📡 传感器数据AI模型
现场部署实战
📘 30章 · 从入门到边缘
🎯
适用人群：AI工程师 · 嵌入式开发者 · 学生
⚙️
核心：边缘计算 · 推理引擎 · 模型量化
📁
共30个部署单元
01
课程导论
课程目标
适用人群
学习路径
核心概念
开始学习
02
传感器数据基础与采集
温度/加速度/麦克风
采样率
PySerial
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03
数据预处理与特征工程
去噪
时域/频域
FFT
归一化
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04
AI模型选型与轻量化设计
MobileNet
TinyML
剪枝
知识蒸馏
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05
模型训练与验证
数据集划分
交叉验证
F1-score
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06
模型量化与压缩
FP32→INT8
量化感知训练
权重共享
开始学习
07
推理引擎选择与对比
TFLite
ONNX Runtime
OpenVINO
TensorRT
开始学习
08
边缘硬件平台介绍
树莓派
Jetson Nano
ESP32
STM32
开始学习
09
交叉编译环境搭建
arm-linux-gnueabihf
CMake
依赖移植
开始学习
10
模型部署流程详解
SavedModel/ONNX
.tflite
端到端测试
开始学习
11
TensorFlow Lite 实战部署
TFLite Converter
GPU委托
Edge TPU
开始学习
12
ONNX Runtime 实战部署
ORT推理会话
CUDA
内存优化
开始学习
13
OpenVINO 实战部署
Model Optimizer
异构执行
Intel加速
开始学习
14
TensorRT 实战部署
Parser
Builder
INT8校准
开始学习
15
ncnn 实战部署
ncnn2table
Vulkan
移动端优化
开始学习
16
传感器数据流处理
多线程
缓冲队列
滑动窗口
开始学习
17
模型推理流水线设计
预处理-推理-后处理
流水线并行
批处理
开始学习
18
边缘端模型更新策略
OTA
版本管理
A/B测试
回滚
开始学习
19
功耗与资源监控
CPU/GPU
内存分析
powertop
jtop
开始学习
20
模型推理结果可视化
实时曲线
Grafana
WebSocket
LCD
开始学习
21
安全与隐私保护
TLS/SSL
模型加密
联邦学习
开始学习
22
端侧模型调试与优化
spdlog
Profiling
内存泄漏检测
开始学习
23
多传感器融合部署
数据同步
早期/晚期融合
多模型并行
开始学习
24
异常检测模型部署实战
自编码器
阈值设定
实时告警
开始学习
25
语音关键词识别部署实战
MFCC
DS-CNN
唤醒词
低功耗
开始学习
26
振动分析模型部署实战
加速度计
FFT频谱
故障分类
工业案例
开始学习
27
环境监测模型部署实战
温湿度/气压
多变量回归
LoRa
开始学习
28
模型部署性能基准测试
推理时间
吞吐量
内存占用
功耗
开始学习
29
CI/CD 与自动化部署
GitLab CI/CD
Docker
Kubernetes
开始学习
30
课程总结与未来展望
边缘AI趋势
TinyML
联邦学习
自适应模型
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