隐私
27
项目实战综合
设计一个完整的传感器数据应用（如智能… · 工业设备振动分析） · 从需求分析到端侧训练部署的完整项目流…
项目实战综合设计一个完整的传…
28
性能优化进阶
使用CMSIS-NN · 硬件加速器（如NPU · DSP）
性能优化进阶CMSIS-NN
29
端侧训练的未来趋势
超低功耗训练芯片 · 片上学习 · 自适应模型
端侧训练的未来趋…超低功耗训练芯片
30
课程总结与拓展
回顾核心知识点 · 常见误区 · 推荐学习资源
课程总结拓展