MCU Endpoint AI實務應用班

開課日期 |

2026-04-18

課程費用 |

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開課地點 |

新竹縣竹東鎮竹東鎮中興路四段195號
適合職務 |
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課程資訊
適用對象
課程特色
詳細內容
師資介紹

課程資訊

開課日期

2026-04-18

學習時程

14小時

上課時間

週六

上課時段

上午,下午

適用對象

1.建議具備Python、C++程式語言之基礎能力者為佳
2.適合MCU/韌體/嵌入式系統/半導體SoC/IC 設計/邊緣AI應用/終端AI開發工程師、技術研發人員等
3.目前公司有計畫導入AI邊緣應用、智慧IOT裝置、消費性電子等開發者

課程特色

本課程聚焦在終端AI(Endpoint AI)/邊緣AI(Edge AI)實戰,以M55M1 MCU + Ethos-U55 NPU為主線,帶領學員完整學會「模型如何被壓縮、被加速、被部署,最後穩定跑在硬體上」每一個流程與關卡,有助培養學員把AI從雲端帶到裝置端、真正落地的實戰力!!

詳細內容

課程單元/主題
課程大綱
邊緣AI介紹及開發流程
  • Endpoint AI應用:語音、影像、感測;與雲端/邊緣閘道的分工
  • 整體開發流程概覽:資料-模型-量化-部署-驗證
M55M1 MCU起手式
  • 平台介紹:Cortex‑M55+Ethos‑U55、典型資料流與記憶體規劃
  • 開發環境建置:SDK/toolchain/範例專案
  • 實作演練:Hello World、UART log、LED/按鍵、基本燒錄流程
  • 實作演練:TFLite Micro最小推論範例
TensorFlow Lite Micro架構
  • 模型準備:範例資料前處理、訓練(DNN/CNN)與輸出TFLite
  • 量化:INT8目的、精度取捨、常見量化失敗原因
  • TFLM程式框架:Op Resolver、Arena記憶體、Profiler及計時
Ethos U55 NPU加速協同推論
  • Vela編譯:將量化後的 TFLite 模型最佳化以便在Ethos‑U執行
  • 部署檔案與流程
Endpoint AI 專案實作
(以 M55M1 為核心)
  • 挑選專案實作:Audio KWS/IMU 動作/Camera簡易偵測
  • 把模型上板:I/O串接麥克風/影像、與推論流程跑通
  • 效能觀察:推論延遲、RAM/Flash使用量、CPU vs NPU差異
  • 成果打包:專案結構、測試資料、部署步驟、可重現說明
【備註】本課程贈送新唐科技的最新Endpoint AI開發板,有助學員實作演練及後續開發應用。

師資介紹

陳講師
專長:MCU、MPU、Edge/Endpoint AI、影像辨識
現任:國內半導體廠商-微控制器行銷應用處 高級工程師
經歷:超過10年以上的業界工作經驗,長期研究並專注於將機器學習技術應用於 Cortex-M 與 Cortex-A 處理器上。

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