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課程直播日期： 2025/03/26
課程直播連結： https://youtu.be/FgmhEuYAXBU
課程簡報名稱： 20250326_TinyML_Course_Ch03_OmniXRI_Jack.pdf
課程內容
3.1. 數字系統
- 類比與數位系統
- 數位系統如何表示數字
- 整數 (INT)
- 定點數 (Q) 與 浮點數 (FP)
- AI 常用浮點表示法
- 低位元浮點數 (FP8 / FP4)
3.2. 機器學習算法 (ML)
- 機器學習地圖
- 機器學習 ─ 線性（多項式）迴歸
- 機器學習 ─ 分類
- 機器學習 ─ 降維
- 機器學習 ─ 聚類
3.3. 卷積神經網路算法 (CNN)
- 神經網路（NN） ─ 神經元
- 神經網路（NN） ─ 深度神經網路
- 卷積神經網路 ─ CNN 演化
- 卷積神經網路 ─ LeNet-5
- 卷積神經網路 ─ 卷積
- 卷積神經網路 ─ 池化、平坦化
- 卷積神經網路 ─ 全連結
- 卷積神經網路 ─ 激活函數
- 卷積神經網路 ─ 輸出函數
- 卷積神經網路 ─ 權重與計算量
3.4. 循環神經網路算法 (RNN)
- 時間序列與分解
- 傳統時序預測
- 循環神經網路 ─ RNN
- 循環神經網路 ─ 長短期記憶（LSTM）
- 循環神經網路 ─ 門控循環單元（GRU）
參考文獻
[1] 許哲豪，NTUST Edge AI 人工智慧與邊緣運算實務
https://omnixri.blogspot.com/p/ntust-edge-ai.html
[2] 許哲豪，OmniXRI's Edge AI & TinyML 小學堂 Youtube 直播課程總結
https://omnixri.blogspot.com/2024/06/omnixris-edge-ai-tinyml-youtube.html
[3] 許哲豪，OmniXRI系列發文─TinyML(MCU AI)系列
https://hackmd.io/1PK1URhIQ7GutcWgpgsWbg#TinyMLMCU-AI系列
延伸閱讀
[A] 許哲豪，Nvidia GTC 2024 提出的 FP8/FP4 如何加速AI訓練及推論
https://omnixri.blogspot.com/2024/03/nvidia-gtc-2024-fp8fp4-ai.html
[B] 許哲豪，【vMaker EDGE AI專欄 #02】 要玩AI前，先來認識數字系統
https://omnixri.blogspot.com/2023/02/vmaker-edge-ai-02-ai.html
[C] Thommas Kevin, TinyML & Edge AI
https://medium.com/@thommaskevin
教學資源
OmniXRI 系列文章：
https://omnixri.blogspot.com/p/blog-page_19.html
OmniXRI Youtube 教學影片頻道：
https://www.youtube.com/@omnixri1784/videos
OmniXRI Github 課程簡報及相關範例：
https://github.com/OmniXRI/TinyML_Course_2025
註：本課程非學校正式課程，現僅有老師一人，沒有教學助理可幫忙，如操作上有相關問題，請於Youtube, FB Group, Blogger, Medium, Hackmd, Github 各討論區中留言，老師會儘量協助，如有服務不週之處尚請見諒。
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