TinyML 与 Wio 终端

从零开始掌握微型机器学习与硬件交互

学习内容：

– 通过传感器采集数据并进行可视化分析

– 使用 Wio Terminal 控制机器人与 3D 打印机

– 掌握监督学习与非监督学习模型的预测原理

– 理解神经网络、矩阵运算及决策树等核心算法

– 学习处理多类型数据集以提升预测准确性

– 完成端到端深度学习项目实战演练

课程内容主题：

– 机器学习基础理论与算法

– 硬件交互与数据可视化

– TinyML 模型优化与部署

– 神经网络与深度学习原理

– 实际项目开发与调试技巧

课程要求：

– 需配备 Wio Terminal 硬件设备

– 安装 Arduino IDE 开发环境

– 具备基础电子元器件操作能力

– 无需编程经验，零基础入门

– 拥有学习意愿与动手实践能力

课程详细描述：

– **TinyML 技术解析**：学习如何在低功耗设备上部署优化后的机器学习模型，掌握 MCU 等嵌入式平台的模型训练技巧

– **Wio Terminal 实战**：通过桌面级开发平台实现传感器数据采集、硬件控制及实时数据可视化功能

– **项目驱动教学**：包含传感器数据处理、机器人控制、3D 打印机交互等 10+ 个实战案例

– **算法原理讲解**：从监督学习到深度学习，系统解析神经网络、决策树等核心算法的数学基础

– **开发工具链**：完整演示 Arduino IDE 与 TinyML 框架的集成开发流程

– **应用场景拓展**：涵盖物联网、智能制造、边缘计算等前沿技术领域

– **学习支持体系**：提供代码模板、参数配置指南及项目调试技巧等配套资源

– **适合人群**：面向机器学习初学者、物联网开发者、STEM 教育者及硬件爱好者

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