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边缘AI Edge Impulse端到端AI平台入门到精通

共计 30 章节

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边缘AI的定义 · Edge Impulse平台的价值 · 课程学习路径与目标

边缘计算与云计算的对比 · 边缘AI典型应用场景（如智能家居 · 工业监测

Edge Impulse平台概览

平台架构 · 核心功能模块（数据采集 · 特征工程

开发环境搭建

注册Edge Impulse账号 · 安装Edge Impulse CLI · 配置本地开发环境（Python

开发环境搭建Edge

数据采集与上传

使用手机 · 开发板（如Arduino · ESP32）采集传感器数据

数据采集上传

数据预处理与清洗

数据去噪 · 滤波 · 归一化

数据预处理清洗

特征工程基础

时域特征（均值 · 方差 · 峰值）

特征工程基础时域特征

特征选择与降维

主成分分析（PCA） · 线性判别分析（LDA） · 特征重要性评估

特征选择降维

模型训练入门

分类与回归任务 · 模型选择（决策树 · 随机森林

模型训练入门分类

模型评估与优化

混淆矩阵 · 准确率/召回率/F1分数 · 过拟合与欠拟合

模型评估优化

神经网络模型设计

卷积神经网络（CNN）在边缘AI中的… · 模型架构设计（层数 · 卷积核大小）

神经网络模型设计CNN

模型压缩与量化

模型剪枝 · 权重量化（INT8） · 知识蒸馏

模型压缩量化

部署到微控制器

将模型部署到Arduino · STM32 · ESP32等MCU

部署到微控制器Arduino

部署到Linux/树莓派

在树莓派 · Jetson等Linux设备上部署模… · 使用TensorFlow Lite

部署到手机与移动端

使用Edge Impulse的移动S… · 集成到Android/iOS应用 · 实时推理

部署到手机移动端

实时数据流处理

使用Edge Impulse的Ing… · 流式数据采集 · 实时特征计算

实时数据流处理Edge

异常检测实战

基于传感器数据的异常检测（如设备故障… · 使用自动编码器或隔离森林

异常检测实战基于传感器数据的…

语音识别实战

关键词唤醒（如“Hey Google… · 音频特征提取（MFCC） · 模型训练与部署

语音识别实战Hey

图像分类实战

使用摄像头采集图像 · 图像预处理（缩放 · 裁剪）

图像分类实战使用摄像头采集图…

运动识别实战

使用加速度计/陀螺仪识别活动（走路 · 跑步 · 跳跃）

运动识别实战使用加速度计

多传感器融合

融合加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计等多源数据

多传感器融合融合加速度计

边缘AI与云协同

边缘端与云端模型分工 · 模型OTA更新 · 数据回传与再训练

Edge Impulse进阶功能

使用EON Tuner自动搜索最优模… · 模型版本管理 · A/B测试

智能家居环境监测系统（温湿度 · 光照 · 人体检测）

项目实战智能家居环境监测…

工业设备预测性维护（振动分析 · 故障分类） · 模型部署到工业网关

项目实战工业设备预测性维…

可穿戴健康监测（心率 · 步数 · 跌倒检测）

项目实战可穿戴健康监测

常见问题与调试

数据不平衡处理 · 模型精度不足 · 部署后性能下降

常见问题调试

性能优化与功耗管理

模型推理速度优化 · 电池供电设备的功耗优化 · 使用硬件加速器（如NPU）

性能优化功耗管理

安全与隐私

边缘AI的数据加密 · 模型保护 · 联邦学习在Edge Impulse中…

综合提升与未来趋势

边缘AI与AIoT融合 · Edge Impulse社区资源 · 持续学习与职业发展路径

综合提升未来趋势