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NXP eIQ平台TinyML模型训练到落地全流程课程

共计 30 章节

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TinyML与NXP eIQ平台概述 · 学习目标 · 课程整体框架与适用硬件介绍

课程导入TinyML

嵌入式机器学习基础

TinyML核心概念 · 模型量化与剪枝原理 · 边缘设备资源约束分析

嵌入式机器学习基…TinyML

NXP eIQ平台全景

eIQ Toolkit · eIQ Inference · eIQ Portal等组件功能与工作…

开发环境搭建

安装MCUXpresso SDK · eIQ工具链 · 配置交叉编译环境与调试工具

开发环境搭建MCUXpresso

硬件平台选型

i.MX RT系列 · LPC系列 · MCX系列等NXP MCU的算力

硬件平台选型i.MX

数据采集与预处理

传感器数据采集 · 数据清洗 · 归一化

数据采集预处理

模型选择与设计

面向MCU的轻量级神经网络架构（如M… · TinyML专用模型）选择

模型选择设计

模型训练基础

使用TensorFlow/Keras… · 设置训练超参数与损失函数

模型训练基础TensorFlow/K…

模型量化技术

训练后量化（PTQ）与量化感知训练（… · 步骤与精度影响

模型量化技术PTQ

模型剪枝与压缩

权重剪枝 · 通道剪枝 · 知识蒸馏等模型压缩方法在eIQ中的应…

模型剪枝压缩

eIQ Portal实战

使用eIQ Portal进行模型导入 · 转换 · 量化与性能评估的完整操作

模型转换与部署

将TensorFlow Lite模型… · 生成C数组或二进制文件

模型转换部署

eIQ Inference集成

在MCUXpresso工程中集成eI… · 调用API执行模型推理

内存优化与缓冲区管理

在MCU上管理激活缓冲区 · 权重存储与内存池 · 避免内存溢出

内存优化缓冲区管理

性能优化与基准测试

使用eIQ基准测试工具测量推理时间 · 内存占用与功耗 · 并优化

性能优化基准测试

基于i.MX RT1060的语音关键…

案例实战i.MX

基于MCX N947的视觉物体检测（…

案例实战MCX

基于LPC5500的异常检测（如振动…

案例实战LPC5500

传感器融合与多模型管理

在单一MCU上部署多个模型 · 实现传感器融合与任务调度

传感器融合多模型管理

边缘端持续学习

在设备端进行增量学习或在线更新的方法…

边缘端持续学习设备端进行增量学…

常见问题与调试技巧

模型精度下降 · 推理崩溃 · 内存不足等问题的诊断与解决

常见问题调试技巧

功耗优化策略

低功耗模式 · 事件驱动推理 · 模型唤醒机制与功耗测量

功耗优化策略低功耗模式

安全与隐私

模型加密 · 防篡改 · 数据隐私保护在TinyML部署中的实…

OTA模型更新

通过无线方式更新MCU上的模型 · 实现远程升级与版本管理

OTA模型更新

与云平台集成

将NXP设备与AWS IoT · Azure IoT等云服务连接 · 实现端云协同

云平台集成NXP

使用CI/CD流水线自动化模型训练 · 验证 · 部署到NXP设备的流程

综合项目实战

设计一个完整的TinyML产品（如智… · 涵盖需求分析到量产

综合项目实战TinyML

性能调优进阶

利用NPU/DSP加速单元 · 指令优化 · 算子融合等高级优化技术

性能调优进阶NPU/DSP

生态与社区资源

NXP官方文档 · GitHub示例 · 社区论坛

生态社区资源

课程总结与未来展望

回顾全流程关键点 · 探讨TinyML与NXP eIQ的发…

课程总结未来展望