TinyML实战:微控制器上的机器学习

上传者: smartcontract5 | 上传时间: 2025-09-16 01:23:18 | 文件大小: 42.77MB | 文件类型: PDF
本书深入讲解如何在资源受限的微控制器上部署机器学习模型,涵盖TensorFlow Lite、Edge Impulse和TVM等主流框架。通过Arduino Nano、Raspberry Pi Pico和SparkFun Artemis Nano等开发板,结合传感器数据实现端到端tinyML项目。内容包括模型训练、量化、优化及在实际硬件上的部署流程,适合希望将AI应用于物联网边缘设备的开发者。书中还介绍了关键词识别、音乐流派分类、物体检测等真实案例,帮助读者掌握低功耗、高性能的嵌入式AI解决方案。配套代码和数据集均开源,便于快速上手与扩展。

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