AI的规模化落地不只依靠算法，边缘端如何实现？学一下STM32Cube.AI课程，有疑难，来提问。
人工智能时代不只是机器学习算法的革命
我们今天的生活已经被大量传感器及智能型设备接入，时刻连网上云，进而将现实世界中的每一句话、每一个表情、每一步移动转化为可深度学习、分析、优化的数据，将数字世界和现实世界完全整合起来。这应该是物联网的最终形态，人们在万物互联的环境下，畅享实体世界的生活便利。而这些接入的海量传感器及有形智能设备，它们虽在边缘，但会补充云计算的决策系统、会提高实时性、会释放云端的部分算力，可以拥有更多智能。那么，嵌入式工程师如何通过 IoT 产品开发，发挥自身的潜质，将实体世界智能化？或许茫然的你，应该学一学STM32Cube.AI。
如何在STM32上开发人工智能应用
在STM32上开发一个人工智能应用，或者说嵌入式神经网络应用，大致需要5个基本步骤，如下图：
基于STM32开发人工智能应用的五大步骤 1. 获取需要处理的数据样本； 2. 对数据样本进行清理，去掉不需要的数据，对需要的数据打标签，使用神经网络开发框架构建神经网络模型； 3. 利用整理好的数据对模型进行训练，并生成网络模型； 4. 用 STM32Cube.AI 工具将训练后的模型转换为可在STM32上运行的代码； 5. 在 STM32 硬件平台上部署模型并使用。
STM32F4 系列以上的芯片均可以使用 Cube.AI 工具进行人工智能应用开发。以上5个开发步骤中，除了第3步模型训练需要在计算机上完成，其他步骤ST都提供了相应的软硬件工具帮助测试和开发相关应用。
一门教你如何使用STM32Cube.AI的课程
2019年12月，电堂联合ST为有意进行AI开发的嵌入式物联网工程师们准备了一堂短小精悍、条理清晰、简单易学的课程，帮助工程师上手使用STM32Cube.AI。课表如下：
不知大家近期在家的“宅生活”是否还好？在这不得不为之的宅家主流生活中，大家学了这门课程吗？ST原厂工程师将近期进驻电堂直播间，就STM32Cube.AI在云端课堂为你答疑解惑。说好了，不讲AI算法，只聊Cube.AI。来，把你不懂的难点通过这张表单告诉我们 —《STM32Cube.AI直播答疑》问题收集，并填写提交表单。
后续答疑时间，请关注“AI电堂”公众号另行通知。预提问并参与直播答疑，将有机会获得STM32H747I-DISCO KIT。不多，仅３块，爱学习的可以拿来练练手。快来提问。
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发表于 2020-2-26 13:20:02
发表于 2020-2-26 16:20:05
