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嵌入式AI模型到MCU部署实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 嵌入式AI与MCU部署的总体流程与典…
课程导入学习目标
02
嵌入式AI基础
MCU与MPU的区别 · AI在MCU上的可行性 · 资源约束（内存
AI嵌入式
03
开发环境搭建
常用MCU平台（STM32 · ESP32 · RP2040等）
开发环境搭建MCU
04
模型选型与压缩
适合MCU的轻量级模型（Mobile… · TinyML · 模型量化
模型选型压缩
05
模型量化原理
浮点与定点转换 · 量化感知训练 · 后训练量化
模型量化原理浮点
06
模型转换工具链
TensorFlow Lite fo… · ONNX Runtime · Edge Impulse
模型转换工具链TensorFlow
07
模型部署流程
从训练好的模型到MCU可执行代码的完… · 量化 · 转换
模型部署流程MCU
08
MCU端推理框架
TFLite Micro · CMSIS-NN · ARM NN
MCU端推理框架
09
内存管理优化
静态内存分配 · 内存池 · 张量缓冲区复用
内存管理优化静态内存分配
10
算子优化与加速
常用算子（卷积 · 全连接 · 激活）在MCU上的优化实现
算子优化加速
11
外设接口与数据采集
传感器数据读取（摄像头 · 麦克风 · IMU）
外设接口数据采集
12
实战案例1
基于STM32的语音关键词识别（KW… · 实现唤醒词检测
实战案例1STM32
13
实战案例2
基于ESP32的视觉物体检测——使用… · 实现实时识别
实战案例2ESP32
14
实战案例3
基于RP2040的异常检测——振动传… · 使用自编码器进行设备故障预测
实战案例3RP2040
15
实战案例4
多传感器融合——在MCU上部署融合模… · 实现环境监测（温湿度 · 气体
实战案例4MCU
16
功耗优化
低功耗模式 · 事件驱动推理 · 模型分时调度
功耗优化低功耗模式
17
实时性与延迟优化
推理时间测量 · 中断优先级 · 双缓冲
实时性延迟优化
18
模型更新与OTA
固件升级 · 模型参数远程更新 · 差分更新
OTA模型更新
19
调试与性能分析
日志输出 · 断点调试 · 性能计数器
调试性能分析
20
常见问题与解决方案
模型不工作 · 精度下降 · 内存溢出
常见问题解决方案
21
模型鲁棒性
输入噪声 · 数据漂移 · 对抗样本
模型鲁棒性输入噪声
22
安全与隐私
模型加密 · 防篡改 · 数据加密传输
安全隐私
23
边缘计算与云协同
MCU与云端分工 · 模型部分部署 · 联邦学习在MCU上的应用前景
边缘计算云协同
24
多任务与RTOS集成
在FreeRTOS或Zephyr上调… · 任务间通信 · 优先级管理
RTOS多任务
25
模型集成与系统架构
将AI模块嵌入完整嵌入式系统 · 与业务逻辑 · 通信协议（MQTT
模型集成系统架构
26
性能基准测试
建立基准数据集 · 评估指标（准确率 · 延迟
性能基准测试建立基准数据集
27
高级优化技术
混合精度 · 模型并行 · 多核MCU利用
高级优化技术混合精度
28
项目实战
从需求分析到产品化——设计一个完整的… · 涵盖硬件选型 · 模型训练
项目实战从需求分析到产品…
29
课程总结与进阶路径
回顾核心知识点 · 常见误区 · 推荐学习资源
课程总结进阶路径
30
综合考核与实战答辩
设计一个综合项目 · 要求学员独立完成从模型到MCU的部署 · 并进行演示与答辩
综合考核实战答辩