课程介绍

ST MCU和传感器广泛应用在消费电子 、工业控制、通讯设备等领域，并且拥有完整和易用的开发工具和软件生态。随着AI技术的应用普及，单一的云侧AI已经不能满足很多对低功耗和低时延的AI场景需求。端侧AI包含了节点侧和网关侧，这些嵌入式设备的开发由传统的嵌入式开发者主导。但是如果要在项目中加入AI功能，需要嵌入式开发者对AI有从基础理论到项目实践的了解。

我们的端侧AI零基础手把手培训会结合理论和实践，给学员提供关于ST 深度学习解决方案的全方面体验。

课程安排

本课程基于ST SensorTile.Box 开发板（板载主控MCU STM32L4R9和多种ST 温度、惯性、加速度、磁力、气压、湿度和麦克风传感器）和ST Link v2 调试器，先介绍人工智能、机器学习及深度学习的基本概念，然后介绍ST MCU和传感器在AI领域的产品定位和生态资源，最后结合开发板上手一个行为状态识别项目。 本次培训，理论和实验相结合。从数据集收集、NN模型训练到代码转换和下载，教你如何在ST 产品上快速实现一个简单的AI应用。同时你可以和ST原厂的工程师和市场面对面交流AI技术和市场的发展方向。

授课部分

1) 人工智能概述

2) ST MCU STM32最新产品系列及目标AI应用

3) ST MEMs 市场介绍及目标AI应用

实验部分

1) 相关软硬件介绍

2) 如何在ST SensorTile.Box硬件平台上实现STM32固件下载和演示测试

3) 如何完成数据收集和神经网络训练

4) 在STM32固件中导入更新的网络模型并下载

实验平台

应用基于ST SensorTile.Box开发板+ST Link v2+ STM32CubeMX+ IAR EWARM或者 MDK或者CubeIDE环境搭建。

实验前准备

注意：请确保python版本、TensorFlow&Kera版本与我们提供的版本一致(以免出现库兼容性问题)。