去（2023）年12月底時曾寫過一篇「AI Maker世代即將展開-大家跟上了嗎？」，沒想到才短短不到半年，整個AI界不論硬體加速、軟體工具、應用模型都前仆後繼地推出新產品，其翻新的速度更是以週為單位，著實令人既興奮又擔心。
此次在MakerPRO努力下，一口氣邀了20位講者及多家廠商來共襄盛舉，舉辦了為期兩天的活動「啟動AI Maker世代」，小弟也很榮幸被邀請擔任講者，分享「開發者如何選擇Edge AI開發方案」這個主題，同時也以此寫了一篇較完整的文章來介紹，以下就是此次活動的簡報，提供大家參考。
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作者：Jack OmniXRI, 2024/05/15
常有人在問「我想學 Edge AI，我有個情境要應用 Edge AI，究竟要選那種方案才能快速上手及完成專案呢？」，這不禁會讓人想起星爺電影「食神」中的一句對白「施主，這個問題你應該要問你自己！」。
很高興今天（2024/05/09）受慈濟大學醫學資訊學系李盛安老師邀約，來擔任「穿戴式人工智慧工作坊」講師，此次課程為「利用TinyML技術快速搭建微型智慧應用」，共六個小時。主要內容如下所示。由於此次課程講義過長，所以將其分成上、下兩個部份，想完整學習的朋友可自行切換。
為方便操作課程內容範例，這裡預先建立網頁版快速指令表，方便大家複製貼上，不易打錯字。
https://hackmd.io/@OmniXRI-Jack/tcu_tinyml_20240509
簡報大綱：（點擊可切換至【第一、二、三、四章節】）
1. 微型機器學習
1.1 邊緣智慧與生成智慧
1.2 邊緣智慧分級
1.3 智慧物聯網架構
1.4 TinyML 簡介
1.5 應用、限制、產品、案例
1.6 AIoT 與 TinyML 比較
2. 智慧穿戴式裝置開發流程
2.1智慧穿戴式裝置系統架構
2.2 常見感測技術及市售模組
2.3.常見穿戴式感測器及產品
2.4 感測器類比/數位信號互換
2.5 TinyML 應用開發流程
3. TinyML實驗開發板
3.1 實驗器材及開發平台
3.2 開發板基本介紹
3.3 Arduino環境建置
3.4 測試程式編譯及上傳
4. Edge Impulse Studio
4.1 Edge Impulse 簡介
4.2 建置工作環境
4.3 啟動公用專案範例
5. 聲音感測器及喚醒詞偵測
5.1 喚醒詞偵測簡介
5.2 喚醒詞模型原理
5.3 建立 Edge Impulse 專案
5.4 部署及測試
6. 運動感測器及手勢辨識
6.1 運動感測簡介
6.2 IMU 取值及輸出
6.3 建立 Edge Impulse 專案
6.4 部署及測試
學習資源
參考文獻
延伸閱讀
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很高興今天（2024/05/09）受慈濟大學醫學資訊學系李盛安老師邀約，來擔任「穿戴式人工智慧工作坊」講師，此次課程為「利用TinyML技術快速搭建微型智慧應用」，共六個小時。主要內容如下所示。由於此次課程講義過長，所以將其分成上、下兩個部份，想完整學習的朋友可自行切換。
為方便操作課程內容範例，這裡預先建立網頁版快速指令表，方便大家複製貼上，不易打錯字。
https://hackmd.io/@OmniXRI-Jack/tcu_tinyml_20240509
簡報大綱：（點擊可切換至【第五、六章節】）
1. 微型機器學習
1.1 邊緣智慧與生成智慧
1.2 邊緣智慧分級
1.3 智慧物聯網架構
1.4 TinyML 簡介
1.5 應用、限制、產品、案例
1.6 AIoT 與 TinyML 比較
2. 智慧穿戴式裝置開發流程
2.1智慧穿戴式裝置系統架構
2.2 常見感測技術及市售模組
2.3.常見穿戴式感測器及產品
2.4 感測器類比/數位信號互換
2.5 TinyML 應用開發流程
3. TinyML實驗開發板
3.1 實驗器材及開發平台
3.2 開發板基本介紹
3.3 Arduino環境建置
3.4 測試程式編譯及上傳
4. Edge Impulse Studio
4.1 Edge Impulse 簡介
4.2 建置工作環境
4.3 啟動公用專案範例
5. 聲音感測器及喚醒詞偵測
5.1 喚醒詞偵測簡介
5.2 喚醒詞模型原理
5.3 建立 Edge Impulse 專案
5.4 部署及測試
6. 運動感測器及手勢辨識
6.1 運動感測簡介
6.2 IMU 取值及輸出
6.3 建立 Edge Impulse 專案
6.4 部署及測試
學習資源
參考文獻
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