MCU Endpoint AI/Edge AI 實務應用班
課程簡介
本課程聚焦 Endpoint AI（終端 AI）／Edge AI（邊緣 AI）實務應用，以 Nuvoton M55M1 MCU 搭配 Ethos-U55 NPU 為核心平台，帶領學員建立完整的 Edge AI 開發概念。課程將循序引導學員掌握 AI 模型如何被壓縮、被加速、被部署，並最終穩定運行於硬體端的各項流程與關鍵技術。
透過開發環境建置、PC Tool 資料收集、DNN／CNN 模型準備、TFLM 程式框架、記憶體配置、Profiler 效能分析及 EVB 實機部署等實作，引導學員理解 AI 模型如何因應有限的運算與記憶體資源進行最佳化，並完成模型部署與實機驗證。
藉由本課程實戰練習，學員將能掌握 Edge AI 模型最佳化、效能分析與硬體部署流程，強化將 AI 從雲端延伸至 智慧 IoT、消費性電子及嵌入式裝置的實務應用與落地能力。
課程目標
1. 掌握Endpoint AI/Edge AI的基本概念
2. 理解MCU上AI的開發流程
3. 瞭解TensorFlow Lite Micro的程式框架
4. 完成模型於 MCU 硬體端部署與驗證，培養 Edge AI 實務落地能力。
學員對象
1. 資訊服務業之智慧裝置相關技術與研發人員
2. MCU、韌體、嵌入式系統、半導體 SoC／IC 設計、Edge AI／Endpoint AI 開發工程師及技術研發人員
3. 規劃導入 Edge AI、智慧 IoT 裝置、消費性電子或端側 AI 應用之開發與研發人員
先備知識及設備
1. 建議具備Python、C/C++ 基礎程式設計能力
2. 自備Windows作業系統筆電，至少預留20 GB 的儲存空間 ( Option : 建議有16GB記憶體 )
3. 自備手機USB Type-C 傳輸線
課程大綱
時間
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課程單元
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課程大綱
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9:30~11:30
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邊緣AI介紹及開發流程
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1. Nuvoton M55M1 開發環境介紹
2. 整體開發流程概覽：資料-模型-量化-部署-驗證
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11:30~12:30
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M55M1 MCU起手式
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1. MDK 安裝與 BSP Download
2. 開發環境建置：SDK/toolchain/範例專案
3. 使用 PC Tool 收集資料
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12:30~13:30
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休息
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13:30~14:30
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TensorFlow Lite Micro 架構說明
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1. 模型準備：範例資料前處理、訓練(DNN/CNN)與輸出TFLite
2. 量化：INT8目的、精度取捨、常見量化失敗原因
3. TFLM程式框架：Op Resolver、Arena記憶體、Profiler及計時
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14:30~16:30
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Endpoint AI 專案實作
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1. Model Deploy 到 EVB 實作與驗證
2. 成果驗收：Debug 整理與建議回饋
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※主辦單位保有調整課程內容及講師之權利
※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。
講師介紹
陳老師
國內半導體廠商-微控制器行銷應用處 高級工程師
專長
MCU、MPU、Edge/Endpoint AI、影像辨識
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。
開課資訊
培訓對象：培訓學員以資訊服務業者從業人員為主，服務企業之營業主軸需與資訊服務相關，例如：商業登記屬I301資訊服務業、稅務行業分類須為J582（軟體出版業）、J62（電腦程式設計、諮詢及相關服務業）、J63（資訊服務業）
※以符合前述資格且未參加過本計畫系列課程之學員為優先培訓對象。
課程費用：政府補助免費
課程時間：10/6(二) 9:30~16:30
本課程為實體實作課程，限額30位，依報名先後順序進行資格篩選，錄取結果以【課前通知信】為準。
課程地點：臺北登峰大廈1505教室（台北市大安區復興南路一段342號15樓）課程地點以課前通知信為準
課程洽詢
(03)5917597 yuna25@itri.org.tw 馮小姐
(03)5916539 itriB10424@itri.org.tw 李小姐