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本课程属于：077-嵌入式AI视觉与RK3588 NPU AI智能与边缘计算工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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模型评估优化与边缘端部署落地

共计 30 章节
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01
模型评估基础
混淆矩阵 · 准确率 · 精确率
模型评估基础混淆矩阵
02
模型过拟合与欠拟合
偏差与方差权衡 · 正则化技术（L1/L2） · Dropout
模型过拟合欠拟合
03
模型剪枝技术
结构化剪枝与非结构化剪枝 · 剪枝策略与实现 · 剪枝后微调
模型剪枝技术结构化剪枝
04
模型量化技术
FP32转INT8 · 量化感知训练 · 后训练量化
模型量化技术FP32
05
知识蒸馏
教师-学生网络架构 · 软标签与硬标签 · 蒸馏温度参数
知识蒸馏教师
06
模型轻量化设计
深度可分离卷积 · 分组卷积 · 瓶颈结构
模型轻量化设计深度可分离卷积
07
ONNX模型转换
PyTorch/TensorFlow… · ONNX算子兼容性 · ONNX Runtime推理
ONNX模型转换
08
TensorRT加速
TensorRT安装与配置 · 模型解析与构建 · 动态形状支持
TensorRT加速
09
OpenVINO工具套件
模型优化器 · 推理引擎 · 中间表示格式
OpenVINO工具套件
10
TFLite与NNAPI
TFLite转换器 · 量化优化 · 委托机制
TFLiteNNAPI
11
Core ML与ANE
Core ML模型转换 · ANE神经网络引擎 · iOS端部署流程
CoreML
12
边缘端硬件选型
Jetson系列 · 树莓派 · RK3588
边缘端硬件选型Jetson
13
边缘端操作系统
Ubuntu Server · Yocto定制 · 容器化部署（Docker）
边缘端操作系统Ubuntu
14
模型部署流水线
模型版本管理 · CI/CD集成 · 自动化测试
模型部署流水线模型版本管理
15
边缘端推理框架
ONNX Runtime · TensorRT · TFLite
边缘端推理框架ONNX
16
模型性能基准测试
延迟 · 吞吐量 · 内存占用
模型性能基准测试延迟
17
模型精度验证
部署后精度对比 · 数值误差分析 · 端到端测试用例
模型精度验证部署后精度对比
18
边缘端数据预处理
图像归一化 · 数据增强 · 预处理加速（OpenCV
边缘端数据预处理图像归一化
19
边缘端后处理
NMS优化 · 解码加速 · 自定义算子实现
边缘端后处理NMS
20
多模型流水线
级联模型 · 并行推理 · 模型间数据传递优化
多模型流水线级联模型
21
边缘端模型更新
热更新机制 · 差分更新 · 回滚策略
边缘端模型更新热更新机制
22
边缘端安全与隐私
模型加密 · TEE可信执行环境 · 联邦学习基础
边缘端安全隐私
23
边缘端日志与监控
日志采集 · 性能指标监控 · 异常告警
边缘端日志监控
24
边缘端功耗优化
DVFS调频 · GPU/CPU负载均衡 · 休眠策略
边缘端功耗优化DVFS
25
边缘端网络通信
MQTT · gRPC · WebSocket
边缘端网络通信MQTT
26
边缘端OTA升级
固件升级 · 模型升级 · AB分区方案
OTA边缘端
27
边缘端故障恢复
看门狗 · 状态持久化 · 自动重启策略
边缘端故障恢复看门狗
28
边缘端多任务调度
实时性保证 · 优先级调度 · 资源隔离
边缘端多任务调度实时性保证
29
边缘端端侧AI芯片
NPU · TPU · VPU
AI边缘端端侧
30
综合实战项目
从模型训练到边缘端部署全流程（人脸识…
综合实战项目从模型训练到边缘…