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課程簡介
TinyML簡介
- 什麼是TinyML？
- 微控制器上機器學習的重要性
- 傳統AI與TinyML的對比
- 硬件和軟件需求概述
TinyML環境設置
- 安裝Arduino IDE並設置開發環境
- TensorFlow Lite和Edge Impulse簡介
- 爲TinyML應用刷寫和配置微控制器
構建和部署TinyML模型
- 理解TinyML工作流程
- 爲微控制器訓練一個簡單的機器學習模型
- 將AI模型轉換爲TensorFlow Lite格式
- 將模型部署到硬件設備上
優化邊緣設備的TinyML
- 減少內存和計算佔用
- 量化和模型壓縮技術
- TinyML模型性能基準測試
TinyML應用與用例
- 使用加速度計數據進行手勢識別
- 音頻分類和關鍵詞識別
- 異常檢測用於預測性維護
TinyML挑戰與未來趨勢
- 硬件限制與優化策略
- TinyML中的安全與隱私問題
- TinyML的未來發展與研究
總結與下一步
最低要求
- 基本編程知識（Python或C/C++）
- 熟悉機器學習概念（推薦但不強制）
- 瞭解嵌入式系統（可選但有幫助）
受衆
- 工程師
- 數據科學家
- AI愛好者
14 時間：
