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本课程属于：079-工业时序数据与异常检测 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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Edge AI传感器异常检测实战课程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Edge AI与传感器异常检测的行业…
课程导入学习目标
02
传感器基础与数据采集
常见传感器类型（振动 · 温度 · 电流
传感器基础数据采集
03
异常检测概述
异常检测的定义 · 类型（点异常 · 上下文异常
异常检测概述异常检测的定义
04
边缘计算与Edge AI基础
边缘计算架构 · Edge AI芯片（如Jetson · 树莓派
EdgeAI
05
传感器数据预处理
去噪 · 滤波（移动平均 · 中值滤波）
传感器数据预处理去噪
06
特征工程与特征选择
时域特征（均值 · 方差 · 峰值）
特征工程特征选择
07
传统异常检测方法
统计方法（Z-score · IQR） · 基于距离（KNN）
传统异常检测方法Z-score
08
机器学习异常检测实战
使用Scikit-learn实现孤立… · 局部异常因子 · One-Class SVM
机器学习异常检测…Scikit-learn
09
深度学习异常检测基础
自编码器（Autoencoder） · 变分自编码器（VAE） · LSTM网络在时序异常检测中的应用
深度学习异常检测…Autoencoder
10
时序异常检测方法
滑动窗口预测误差 · LSTM预测模型 · 时序卷积网络（TCN）
时序异常检测方法滑动窗口预测误差
11
Edge AI模型压缩与优化
模型量化（INT8） · 剪枝 · 知识蒸馏
EdgeAI
12
边缘部署框架
TensorFlow Lite · ONNX Runtime · OpenVINO
边缘部署框架TensorFlow
13
实战项目一
基于振动传感器的旋转机械异常检测（数… · 预处理 · 特征提取
实战项目一基于振动传感器的…
14
实战项目二
基于温度传感器的工业设备过热预警（使… · 部署到树莓派）
实战项目二基于温度传感器的…
15
实战项目三
基于电流传感器的电机故障检测（使用孤… · 部署到Jetson Nano）
实战项目三基于电流传感器的…
16
实战项目四
多传感器融合异常检测（振动+温度+电… · 使用特征融合与深度学习模型）
实战项目四多传感器融合异常…
17
边缘设备数据流处理
使用MQTT · Kafka进行传感器数据流式传输 · 边缘实时推理架构
边缘设备数据流处…MQTT
18
模型评估与调优
混淆矩阵 · 精确率/召回率/F1 · ROC曲线
模型评估调优
19
异常检测中的挑战与对策
数据不平衡 · 概念漂移 · 噪声干扰
异常检测挑战
20
边缘AI安全与隐私
模型加密 · 数据脱敏 · 联邦学习在边缘异常检测中的应用
AI边缘
21
实战项目五
基于加速度计的人体活动异常检测（跌倒… · 部署到手机或嵌入式设备
实战项目五基于加速度计的人…
22
实战项目六
基于声音传感器的设备异响检测（使用梅… · 部署到ESP32）
实战项目六基于声音传感器的…
23
实战项目七
基于气体传感器的环境异常监测（使用自… · 部署到边缘网关）
实战项目七基于气体传感器的…
24
实战项目八
基于压力传感器的液压系统泄漏检测（使… · 部署到工业边缘盒子）
实战项目八基于压力传感器的…
25
边缘AI性能优化实战
使用TensorRT加速模型推理 · 降低延迟 · 提高吞吐量
AI边缘
26
常见问题与调试技巧
模型过拟合 · 欠拟合 · 数据泄露
常见问题调试技巧
27
综合实战
从零搭建一个完整的Edge AI传感…
综合实战Edge
28
项目部署与运维
容器化（Docker） · 远程更新（OTA） · 日志监控
项目部署运维
29
前沿趋势与扩展
自监督学习 · 图神经网络 · 边缘-云协同
前沿趋势扩展
30
课程总结与进阶路径
核心知识点回顾 · 常见误区 · 推荐学习资源
课程总结进阶路径