AIoT人工智能物联网应用培训大纲
培训对象
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希望将人工智能技术融入物联网产品的嵌入式/AIoT开发工程师
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从事边缘计算、智能硬件、端侧AI推理的技术人员
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需要掌握TensorFlow Lite Micro等端侧推理框架的研发人员
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高校人工智能、物联网工程、电子信息等专业的教师和学生
培训目标
通过本课程的系统学习，使学员全面掌握AIoT（人工智能物联网）的核心概念与开发技术。学员将能够理解端侧人工智能的体系架构，熟悉TensorFlow Lite Micro等端侧推理框架的使用方法，掌握传感器数据采集与预处理、模型训练与转换、端侧模型部署与推理的全流程，具备独立完成基础AIoT应用项目（如语音识别、图像分类、异常检测）的综合能力 -5。
培训内容
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AIoT概述与体系架构：介绍AIoT的概念、发展历程与产业价值。讲解端-边-云协同的AIoT系统架构：端侧推理、边缘计算、云端训练。分析AIoT在智能家居、工业质检、智慧安防等领域的典型应用场景。学习AIoT系统的技术栈组成：嵌入式系统、机器学习算法、端侧推理引擎。
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嵌入式机器学习基础：系统讲解机器学习的基本概念：监督学习、无监督学习、强化学习。学习常用算法原理：线性回归、逻辑回归、决策树、K近邻、支持向量机。掌握神经网络基础：感知机、多层感知机、激活函数、反向传播算法。通过TensorFlow/Keras构建简单分类模型，体验模型训练流程。
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端侧推理引擎与TensorFlow Lite Micro：介绍端侧推理引擎的发展现状与主流选择：TensorFlow Lite Micro、CMSIS-NN、Arm NN。深入讲解TensorFlow Lite Micro的架构特点与运行原理。学习模型转换工具的使用：将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式（.tflite）。掌握TensorFlow Lite Micro在嵌入式平台上的部署方法。
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传感器数据采集与预处理：学习AIoT应用中常见传感器的数据特点：加速度计、陀螺仪、麦克风、摄像头。掌握传感器数据的采集与同步技术。讲解数据预处理方法：滤波去噪、归一化、数据分割、特征提取。通过MPU6050姿态传感器案例，演练数据采集与预处理流程。
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模型训练与优化技术：系统学习针对端侧部署的模型训练技巧。掌握模型量化技术：动态范围量化、全整数量化、浮点16量化。学习模型剪枝与知识蒸馏的基本原理。讲解模型压缩对推理速度和精度的权衡分析。通过关键词唤醒（KWS）任务，演练模型训练与量化优化。
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TensorFlow Lite Micro API详解：深入讲解TensorFlow Lite Micro的API结构与使用方法。学习解释器（Interpreter）的创建与配置：内存分配、算子注册。掌握模型输入输出的处理：张量（Tensor）的读写操作。学习错误处理与调试技巧，确保模型正确执行。
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端侧推理的硬件加速：介绍嵌入式处理器的硬件加速特性：ARM Cortex-M内核的DSP指令集、CMSIS-NN软件库。学习CMSIS-NN对卷积层、全连接层、池化层的优化原理。掌握在STM32/Nordic等平台启用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效果。
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语音识别AIoT应用实战：讲解端侧语音识别的基本原理：MFCC特征提取、关键词唤醒模型。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，部署到嵌入式平台进行实时推理。演练语音识别AIoT系统的完整开发流程。
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图像分类AIoT应用实战：介绍端侧图像分类的技术路线：卷积神经网络（CNN）结构、MobileNet轻量化模型。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实现图像分类模型部署，在摄像头终端进行实时图像识别。
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异常检测AIoT应用实战：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。演练异常报警机制的实现。
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端云协同与OTA更新：讲解AIoT系统的端云协同架构设计。学习端侧推理结果的上云方法：MQTT协议传输、JSON数据封装。掌握模型OTA更新的实现原理：云端模型管理、端侧下载与加载、热切换机制。通过远程模型更新案例，演练AIoT系统的端云协同流程。
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综合项目实战：智能语音/视觉AIoT终端开发：给定典型应用场景（如智能家居语音控制终端、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需求分析、传感器数据采集、模型训练与优化、端侧推理部署到云平台接入的完整AIoT应用开发流程。最终进行项目展示与讨论，实现从理论到工程实践的全面提升。
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