人工智能在边缘计算中的嵌入式应用培训.pptx

课程简介本次培训课程将深入探讨人工智能在边缘计算中的嵌入式应用。我们将全面了解人工智能技术的发展趋势,并重点介绍如何将其融合到各类嵌入式设备和系统之中,提升设备的智能化水平。老a老师魏

人工智能基础知识人工智能概述人工智能是一门融合计算机科学、神经科学、哲学等多个学科的交叉性学科,旨在让机器拥有人类的感知、学习、推理、解决问题的能力。机器学习基础机器学习是人工智能的核心技术,通过对大量数据的分析与学习,使机器具备从数据中提取规律和进行预测的能力。人工智能的发展历程人工智能经历了几个阶段的发展,从早期的专家系统到深度学习等新技术的突破,不断扩展应用领域。

边缘计算概述分散式计算边缘计算将数据处理和分析移近数据源端,降低云端负担,提高响应速度和可靠性。实时性应用边缘设备能快速做出即时反应,适用于自动驾驶、工业自动化等对实时性有严格要求的应用场景。减少数据传输边缘计算在设备本地进行数据处理和分析,减少了数据在云端和设备间的传输,提高效率并降低成本。隐私与安全边缘设备可实现数据本地化处理,降低了数据传输过程中的安全隐患和隐私泄露风险。

边缘计算与云计算的区别1位置边缘计算设备部署在用户或现场的近端,而云计算数据中心位于远端。2处理边缘计算设备在本地进行数据处理和分析,而云计算会将数据发送到远端的服务器进行处理。3延迟边缘计算降低了网络延迟,可以实时响应,而云计算需要通过网络传输数据,存在更高的延迟。4带宽边缘计算减轻了网络带宽压力,而云计算需要持续的网络传输,对带宽要求更高。

边缘设备的特点小型化边缘设备通常体积小巧、重量轻,可以嵌入到各种环境中。低功耗边缘设备需要具备低功耗特性,以延长电池寿命和减少散热需求。高性能尽管边缘设备体积小,但需要具有足够的计算能力来支持各种应用。安全性边缘设备需要具备完善的安全机制,以保护数据和隐私。

边缘设备的硬件架构边缘设备的硬件架构通常由处理器、存储器、传感器和通信接口等核心部件组成。处理器负责执行各种指令和算法,存储器用于保存程序和数据,传感器用于采集环境数据,通信接口则实现与外部系统的连接。这些硬件部件根据应用场景的不同,可以采用不同的配置和规格。

嵌入式系统概述什么是嵌入式系统?嵌入式系统是指将硬件和软件集成在一起,专门用于执行特定功能的计算机系统。它们通常被设计为高度可靠、实时响应和功耗低的系统。嵌入式系统的特点嵌入式系统具有小型化、专用化、实时性、高可靠性等特点,广泛应用于工业控制、汽车电子、消费电子等领域。嵌入式系统的组成一个典型的嵌入式系统包括微处理器、存储器、输入输出设备和专用硬件电路等。软件方面则包括操作系统、驱动程序和应用程序。嵌入式系统的应用嵌入式系统被广泛应用于工业自动化、消费电子、汽车电子、航天航空、医疗器械等各个领域,为人类生活提供便利。

嵌入式操作系统实时性嵌入式操作系统需要快速响应外部事件,确保系统能及时完成任务处理。资源受限嵌入式设备通常具有有限的内存和存储空间,操作系统需要高效利用硬件资源。低功耗嵌入式操作系统需要针对低功耗进行优化,以延长设备的工作时间。安全性嵌入式操作系统需要具备良好的安全特性,防止系统被非法访问或者破坏。

嵌入式开发工具集成开发环境(IDE)嵌入式开发通常使用专门的集成开发环境,如Eclipse、IAREmbeddedWorkbench、KeiluVision等,它们提供了代码编辑、编译、调试等一体化工具,帮助开发者提高开发效率。交叉编译器由于嵌入式设备使用的处理器架构与开发计算机不同,因此需要使用交叉编译器将代码转换为目标设备能够执行的机器码。常见的交叉编译器包括GCC、LLVM等。仿真器与调试器嵌入式开发中使用仿真器模拟目标设备的硬件环境,并配合调试器进行代码调试。主流的仿真器包括QEMU、Simics等。调试器如GDB可以帮助开发者定位并修复程序错误。固件烧录工具在开发完成后,需要使用固件烧录工具将编译好的程序代码写入到目标设备的存储器中。流行的烧录工具有OpenOCD、STM32CubeProgrammer等。

人工智能算法在边缘设备的应用边缘设备的AI芯片边缘设备上集成了专门的AI芯片,通过高度优化的神经网络加速器实现快速的机器学习推理,大幅提高了计算能力和能效。计算机视觉应用利用边缘设备上的AI算法,可以在设备端进行图像识别、行为分析等计算机视觉应用,提高响应速度并降低网络传输负荷。语音识别与自然语言处理边缘设备能够嵌入语音识别和自然语言处理的AI算法,实现本地的语音交互和语义理解,增强用户体验。

机器学习在边缘设备的应用1数据处理与模型推理利用边缘设备上的机器学习算法,可以实现对数据的即时处理和模型的高效推理,提高响应速度和减少数据传输。2边缘设备的智能感知机器学习赋予边缘设备智能