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边缘AI模型部署与推理加速 TinyML端侧部署

共计 30 章节
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01
课程导入
边缘AI与TinyML的定义 · 发展背景 · 应用场景
课程导入AI
02
边缘计算基础
边缘计算架构 · 云边端协同 · 边缘AI的挑战与优势
边缘计算基础边缘计算架构
03
TinyML核心概念
TinyML定义 · 微控制器特性 · 资源约束（内存
TinyML核心概念
04
嵌入式系统基础
微控制器（MCU）架构 · 外设接口（GPIO · SPI
嵌入式系统基础MCU
05
模型压缩技术
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型压缩技术剪枝
06
量化技术详解
量化原理（对称/非对称） · 量化感知训练（QAT） · 后训练量化（PTQ）
量化技术详解量化原理
07
模型轻量化设计
轻量级网络结构（MobileNet · EfficientNet · TinyML专用网络）
模型轻量化设计MobileNet
08
推理引擎与框架
TensorFlow Lite fo… · CMSIS-NN · ARM NN
推理引擎框架
09
模型转换与优化
将TensorFlow/PyTorc… · ONNX · 量化模型
模型转换优化
10
端侧推理加速技术
硬件加速器（NPU · DSP · GPU）
端侧推理加速技术NPU
11
部署流程实战
从训练好的模型到端侧部署的完整流程（… · 量化 · 编译
部署流程实战从训练好的模型到…
12
开发环境搭建
Arduino IDE · PlatformIO · STM32CubeIDE
开发环境搭建Arduino
13
实战案例一
基于Arduino Nano 33…
实战案例一Arduino
14
实战案例二
基于ESP32的摄像头图像分类（图像…
实战案例二ESP32
15
实战案例三
基于STM32的异常检测（振动/温度…
实战案例三STM32
16
实战案例四
基于Raspberry Pi Pic…
实战案例四Raspberry
17
实战案例五
基于Cortex-M系列的人体活动识…
实战案例五Cortex-M
18
实战案例六
基于TinyML的端侧唤醒词检测（W…
实战案例六TinyML
19
性能评估与调优
推理延迟 · 吞吐量 · 内存占用
性能评估调优
20
功耗优化技术
低功耗模式 · 动态电压频率调整（DVFS） · 事件驱动架构
功耗优化技术低功耗模式
21
模型安全与隐私
端侧模型加密 · 对抗攻击防御 · 数据隐私保护
模型安全隐私
22
多任务与实时性
多模型管理 · 任务调度 · 实时操作系统（RTOS）集成
多任务实时性
23
边缘AI与云协同
端云协同推理 · 模型OTA更新 · 远程监控与日志
AI边缘
24
常见问题与调试
模型部署失败 · 精度下降 · 内存溢出
常见问题调试
25
工具链与自动化
CI/CD集成 · 自动化测试 · 模型版本管理
工具链自动化
26
行业应用案例
智能家居 · 可穿戴设备 · 工业预测性维护
行业应用案例智能家居
27
前沿趋势
TinyML与AIoT融合 · 超低功耗芯片 · 神经形态计算
前沿趋势TinyML
28
综合项目实战
从需求分析 · 模型设计 · 压缩优化
综合项目实战从需求分析
29
课程总结与进阶路径
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径
30
结业考核与项目答辩
综合测试 · 项目展示 · 答辩技巧
结业考核项目答辩