VIP9
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。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

MCU TinyML推理系统工程

共计 30 章节
可可资料掘金营 · 点击在线试看
01
课程导入
目标=TinyML的定义 · 发展背景 · MCU推理系统工程的整体学习路径与目…
课程导入TinyML
02
MCU与TinyML基础
目标=常见MCU架构 · 内存层次 · 外设接口
MCUTinyML
03
嵌入式AI软件栈概览
目标=TensorFlow Lite… · CMSIS-NN · ONNX Runtime
AI嵌入式
04
模型训练与部署流程
目标=从数据采集 · 模型设计 · 训练
模型训练部署流程
05
模型压缩与量化基础
目标=剪枝 · 聚类 · 权重量化
模型压缩量化基础
06
MCU内存与计算约束分析
目标=Flash · SRAM · 栈
MCU内存
07
推理引擎工作原理
目标=张量表示 · 算子调度 · 内存规划
推理引擎工作原理目标=张量表示
08
算子实现与优化
目标=卷积 · 深度可分离卷积 · 全连接
算子实现优化
09
CMSIS-NN实战
目标=在Arm Cortex-M平台… · 替换算子 · 性能对比与调优
CMSIS-NNArm
10
TensorFlow Lite for Microcontrollers实战
目标=模型转换 · 量化 · C++部署
TensorFlowLite
11
模型转换与量化工具链
目标=TFLite Converte… · 量化校准 · 代表数据集
模型转换量化工具链
12
传感器数据预处理
目标=IMU · 麦克风 · 摄像头等传感器数据采集
传感器数据预处理IMU
13
关键词唤醒系统实战
目标=语音特征MFCC提取 · 小型DS-CNN模型训练 · 量化与MCU部署全流程
关键词唤醒系统实…MFCC
14
视觉唤醒词系统实战
目标=低分辨率图像采集 · 轻量级CNN模型 · 二分类推理与功耗优化
视觉唤醒词系统实…目标=低分辨率图…
15
异常检测与预测性维护实战
目标=振动信号特征工程 · 自编码器或孤立森林的MCU端部署
异常检测预测性维护实战
16
实时性与功耗优化
目标=推理延迟测量 · 动态电压频率调节 · 睡眠调度
实时性功耗优化
17
多模型与多任务调度
目标=模型切换 · 内存共享 · 任务优先级
多模型多任务调度
18
模型更新与OTA部署
目标=增量学习 · 联邦学习初步 · 模型版本管理
OTA模型更新
19
安全与隐私
目标=模型知识产权保护 · 加密推理 · 差分隐私
安全隐私
20
调试与性能分析工具
目标=MCU端日志 · 性能计数器 · 内存分析
调试性能分析工具
21
常见问题与解决方案
目标=量化精度下降 · 内存溢出 · 算子不支持
常见问题解决方案
22
跨平台移植
目标=从Cortex-M到RISC-… · ESP32 · Arduino等平台的移植要点与适配…
跨平台移植Cortex-M
23
端到端项目案例一
目标=智能家居语音控制节点 · 涵盖需求分析 · 模型选型
端到端项目案例一目标=智能家居语…
24
端到端项目案例二
目标=工业设备振动监测与故障预警 · 涵盖数据采集 · 模型训练
端到端项目案例二目标=工业设备振…
25
端到端项目案例三
目标=可穿戴手势识别 · 涵盖IMU数据 · 轻量级分类器
端到端项目案例三目标=可穿戴手势…
26
测试与验证方法
目标=单元测试 · 集成测试 · 现场测试
测试验证方法
27
工程化与代码管理
目标=模块化设计 · 硬件抽象层 · 持续集成
工程化代码管理
28
综合提升
目标=从原型到量产的关键考量 · 包括成本 · 可靠性
综合提升目标=从原型到量…
29
前沿趋势
目标=TinyML与边缘智能 · Transformer轻量化 · 神经架构搜索
前沿趋势TinyML
30
课程总结与项目答辩
目标=知识体系回顾 · 项目展示 · 评审要点与后续学习资源推荐
课程总结项目答辩