AI嵌入式与端侧智能开发培训大纲
培训对象
培训目标
通过本课程的系统学习，使学员全面掌握AI嵌入式开发的核心技术与工程实践方法。学员将能够理解端侧人工智能的体系架构，熟悉模型训练、量化压缩、转换部署的全流程，掌握TensorFlow Lite Micro等端侧推理框架的使用，具备在ARM Cortex-M/RISC-V等嵌入式平台上部署图像分类、语音识别、异常检测等AI应用的综合能力。
培训内容
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AI嵌入式概述与端侧智能体系：介绍人工智能从云端走向边缘/端侧的驱动力：低延迟、带宽节省、隐私保护。讲解端-边-云协同的AIoT系统架构，分析端侧推理的挑战（算力、内存、功耗）。学习主流端侧推理框架：TensorFlow Lite Micro、CMSIS-NN、ARM NN的特点与适用场景-1-8。
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嵌入式机器学习基础：回顾神经网络的基本概念：卷积层、池化层、全连接层、激活函数（ReLU、Sigmoid）。学习轻量化神经网络设计：MobileNet、SqueezeNet、ShuffleNet的核心思想（深度可分离卷积、通道重排）。通过TensorFlow/Keras构建简单图像分类模型，体验模型训练流程-8。
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模型量化与压缩技术：系统学习模型压缩的核心技术——量化。讲解量化原理：从浮点数到定点数的映射、量化参数（scale/zero point）。掌握训练后量化（Post-training Quantization）与量化感知训练（Quantization-aware Training）的区别与应用场景。学习模型剪枝、知识蒸馏的基本原理-8。
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TensorFlow Lite Micro框架详解：深入讲解TensorFlow Lite Micro的架构设计与运行原理。学习模型转换工具的使用：将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式（.tflite），并应用量化优化。掌握TensorFlow Lite Micro的C++ API：解释器（Interpreter）的创建与配置、张量（Tensor）的读写操作、模型推理的执行-8。
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CMSIS-NN与硬件加速：介绍ARM Cortex-M内核的DSP指令集与SIMD能力。学习CMSIS-NN软件库的架构：优化的卷积函数、池化函数、激活函数。掌握在STM32等Cortex-M平台启用CMSIS-NN加速的方法，通过性能对比测试理解硬件加速对推理速度的提升-8。
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嵌入式视觉应用开发：讲解端侧图像分类的完整实现流程。学习图像数据的采集与预处理：尺寸调整、归一化、格式转换。通过TensorFlow Lite Micro部署MobileNet模型，在摄像头终端实现实时图像识别。了解人脸检测、物体检测在嵌入式平台的应用-1。
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嵌入式语音应用开发：介绍端侧语音识别的技术路线：MFCC特征提取、关键词唤醒模型（Keyword Spotting）。学习语音数据的采集与预处理方法。通过TensorFlow Lite Micro实现语音关键词识别（如"Hey Siri"唤醒词），部署到Cortex-M平台进行实时监听与识别-8。
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异常检测与时序数据处理：讲解异常检测在工业物联网中的应用场景：设备预测性维护、产品质量检测。学习基于自动编码器（Autoencoder）的异常检测模型构建方法。通过振动传感器数据采集与预处理，训练异常检测模型并部署到端侧进行实时监测-8。
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具身智能与机器人控制前沿：介绍具身智能（Embodied AI）的概念：将大语言模型与机器人控制相结合。学习模仿学习、强化学习在机械臂控制中的基本原理。了解斯坦福大学、谷歌DeepMind等前沿研究成果（如MCP机械臂项目），通过语音或文字指令控制机器人完成复杂任务-1。
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综合项目实战：AIoT智能终端开发：给定典型应用场景（如智能语音控制终端、工业设备异常监测节点、人脸识别门禁终端），学员综合运用所学知识完成从传感器数据采集、模型训练与优化、端侧推理部署到应用展示的完整AIoT应用开发流程-1-8。
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