學習適用於具有 ARM NPU 的微控制器的 AI、ML 和 TensorFlow Lite
從這 6 小時的課程，你會學到
- 學習嵌入式設備上微型機器學習模型的完整工作流程
- 了解 Testor Flow Lite for Microcontroller (TFLM) 庫如何解析並在您的嵌入式裝置上執行機器學習模型推理
- 了解標準機器學習模型在嵌入式系統上的局限性，以及針對資源受限設備採用不同且最佳化的流程的必要性
- 了解 ARM 如何協助建立和定義專用硬體、架構和編譯器，以支援在嵌入式裝置上進行機器學習模型推理
- 您將學習基於 ARM 的機器學習硬體加速器系列（Ethos-U）及其相關的系統單晶片設計整合
要求
- 您應該對嵌入式系統及其限制有一定的了解。
- 對基於 ARM 的架構和系統整合有一定的基本了解。
課程說明
以嵌入式系統為導向的機器學習：ARM Ethos-U
準備好將機器學習的強大功能引入嵌入式系統領域了嗎？
本課程將帶您踏上一段完整的實踐之旅，從建造和訓練模型，到在配備專用 NPU 的真實 ARM 硬體上運行模型。
大多數機器學習課程止步於理論或訓練。而本課程更進一步：您將實際部署模型並在嵌入式設備上運行，從而彌合機器學習與實際工程之間的鴻溝。
您將學到什麼
嵌入式人工智慧背後的核心機器學習理論
- 了解神經網路執行流程的各個階段
- 探索卷積神經網路 (CNN) 中的捲積、展平、活化函數和 softmax 函數
- 學習如何針對資源受限設備優化機器學習操作
模型準備工作流程
- 使用 TensorFlow 訓練模型
- 將其轉換為輕量級的 .tflite 模型
- 使用 ARM Vela 編譯器針對 Ethos-U NPU 進行最佳化和編譯
在嵌入式設備上運行推理
- 使用 C++ 中的 TensorFlow Lite Micro (TFLM) 執行模型
- 了解機器學習操作如何對應到 CMSIS-NN 核心和 Ethos-U 硬體加速器
- 了解完整的推理路徑－從模型到晶片
使用真實硬體進行實踐
- 設定並執行 Alif E7 機器學習開發套件
- 建置並部署關鍵字辨識和圖像分類演示
- 直接在設備上觀察即時輸出
本課程的獨特之處
- 彌合機器學習與實際應用之間的鴻溝理論與實際嵌入式部署
- 涵蓋從訓練到 NPU 執行的完整工作流程
- 採用基於硬體的實踐方法，使用 Alif E7 機器學習開發套件
- 專案設計便於在 Windows 機器上復現
完成本課程後，您將具備在現代嵌入式系統上高效運行機器學習模型的信心和技能，這些技能在物聯網、機器人和邊緣 AI 應用領域都備受青睞。
無論您是準備將 AI 技能融入自身技能的嵌入式工程師，還是渴望在硬體加速器上部署模型的機器學習從業者，本課程都將助您在 AI 和嵌入式系統的未來發展中脫穎而出。
立即報名，開始建立下一代嵌入式 AI 應用！
目標受眾
想要開始學習嵌入式設備機器學習的嵌入式系統開發人員
講師簡介
Wadix Technologies 為希望在現代嵌入式系統、安全韌體、處理器架構、構建系統和邊緣 AI 領域構建真正能力的人士打造以工程實踐為先的深度線上課程。我們的培訓專為那些厭倦了「Hello World」教程，渴望獲得可應用於真實程式碼庫、真實工具鍊和真實約束的實用知識的開發者而設計。
您可以在我們的 Udemy 頻道找到什麼
我們發布的課程涵蓋嵌入式系統的核心基礎知識和當今最相關的技術：
1) Arm Cortex-M33 和 Armv8-M TrustZone（MCU 安全）
了解 TrustZone 在架構層面的工作原理以及它在生產韌體中的應用：安全與非安全世界的概念、記憶體分區、安全網關（飾面）、SAU/IDAU 基礎知識、中斷注意事項、安全啟動概念和常見整合模式。
2) RISC-V 處理器架構（從基礎到實際應用）
清楚解說 RISC-V 設計原則、指令集架構 (ISA) 概念、特權模式、異常/中斷、CSR 基礎、ABI 注意事項，以及架構選擇如何影響韌體開發、效能和可移植性。
3) 嵌入式建置系統：可擴充的 Makefile
超越單一檔案 Makefile，建立可維護的系統：目標、依賴項、增量建置、模式規則、變數、包含檔案、多目錄專案、建置配置（調試/發布）以及適用於嵌入式專案和持續整合 (CI) 的實務。
4) 嵌入式 C 編譯器工具鏈（GCC/Clang 工作流程及實際情況）
理解完整的管線：預處理 → 編譯 → 彙編 → 連結。涵蓋連結器腳本、程式碼片段、啟動程式碼、映射檔、符號可見性、最佳化權衡、偵錯、二進位檔案大小控制，以及工具鏈決策如何影響執行時間行為。
5) 基於 Arm NPU 的邊緣機器學習（Ethos）
實用的邊緣 AI 工作流程：CPU 與 NPU 的運作比較、模型約束、量化基礎、部署注意事項、效能瓶頸、記憶體頻寬，以及如何在嵌入式平台上進行吞吐量/延遲分析。
我們的教學方式
我們的講師都是擁有 15-20 年以上嵌入式開發經驗的資深工程師。課程重點在於正確的思維模式、工具驅動的工作流程和生產級模式，幫助您快速上手，減少錯誤，並跟上當今嵌入式系統的實際構建方式。
如果您從事 C/C++、微控制器、韌體安全、RISC-V、Arm Cortex-M、建置系統或邊緣 AI 的工作，請瀏覽課程目錄，選擇符合您目標的學習路徑—基礎、專案或進階主題。
字幕：英文
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