嵌入式 AI / 邊緣計(jì)算培訓(xùn)課程
培訓(xùn)對(duì)象： 有一定嵌入式基礎(chǔ)，希望將人工智能算法部署到資源受限的邊緣設(shè)備上的工程師。
培訓(xùn)目標(biāo)： 使學(xué)員掌握將訓(xùn)練好的AI模型（特別是視覺(jué)模型）部署到嵌入式設(shè)備上的完整流程，包括模型轉(zhuǎn)換、推理引擎使用和性能優(yōu)化，能夠開(kāi)發(fā)具有AI能力的邊緣計(jì)算產(chǎn)品。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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邊緣AI概述： 講解云計(jì)算與邊緣計(jì)算的差異，邊緣AI的應(yīng)用場(chǎng)景（如智能攝像頭、工業(yè)質(zhì)檢）及其面臨的挑戰(zhàn)（算力、功耗）。
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AI模型基礎(chǔ)與訓(xùn)練簡(jiǎn)介： 簡(jiǎn)要回顧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)（CNN），介紹如何使用TensorFlow或PyTorch等框架訓(xùn)練一個(gè)簡(jiǎn)單的模型（如手勢(shì)識(shí)別、物體分類）。
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模型輕量化技術(shù)： 學(xué)習(xí)模型剪枝、權(quán)重量化（INT8, FP16）和知識(shí)蒸餾的原理，講解如何減小模型體積和計(jì)算量以適應(yīng)嵌入式環(huán)境。
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TensorFlow Lite for Microcontrollers： 深入講解TFLite Micro框架，學(xué)習(xí)其在MCU上的部署流程，解釋其解釋器、算子是如何在無(wú)操作系統(tǒng)環(huán)境下運(yùn)行的。
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TFLite Micro實(shí)戰(zhàn)： 在ARM Cortex-M開(kāi)發(fā)板上移植TFLite Micro運(yùn)行時(shí)，加載并運(yùn)行一個(gè)量化后的人臉檢測(cè)或關(guān)鍵詞喚醒模型。
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嵌入式推理引擎（NCNN/Tengine）： 介紹面向嵌入式Linux的推理框架，如NCNN、Tengine等，講解其特點(diǎn)和在ARM平臺(tái)上的編譯與部署。
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YOLO目標(biāo)檢測(cè)模型部署： 重點(diǎn)講解如何將YOLO系列模型（如YOLOv5-tiny）轉(zhuǎn)換為適合嵌入式平臺(tái)的格式（如ONNX、NCNN），并在開(kāi)發(fā)板上運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)。
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硬件加速單元利用： 學(xué)習(xí)如何利用硬件來(lái)加速AI推理，包括ARM的CMSIS-NN庫(kù)（針對(duì)Cortex-M）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元（NPU）的驅(qū)動(dòng)與使用。
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攝像頭圖像采集與預(yù)處理： 講解如何通過(guò)攝像頭驅(qū)動(dòng)（如OV2640）采集圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行縮放、格式轉(zhuǎn)換（RGB888, YUV）等預(yù)處理，以符合模型輸入要求。
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推理結(jié)果后處理與決策： 學(xué)習(xí)解析模型輸出的張量數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為有意義的業(yè)務(wù)信息（如目標(biāo)框、類別、置信度），并據(jù)此做出控制決策。
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性能分析與優(yōu)化： 分析模型推理各階段（前處理、推理、后處理）的時(shí)間開(kāi)銷，學(xué)習(xí)使用profiling工具定位瓶頸，進(jìn)行算子替換或多線程優(yōu)化。
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端云協(xié)同AI案例： 設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的端云協(xié)同方案，邊緣設(shè)備負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集和初步推理，將疑似異常的數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行更精確的二次分析。
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專家力量：
中國(guó)科學(xué)院相關(guān)研究所高級(jí)研究人員
西門子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,達(dá)索，華為等
大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)學(xué)歷背景專業(yè)，理論素養(yǎng)高
多年實(shí)際項(xiàng)目實(shí)踐，大型復(fù)雜項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例分享，熱情，樂(lè)于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需要，真實(shí)案例演示，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所值
