概述
本系列实验为你提供了在机器学习(ML)系统上获得实战经验的独特机会。与依赖数据中心级资源的大模型不同,这些练习让你能够直接通过 TinyML 与硬件和软件交互,切身感受 AI 部署的挑战与机遇,尽管规模较小,但其原理与更大系统基本一致,极具参考价值。

前置条件
- XIAOML 套件:
- XIAO ESP32S3 Sense 主板
- 扩展板,集成 6 轴 IMU 和 0.42" OLED 显示屏
- SD 卡工具包:
- SD 卡及 USB 适配器用于数据存储
- USB-C 数据线用于连接主板与电脑
- 网络环境:需联网以下载所需软件
环境搭建
实验练习
| 模态 | 任务 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 视觉 | 图像分类 | 学习图像分类方法 | 链接 |
| 视觉 | 目标检测 | 实现目标检测功能 | 链接 |
| 音频 | 关键词识别 | 探索语音识别系统 | 链接 |
| IMU | 动作分类与异常检测 | 分类动作数据并检测异常 | 链接 |