简介
在技术与自动化迅速演进的环境中，TinyML 已成为关键创新，尤其适用于自主系统与机器人领域。TinyML（微型机器学习）指在小型、资源受限的设备上部署机器学习算法。这一创新在亚洲尤为重要，该地区位于技术进步的前沿。将 TinyML 融入自主系统与机器人不仅提升效率，也在各行业推动创新。从制造到服务交付，TinyML 的应用正重塑企业运营方式，带来此前难以实现的能力与洞察。
商业价值
对于人力资源专业人士和管理者，投资 TinyML 培训具有明确而有力的商业理由。随着企业力求在全球市场保持竞争力，能够部署可自主运行的智能系统成为关键差异化能力。此类培训项目的投资回报率（ROI）显著，因为它们使组织能够充分运用数据驱动决策与自动化的力量。通过为员工配备实施与管理 TinyML 系统的技能，企业可以降低运营成本，提升生产力，并改进产品与服务质量。此外，进行 TinyML 培训还能提升员工满意度与留任率，因为这与他们在科技驱动经济中的职业发展目标相契合。
课程目标
- 理解 TinyML 的基础知识及其在自主系统与机器人中的应用。
- 学习如何在资源受限设备上开发与部署机器学习模型。
- 深入了解 TinyML 与现有机器人系统的集成方法。
- 探讨实施 TinyML 的伦理考量与相关挑战。
- 通过实操项目与案例研究培养实用技能。
课程大纲
模块1：TinyML 简介
本模块讲解 TinyML 的基础知识，包括定义、发展历史与重要性。学员将了解可用于 TinyML 的设备类型，以及潜在应用与收益。
模块2：机器学习模型开发
本模块将介绍在小型设备上可部署的机器学习模型开发流程。主题包括数据采集、模型训练与优化技术。
模块3：部署与集成
本模块聚焦将 TinyML 模型部署到自主系统与机器人中。学员将学习如何与现有系统集成，并确保高效运行。
模块4：伦理考量
学员将探讨在自主系统中使用 TinyML 的伦理影响。讨论内容涵盖隐私、安全，以及对就业与社会的潜在影响。
教学方法
课程采用互动式教学，将理论知识与实践应用相结合。学员将通过实操项目、小组讨论与案例研究巩固所学。该方法确保学员能够在真实场景中应用概念，提升理解与知识留存。
适合人群
本课程适合希望拓展机器学习及其在机器人领域应用知识的工程师、数据科学家和 IT 专业人士。同样适用于负责技术驱动项目并希望了解 TinyML 如何提升业务运营的经理与团队负责人。
常见问题
本课程有哪些先修要求？ 学员应具备机器学习与编程的基础知识。
课程时长是多少？ 课程为期四周，每周上两次课。
结课后是否提供证书？ 是的，学员将获得结业证书，可用于证明其在 TinyML 方面的能力。