动手实验
实践是掌握机器学习系统的最佳途径。本章提供一系列动手 TinyML 实验，涵盖从基础模型部署到复杂应用实现的各个方面。您将通过实际操作学习数据采集、模型训练、优化和部署的完整流程，体验在小规模设备上 AI 的独特挑战和解决方案。这些实验将帮助您将理论知识转化为实际技能，适用于希望获得 ML 系统实践经验的学生、工程师和爱好者。
章节目录
面向实际机器学习系统教育的嵌入式机器学习入门，聚焦于资源受限设备的动手实践体验。
介绍 TinyML 课程精选的四大硬件平台，展示嵌入式计算能力的不同工程权衡。
嵌入式机器学习实验环境的 IDE 配置指南，涵盖各平台安装、配置与验证步骤。