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TinyML低功耗推理与任务调度

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=TinyML定义 · 低功耗推理与任务调度的关系 · 学习目标
课程导入TinyML
02
TinyML基础
目标=嵌入式机器学习基本概念 · 常见术语 · 典型应用场景
TinyML目标=嵌入式机器…
03
硬件平台概览
目标=MCU · NPU · DSP
硬件平台概览MCU
04
模型压缩基础
目标=剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型压缩基础目标=剪枝
05
量化技术详解
目标=训练后量化 · 量化感知训练 · 定点与浮点表示
量化技术详解目标=训练后量化
06
轻量级网络设计
目标=MobileNet · SqueezeNet · TinyML专用网络
轻量级网络设计MobileNet
07
推理引擎与运行时
目标=TensorFlow Lite… · CMSIS-NN · MicroTVM
推理引擎运行时
08
内存与计算优化
目标=算子融合 · 内存复用 · SRAM与Flash管理
内存计算优化
09
低功耗推理原理
目标=动态电压频率调节 · 时钟门控 · 电源门控
低功耗推理原理目标=动态电压频…
10
功耗建模与测量
目标=功耗分解方法 · 能量采集 · 电池寿命估算
功耗建模测量
11
实时任务调度基础
目标=任务 · 优先级 · 周期
实时任务调度基础目标=任务
12
经典调度算法
目标=RM · EDF · LLF
经典调度算法RM
13
低功耗调度策略
目标=DVS · DPM · 睡眠模式
低功耗调度策略DVS
14
推理任务建模
目标=将神经网络推理拆分为子任务 · 算子级调度 · 流水线并行与数据依赖管理
推理任务建模目标=将神经网络…
15
多模型与多任务调度
目标=模型切换 · 资源共享 · 优先级分配
多模型多任务调度
16
端侧协同推理
目标=云边端协同 · 模型分割 · 卸载策略
端侧协同推理目标=云边端协同
17
开发环境搭建
目标=Arduino · STM32CubeAI · Edge Impulse
开发环境搭建Arduino
18
实战一
目标=关键词唤醒：音频采集 · MFCC特征提取 · 轻量级CNN模型部署与低功耗调度实现
实战一目标=关键词唤醒
19
实战二
目标=视觉唤醒：图像采集 · 二值化网络 · TinyML视觉推理与帧率功耗平衡
实战二目标=视觉唤醒
20
实战三
目标=预测性维护：振动传感器数据 · 异常检测模型 · 在线推理与任务周期调度
实战三目标=预测性维护
21
实战四
目标=手势识别：IMU数据 · 时序模型 · 滑动窗口推理与中断驱动调度
实战四IMU
22
性能评估与调优
目标=延迟 · 吞吐量 · 精度
性能评估调优
23
常见问题与调试
目标=模型不收敛 · 量化掉点 · 内存溢出
常见问题调试
24
安全与可靠性
目标=模型鲁棒性 · 对抗样本 · 故障恢复
安全可靠性
25
工具链与自动化
目标=模型转换 · 代码生成 · 性能分析
工具链自动化
26
前沿进展
目标=TinyML与联邦学习 · 脉冲神经网络 · 存内计算
前沿进展TinyML
27
综合项目一
目标=智能家居低功耗语音助手 · 模型选型 · 调度设计与端到端实现
综合项目一目标=智能家居低…
28
综合项目二
目标=工业设备异常监测系统 · 实时调度 · 低功耗部署与现场测试
综合项目二目标=工业设备异…
29
课程总结与知识图谱
目标=核心概念回顾 · 方法体系梳理 · 学习路径延伸与资源推荐
课程总结知识图谱
30
课程大作业与答辩
目标=选题方向 · 方案设计 · 实现要求
课程大作业答辩