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嵌入式AI与TinyML从入门到精通

共计 30 章节
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01
课程导论
嵌入式AI与TinyML的定义 · 发展背景 · 应用领域
课程导论AI
02
嵌入式系统基础
微控制器（MCU）架构 · 外设接口 · 内存管理
嵌入式系统基础MCU
03
机器学习与深度学习基础
监督学习 · 无监督学习 · 神经网络结构
机器学习深度学习基础
04
TinyML核心概念
模型压缩 · 量化 · 剪枝
TinyML核心概念
05
开发环境搭建
Arduino · STM32CubeIDE · ESP-IDF
开发环境搭建Arduino
06
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
07
模型训练基础
使用TensorFlow/Keras… · 模型评估与过拟合处理
模型训练基础TensorFlow/K…
08
模型量化与转换
训练后量化 · 量化感知训练 · 模型转换为TFLite格式
模型量化转换
09
TFLite Micro部署
将TFLite模型部署到MCU · 内存优化 · 推理流程
TFLiteMicro
10
嵌入式视觉应用
图像分类 · 目标检测 · 人脸识别在MCU上的实现
嵌入式视觉应用图像分类
11
嵌入式音频应用
关键词唤醒 · 语音识别 · 声音分类在MCU上的实现
嵌入式音频应用关键词唤醒
12
传感器融合与异常检测
IMU · 环境传感器数据融合 · 异常检测模型设计
传感器融合异常检测
13
边缘端模型优化
模型结构搜索 · 硬件加速指令 · CMSIS-NN
边缘端模型优化模型结构搜索
14
低功耗与实时性设计
功耗管理 · 推理时间优化 · 中断与调度策略
低功耗实时性设计
15
实战项目一
基于Arduino的简单手势识别系统
实战项目一Arduino
16
实战项目二
基于ESP32的语音关键词唤醒系统
实战项目二ESP32
17
实战项目三
基于STM32的工业设备振动异常检测
实战项目三STM32
18
实战项目四
基于Raspberry Pi Pic…
实战项目四Raspberry
19
模型部署常见问题
内存不足 · 精度损失 · 推理速度慢
模型部署常见问题内存不足
20
调试与性能分析
日志输出 · 内存监控 · 性能剖析
调试性能分析
21
TinyML与云协同
边缘计算与云计算结合 · 模型OTA更新 · 联邦学习
TinyML云协同
22
安全与隐私
模型加密 · 数据隐私保护 · 对抗攻击防御
安全隐私
23
多任务与多模型管理
在单一MCU上运行多个模型 · 资源调度
多任务多模型管理
24
高级量化技术
混合精度量化 · 动态量化 · 二值化网络
高级量化技术混合精度量化
25
模型压缩进阶
低秩分解 · 权重共享 · 硬件感知优化
模型压缩进阶低秩分解
26
TinyML在工业物联网中的应用
预测性维护 · 质量控制 · 智能传感器
TinyML工业物联网
27
TinyML在智能家居中的应用
语音控制 · 环境感知 · 能耗优化
TinyML智能家居
28
TinyML在可穿戴设备中的应用
健康监测 · 活动识别 · 实时反馈
TinyML可穿戴设备
29
综合项目实战
设计一个完整的TinyML产品原型 · 从需求分析到部署测试
综合项目实战TinyML
30
课程总结与进阶方向
TinyML发展趋势 · 学习资源 · 社区参与
课程总结进阶方向