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嵌入式AI应用实战:从智能家居到工业质检

共计 30 章节
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01
课程导入
嵌入式AI的定义 · 发展历程 · 应用价值
课程导入AI
02
嵌入式系统基础
微控制器与微处理器区别 · 常见嵌入式平台（STM32 · Raspberry Pi
嵌入式系统基础微控制器
03
AI基础概念速成
机器学习 · 深度学习 · 神经网络核心概念
AI基础概念速成
04
嵌入式AI硬件选型
算力 · 内存 · 功耗
AI嵌入式
05
开发环境搭建
交叉编译工具链 · IDE（Keil · STM32CubeIDE
开发环境搭建交叉编译工具链
06
轻量级模型与算法
模型压缩 · 剪枝 · 量化
轻量级模型算法
07
嵌入式AI软件框架
TensorFlow Lite Mi… · ONNX Runtime · CMSIS-NN
AI嵌入式
08
数据采集与预处理
传感器数据采集 · 图像/音频/时序数据的清洗 · 归一化
数据采集预处理
09
模型训练与优化
在PC端训练模型 · 超参数调优 · 过拟合处理
模型训练优化
10
模型转换与部署
将训练好的模型转换为TFLite/O… · 量化与编译 · 部署到嵌入式设备的完整流程
模型转换部署
11
嵌入式AI推理优化
内存管理 · 算子优化 · 多线程/多核加速
AI嵌入式
12
智能家居项目实战（一）
智能照明系统——环境光传感器数据采集 · 亮度预测模型 · PWM调光控制
智能家居项目实战智能照明系统
13
智能家居项目实战（二）
语音唤醒与识别——关键词检测（KWS… · 麦克风阵列 · 离线语音控制
智能家居项目实战KWS
14
智能家居项目实战（三）
智能安防——人体检测 · 人脸识别 · 异常行为识别
智能家居项目实战智能安防
15
智能家居项目实战（四）
智能温控——温度/湿度预测 · PID控制与AI结合 · 能耗优化
智能家居项目实战智能温控
16
工业质检概述
工业视觉检测需求 · 传统算法与AI对比 · 质检流程与挑战
工业质检概述工业视觉检测需求
17
工业质检图像处理
工业相机选型 · 光源设计 · 图像采集
工业质检图像处理工业相机选型
18
工业质检模型训练
缺陷分类与目标检测（YOLO · SSD） · 小样本学习
工业质检模型训练YOLO
19
工业质检模型部署
在嵌入式设备（如Jetson · 树莓派）上部署检测模型 · 实时性优化与精度平衡
工业质检模型部署Jetson
20
工业质检实战（一）
PCB板缺陷检测——焊点 · 划痕 · 短路等缺陷识别
工业质检实战PCB
21
工业质检实战（二）
纺织/金属表面缺陷检测——纹理分析 · 异常检测（Autoencoder） · 实时报警
工业质检实战纺织
22
工业质检实战（三）
产品装配完整性检查——多目标检测 · 位置校准 · 与PLC通信
工业质检实战产品装配完整性检…
23
嵌入式AI通信与云边协同
MQTT/HTTP/串口通信 · 边缘计算与云端协同 · OTA模型更新
AI嵌入式
24
嵌入式AI低功耗设计
功耗测量 · 动态电压频率调整（DVFS） · 睡眠模式
AI嵌入式
25
嵌入式AI安全与可靠性
模型鲁棒性 · 对抗攻击防御 · 数据隐私保护
AI嵌入式
26
常见问题与调试技巧
内存溢出 · 推理延迟高 · 精度下降
常见问题调试技巧
27
项目综合实战（一）
从需求分析到原型——设计一个智能家居… · 集成语音 · 视觉
项目综合实战从需求分析到原型
28
项目综合实战（二）
从原型到产品——工业质检设备完整开发 · 包括机械结构 · 电气
项目综合实战从原型到产品
29
性能评估与优化
基准测试（Benchmark） · 性能分析工具（Perf · Tracy）
性能评估优化
30
课程总结与进阶方向
嵌入式AI发展趋势 · 边缘计算 · TinyML生态
课程总结进阶方向