TinyML与Arduino Nano RP2040 Connect开发实战
从零掌握微型机器学习模型开发
学习内容：
- 理解微型MCU机器学习模型开发的硬件需求
- 掌握TinyML开发框架的使用方法
- 基于手势（波浪形/圆形手势）创建TinyML项目
- 开发支持音频关键字检测的TinyML模型
- 使用Scikit-learn决策树分类器构建自定义分类模型
课程内容主题：
- 课程介绍与开发环境搭建
- TinyML开发框架配置与数据集处理
- 手势识别项目开发（波浪形/圆形手势）
- 音频识别项目开发（语音控制RGB LED）
- 基于猫狗叫声的分类模型开发
- 从零构建Python模型并部署至Arduino
课程要求：
- Arduino Nano RP2040 Connect开发板、USB线、PC/笔记本电脑
- 基础Arduino IDE操作能力
- 机器学习基础概念与嵌入式C/C++知识
- Python编程基础（Numpy/Pandas）用于模型开发
课程详细描述：
- 课程聚焦于TinyML技术，面向电池供电设备的低功耗机器学习应用开发
- 涵盖硬件（加速度计/陀螺仪/麦克风/温湿度传感器）、算法与软件协同开发
- 通过实际案例演示如何在Arduino Nano RP2040 Connect开发板上部署模型
- 包含手势识别、音频关键字检测、猫狗叫声分类等完整项目开发流程
- 提供从数据采集、特征提取、模型训练到Arduino部署的全流程教学
- 课程持续更新中，未来将增加更多理论讲解与实践项目
- 适用于希望在低成本低功耗微控制器上实现AI功能的初学者
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