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本课程属于：181-边缘AI与智能控制终端 芯片硬件与光电工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
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边缘AI功耗与实时性优化

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=边缘AI的定义 · 发展背景 · 功耗与实时性挑战
课程导入AI
02
边缘计算与AI基础
目标=边缘计算架构 · AI推理流程 · 常见边缘设备（如树莓派
AI边缘计算
03
功耗与实时性核心概念
目标=功耗组成（动态/静态） · 能效指标（TOPS/W · FPS/W）
功耗实时性核心概念
04
边缘AI硬件平台概览
目标=CPU · GPU · NPU
AI边缘
05
模型压缩与加速基础
目标=剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型压缩加速基础
06
量化技术深入
目标=训练后量化 · 量化感知训练 · 混合精度
量化技术深入目标=训练后量化
07
剪枝与稀疏化
目标=结构化与非结构化剪枝 · 稀疏计算加速 · 硬件支持情况
剪枝稀疏化
08
知识蒸馏与轻量级网络设计
目标=教师-学生框架 · MobileNet · ShuffleNet
知识蒸馏轻量级网络设计
09
神经架构搜索与硬件感知优化
目标=NAS基础 · 硬件感知NAS · 延迟与功耗约束下的模型搜索方法
神经架构搜索硬件感知优化
10
编译器与运行时优化
目标=TVM · MLIR · XLA
编译器运行时优化
11
硬件加速器与异构计算
目标=NPU/GPU/FPGA协同 · 任务划分 · 数据流优化
硬件加速器异构计算
12
功耗建模与测量方法
目标=功耗测量工具（功率计 · INA219） · 软件估算模型
功耗建模测量方法
13
实时性分析与调度
目标=实时任务模型 · 优先级调度 · 最坏执行时间分析
实时性分析调度
14
动态功耗管理技术
目标=DVFS · 时钟门控 · 电源门控
动态功耗管理技术DVFS
15
模型分区与边缘-云协同
目标=计算卸载策略 · 分区点选择 · 通信开销与功耗权衡
模型分区边缘
16
案例实战
目标=基于Jetson Nano的实… · 量化到DVFS调优
案例实战Jetson
17
案例实战
目标=基于树莓派的语音唤醒词识别——…
案例实战目标=基于树莓派…
18
案例实战
目标=基于MCU的TinyML手势识…
案例实战MCU
19
案例实战
目标=FPGA加速的边缘AI推理——…
案例实战FPGA
20
常见问题与调试技巧
目标=精度下降 · 延迟抖动 · 功耗超标
常见问题调试技巧
21
评估与基准测试
目标=MLPerf Tiny · AI Benchmark · 功耗-延迟曲线
评估基准测试
22
安全与可靠性
目标=边缘AI的功耗攻击 · 侧信道 · 实时性故障恢复
安全可靠性
23
前沿趋势
目标=存内计算 · 神经形态计算 · 事件驱动视觉
前沿趋势目标=存内计算
24
综合项目
目标=设计一个端到端边缘AI系统——… · 硬件选型 · 模型优化
综合项目AI
25
项目答辩与优化迭代
目标=性能评估 · 瓶颈分析 · 改进方案
项目答辩优化迭代
26
课程总结与知识图谱
目标=核心概念回顾 · 方法体系梳理 · 学习路径建议
课程总结知识图谱
27
扩展阅读与工具资源
目标=推荐论文 · 开源项目 · 数据集
扩展阅读工具资源
28
实战工作坊
目标=使用TensorRT优化ONN…
实战工作坊TensorRT
29
实战工作坊
目标=使用TFLite Micro在…
实战工作坊TFLite
30
课程结业考核
目标=理论测试与项目报告要求 · 评分标准 · 持续学习建议
课程结业考核目标=理论测试