- 具有物联网或嵌入式系统开发经验
- 熟悉C/C++或C/C++编程
- 对机器学习概念有基本了解
- 了解微控制器硬件及其外设
受众
- 物联网开发人员
- 嵌入式工程师
- AI从业人员
TinyML将机器学习能力扩展到超低功耗 IoT 设备,实现边缘计算的实时智能。
本课程由讲师主导,采用在线或现场方式进行,为中级 IoT 开发人员、嵌入式工程师和希望针对预测性维护、异常检测和智能传感器应用实施TinyML的 AI 从业人员而设计。
通过本次培训,学员将能够:
- 了解TinyML及其在 IoT 中的应用基础知识。
- 为 IoT 项目设置TinyML开发环境。
- 在低功耗微控制器上开发和部署 ML 模型。
- 使用TinyML实施预测性维护和异常检测。
- 优化TinyML模型,以有效利用电力和内存。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在现场实验室环境中进行动手实施。
课程定制选项
- 要请求定制培训课程,请联系我们安排。
介绍TinyML和IoT
- 什么是TinyML?
- TinyML在物联网应用中的优点
- TinyML与传统基于云的AI的比较
- TinyML工具概述:TensorFlow Lite、Edge Impulse
设置TinyML环境
- 安装和配置Arduino IDE
- 在TinyML模型开发中设置Edge Impulse
- 了解IoT的微控制器(ESP32,Arduino,Raspberry Pi Pico)
- 连接和测试硬件组件
针对IoT开发Machine Learning模型
- 收集和预处理IoT传感器数据
- 构建和训练轻量级ML模型
- 将模型转换为TensorFlow Lite格式
- 优化模型以满足内存和功率限制
在IoT设备上部署AI模型
- 在微控制器上闪烁和运行ML模型
- 验证模型在实际IoT场景中的性能
- 调试和优化TinyML部署
使用TinyML实现预测性维护
- 利用ML进行设备健康监测
- 基于传感器的异常检测技术
- 在IoT设备上部署预测维护模型
IoT中智能传感器和Edge AI
- 通过TinyML驱动的传感器增强IoT应用
- 实时事件检测和分类
- 用例:环境监测、智能农业、工业物联网
TinyML在IoT中进行安全和优化
- 边缘AI应用中的数据隐私和安全
- 降低功耗的技术
- TinyML在IoT中的未来趋势和进展
总结和结论
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