如何將AI集成到MCU中？

???????無(wú)AI，不終端。如今，AI向邊緣下沉已成為大勢(shì)所趨。想知道如何在嵌入式系統(tǒng)上快速部署AI應(yīng)用？想知道如何將AI集成到MCU中？

STM32Cube.AI開發(fā)者云是ST為開發(fā)人員和數(shù)據(jù)專家提供一套業(yè)界首創(chuàng)的免費(fèi)在線開發(fā)工具和服務(wù)，能夠針對(duì)所有STM32生成優(yōu)化AI。無(wú)需安裝軟件，無(wú)需主板。登錄即可創(chuàng)建、優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)其進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。

STM32Cube.AI開發(fā)者云取得多項(xiàng)行業(yè)突破

STM32Cube.AI開發(fā)者云取得多項(xiàng)行業(yè)首創(chuàng)：

??在線圖形用戶界面：針對(duì)STM32 微控制器優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并生成在STM32 微控制器上高效運(yùn)行的模型C 代碼，無(wú)需事先安裝軟件。得益于經(jīng)過(guò)業(yè)界驗(yàn)證的STM32Cube.AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化性能，數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員可以輕松、快速開發(fā)邊緣人工智能項(xiàng)目。

??STM32模型庫(kù)：包含可訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型和演示應(yīng)用代碼，有助于加快應(yīng)用項(xiàng)目開發(fā)。在工具發(fā)布時(shí)可用的用例包括人體活動(dòng)識(shí)別跟蹤運(yùn)動(dòng)感測(cè)、圖像分類或物體檢測(cè)計(jì)算機(jī)視覺、音頻分類事件檢測(cè)等。這些人工智能模型庫(kù)托管在GitHub上，可以自動(dòng)優(yōu)化并生成在 STM32上高效運(yùn)行的“Getting Start”軟件包。

??世界首個(gè)在線基準(zhǔn)測(cè)試服務(wù)：在STM32板上評(píng)測(cè)邊緣 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。云端電路板庫(kù)提供各種STM32電路板，板庫(kù)定期更新，使數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員能夠用各種電路板遠(yuǎn)程測(cè)試模型優(yōu)化后的實(shí)際性能。

高屋建瓴，開發(fā)流程只需4個(gè)步驟

STM32Cube.AI開發(fā)者云具有完整的在線接口（無(wú)需安裝軟件），真實(shí)STM32板上的遠(yuǎn)程基準(zhǔn)測(cè)試工具（ST Board Farm）以及STM32 模型庫(kù)，包含深度學(xué)習(xí)模型與訓(xùn)練腳本參考庫(kù)。只需四個(gè)步驟即可將AI集成到MCU中：

第一步：加載預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：上傳自有模型或從STM32 Model Zoo中選擇

第二步：優(yōu)化與量化：獲取復(fù)雜性和內(nèi)存占用指標(biāo)

第三步：設(shè)定基準(zhǔn)：遠(yuǎn)程測(cè)量真實(shí)STM32板的推理時(shí)間

第四步：生成代碼：下載STM32的AI代碼