隨著物聯網（IoT）與人工智能（AI）技術的深度融合，嵌入式AI正成為推動智能設備創新的核心動力。粵嵌教育的IoT嵌入式人工智能開發培訓課程，旨在培養學員掌握從底層硬件到上層AI應用的全棧開發能力。本大綱聚焦于課程中至關重要的“人工智能基礎軟件開發”模塊，系統介紹學員將掌握的核心知識與實踐技能。

一、 課程模塊概述

“人工智能基礎軟件開發”模塊是連接嵌入式硬件與AI算法應用的橋梁。本模塊旨在讓學員理解AI的基本原理，并重點掌握在資源受限的嵌入式環境中部署和優化AI模型所需的軟件開發技能。課程強調理論結合實踐，通過豐富的案例和項目，使學員能夠獨立完成嵌入式AI應用的基礎軟件搭建與集成。

二、 核心教學內容

1. 人工智能與機器學習基礎

• 核心概念：人工智能、機器學習、深度學習的定義與關系。

• 機器學習流程：數據采集與預處理、特征工程、模型訓練、評估與部署的全流程解析。

• 嵌入式AI特點：講解在計算能力、內存、功耗受限環境下開發AI應用的獨特挑戰與設計原則。

1. Python編程與科學計算庫

• Python核心語法：針對AI開發所需的Python編程快速入門與強化。

• 關鍵庫應用：深入講解NumPy（數值計算）、Pandas（數據處理）、Matplotlib（數據可視化）在AI數據準備階段的應用。

• 開發環境搭建：Jupyter Notebook, Anaconda等工具在原型開發中的使用。

1. 深度學習框架入門與應用

• TensorFlow Lite / PyTorch Mobile：重點介紹這些專為移動和嵌入式設備設計的輕量級框架。

• 模型構建基礎：使用框架API構建簡單的神經網絡模型（如全連接網絡、卷積神經網絡CNN）。

• 模型訓練與驗證：在PC端完成小型模型的訓練、調優與性能評估。

1. 模型優化與嵌入式部署

• 模型壓縮技術：講解剪枝、量化、知識蒸餾等關鍵模型優化技術，以減小模型體積、提升推理速度。

• 模型轉換：學習如何將訓練好的模型（如Keras, PyTorch模型）轉換為嵌入式設備可用的格式（如TFLite格式, ONNX格式）。

• 部署實踐：在模擬的嵌入式環境（如ARM Cortex-A開發板）或實際硬件上，集成優化后的模型，并編寫C/C++或Python調用接口。

1. 嵌入式AI推理引擎開發

• 推理流程編程：學習如何加載模型、準備輸入數據、執行推理、解析輸出結果。

• 性能優化：掌握多線程、硬件加速（如GPU, NPU, DSP）接口調用等提升推理效率的方法。

• 資源管理：內存動態管理、功耗監控與優化策略。

1. 典型應用案例實戰

• 計算機視覺：實現人臉檢測、圖像分類、目標識別等應用。

• 音頻處理：實現關鍵詞喚醒、語音命令識別等應用。

• 傳感器數據分析：基于加速度計、陀螺儀等數據的簡單異常檢測或行為識別。

• 綜合項目：完成一個完整的嵌入式AI應用開發項目，例如智能視覺門禁系統、工業設備預測性維護終端等。

三、 課程特色與學習目標

• 特色：緊扣“嵌入式”與“人工智能”交叉領域，不只講AI理論，更側重在邊緣設備上的工程化實現。課程配備粵嵌自主研發的實驗箱與豐富的實戰項目。
• 學習目標：完成本模塊后，學員將能夠：
• 理解機器學習與深度學習的基本工作流程。

• 熟練使用Python及相關庫進行AI數據處理與原型開發。

• 掌握至少一種輕量級深度學習框架，并能進行模型訓練、優化與轉換。

• 具備將優化后的AI模型部署到典型嵌入式平臺并進行集成開發的能力。

• 獨立設計和實現一個中等復雜度的嵌入式AI應用軟件。

四、 預備知識要求

學員需具備C/C++語言基礎、Linux操作系統基本知識以及嵌入式系統概念，這將有助于更好地理解嵌入式部署環節。

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“人工智能基礎軟件開發”模塊是開啟嵌入式AI開發大門的關鍵鑰匙。通過本模塊系統性的學習，學員將構建起堅實的AI軟件基礎，為后續深入物聯網協議、云端協同、更復雜模型開發等高級主題做好充分準備，最終成長為市場急需的嵌入式AI復合型開發人才。