人工智能的落地普及，關鍵要看端側AI應用場景的技術實現。

當我們談起人工智能時，常常不自覺地會賦予AI以賽博朋克式的科幻色彩。實質上，人工智能來了，還很快，早已不再局限于高端的算法演進、結構化過程，而是從云到端，開始了規模化的產業落地。 AI技術的應用普及，單一的云側AI的最大掣肘是不能滿足很多對低功耗和低時延的AI場景需求，而這又是AI普世化落地的必由之路。端側AI包含了節點側和網關側，這個領域嵌入式設備的開發由傳統的嵌入式開發者主導，而非金光閃閃的學術大牛。STM32和傳感器廣泛應用在消費電子、工業控制、通訊設備等領域，并且擁有完整和易用的開發工具和軟件生態，是端側AI技術實現并普及的最優解。 嵌入式開發者如果要在項目開發中加入AI功能，需要對人工智能技術的基礎理論有認知，更需要在項目實踐時具備實戰化能力，如此才可高效推進AI項目。而AI 平臺和工具散落，技術體系龐雜，各種技術分享也比較粗略且碎片化，開發者學習成本高。 為解決上述問題，意法半導體將于今年10月在上海、北京、深圳三地舉辦端側人工智能零基礎手把手免費線下實訓。實訓將結合理論和實踐，為參會學員提供關于ST 深度學習解決方案的全方面體驗。

課程介紹

課程亮點：

人工智能概述

ST MCU及MEMS 產品系列及目標AI應用

在ST SensorTile.Box 上實現一個簡單AI應用

課程安排：本課程基于ST SensorTile.Box 開發板（板載主控MCU STM32L4R9和多種ST 溫度、慣性、加速度、磁力、氣壓、濕度和麥克風傳感器）和ST Link v2 調試器，以理論+實驗相結合的方式，為大家解讀涵蓋人工智能、機器學習及深度學習的基本概念，ST MCU和傳感器在AI領域的產品定位和生態資源，并結合開發板動手實踐一個行為狀態識別項目。 本次培訓，理論和實驗相結合。從數據集收集、NN模型訓練到代碼轉換和下載，教你如何在ST 產品上快速實現一個簡單的AI應用。同時你可以和ST原廠的工程師和市場面對面交流AI技術和市場的發展方向。

你將收獲：

與ST原廠工程師和市場人員探討AI技術和市場的發展方向；

學會數據集收集、NN模型訓練、代碼轉換及下載；

學會在ST 產品上快速實現一個簡單的AI應用。

授課內容

人工智能概述；

STM32最新產品系列及目標AI應用；

ST MEMS市場介紹及目標AI應用。

實驗內容

相關軟硬件介紹；

如何在 ST SensorTile.Box 硬件平臺上實現STM32固件下載和演示測試；

如何完成數據收集和神經網絡訓練；

在STM32固件中導入更新的網絡模型并下載；

如何訓練ST傳感器里面的機器學習核心MLC；

如何在SensorTile.Box上運行MLC運算。

實驗平臺

硬件平臺：ST SensorTile.Box開發板+ ST Link v2

SensorTile.Box

軟件平臺：STM32CubeMX + IAR EWARM 或者 MDK或者CubeIDE環境 實驗前準備

為了保證實驗課程的順利進行，請事先務必安裝：

注意：請確保python版本、TensorFlow & Kera版本與上圖要求的版本一致(以免出現庫兼容性問題)。

原文標題：技術求道 | ST 端側人工智能零基礎手把手實訓

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