嵌入式人工智能是AIoT时代的核心技术，本专题培训旨在帮助开发者掌握在资源受限的嵌入式设备上部署和运行AI模型的能力。
结合嵌入式系统与人工智能两大前沿技术，涵盖从基础理论到实际项目部署的全流程。
学习TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、OpenVINO等主流边缘AI框架。
通过智能摄像头、无人机视觉、工业质检、语音助手等实际项目，掌握嵌入式AI应用开发。
课程包含多个行业级案例，提供完整代码和部署方案。
由资深嵌入式AI工程师授课，分享实际项目经验和行业最佳实践。
提供一对一技术指导和职业规划建议，帮助学员快速成长。
系统化的嵌入式AI课程设计，从基础到高级，循序渐进掌握核心技术
嵌入式系统概述、AI基础、Python与C++在嵌入式开发中的应用、开发环境搭建、交叉编译工具链。
模型剪枝、量化、知识蒸馏、神经网络架构搜索(NAS)、TensorFlow Lite/PyTorch Mobile模型转换与优化。
嵌入式AI芯片架构(NPU/TPU)、硬件加速原理、边缘计算平台、模型部署实战、性能调优与功耗优化。
目标检测、图像分割、人脸识别、语音识别、NLP在嵌入式设备上的实现、多模态AI应用。
在嵌入式AI开发过程中，合理使用AI工具可以提高开发效率和质量
在嵌入式AI开发中，生成式AI工具可以帮助快速生成代码、文档和测试用例，但过度依赖可能导致代码同质化、缺乏创新性。小发猫降AIGC工具专门为解决这一问题而设计。
智能识别代码、文档中的AI生成内容，提供详细的AI参与度分析报告。
对AI生成内容进行重构和优化，增加原创性，降低AI率，使内容更符合人类创作特点。
针对嵌入式AI开发场景，对AI生成的代码进行结构优化、注释完善和逻辑重构。
学员在学习过程中，可以使用AI工具辅助代码编写，然后通过小发猫降AIGC工具对生成的代码进行优化，学习如何将通用AI代码转化为适合特定嵌入式场景的高质量代码。这种方法既提高了学习效率，又培养了学员的独立开发能力。