AI(人工智能)起源于达特茅斯学院于1956年举办的夏季研讨会。在该会议上,“人工智能”一词首次被正式提出。计算能力的技术突破推动了人工智能一轮又一轮的发展。近年来,随着大数据的可用性提高,第三轮人工智能发展浪潮已经来临。2015年,基于深度学习的人工智能算法在ImageNet竞赛的图像识别精度方面首次超过人类,人工智能在发展道路上高歌猛进。随着计算机视觉技术研究取得突破,深度学习已经在语音识别、自然语言处理等不同研究领域都获得了巨大的成功。现在,人工智能已经在生活中的方方面面显示出巨大潜力。 结合人工智能技术的发展阶段,为大家解释一下AI的主要概念: AI:能让计算机脑模拟人类行为的一切技术。机器学习:人工智能(AI)的子集。通过从数据中学习而不断改进的算法和方法。深度学习:机器学习(ML)的子集。通过使用模拟人类大脑神经网络的多层结构,从大量数据中获得有价值信息的学习算法。 2. 人工智能的新生力量,意法半导体Deep Edge AI应运而生目前,因为算力的需求,人工智能技术主要应用于云端场景。由于数据传输延迟等因素的限制,基于云的解决方案可能无法满足部分用户对数据安全性、系统响应能力、私密性、以及本地节点功耗的需求。在集中式人工智能解决方案中,嵌入式设备(智能音箱、可穿戴设备等)通常依赖云服务器实现人工智能能力,而在Deep Edge AI解决方案中,嵌入式设备本身即可在本地运行人工智能算法,实现实时环境感知、人机交互、决策控制等功能。 将推理过程移到深度边缘计算会带来一些优势,比如系统响应能力、更好的用户信息隐私保护(并非所有数据都需要通过多个系统传输到云端)、降低连接成本和功耗。 UNICO-GUI 意法半导体 MEMS评估套件软件包 STM32CubeMX 意法半导体 STM32Cube初始化代码生成器 X-CUBE-AI 意法半导体 STM32CubeMX的AI扩展包 嵌入式软件 产品编号 制造商 说明 X-LINUX-AI 意法半导体 用于AI计算机视觉应用的STM32 MPU OpenSTLinux扩展包 FP-AI-SENSING1 意法半导体 STM32Cube功能包,用于超低功耗物联网节点,具有基于音频和运动传感的人工智能(AI)应用 FP-AI-VISION1 意法半导体 STM32Cube功能包,用于高性能STM32,带有用于计算机视觉的人工智能(AI)应用 FP-AI-NANOEDG1 意法半导体 STM32Cube的人工智能(AI)状态监测功能包 FP-AI-FACEREC 意法半导体 STM32Cube的人工智能(AI)面部识别功能包 FP-AI-CTXAWARE1 意法半导体 STM32Cube功能包,用于分布式人工智能(AI)的超低功耗情景感知 有STM32的地方就有Deep Edge AI。STM32的所有MCU都支持AI模型的部署。对于计算能力较低的MCU,支持机器学习算法(ML)。对于计算能力较高的MCU,还支持神经网络模型(DL)。 B-L475E-IOT01A 意法半导体 STM32L4开发套件,包含IoT节点、低功耗无线解决方案、BLE、NFC、SubGHz、Wi-Fi STEVAL-STLKT01V1 意法半导体 SensorTile开发套件 STEVAL-MKSBOX1V1 意法半导体 SensorTile.box无线多传感器开发套件 STEVAL-STWINKT1B 意法半导体 STWIN SensorTile无线工业节点开发套件 和参考设计面向工业物联网应用 STM32L562E-DK 意法半导体 开发套件,采用STM32L562QE MCU STM32H747I-DISCO 意法半导体 开发套件,采用STM32H747XI MCU STM32MP157C-DK2 意法半导体 开发套件,采用STM32MP157C MPU STM32MP157F-DK2 意法半导体 开发套件,采用STM32MP157F MPU Avenger96 意法半导体 基于STM32MP157A的Avenger96板源自96Boards B-CAMS-OMV 意法半导体 摄像头模块套装,用于STM32板 4. 想了解更多详情?我们将发表一系列文章,详细介绍意法半导体在Deep Edge AI领域的努力成果。欢迎您在评论中说明想了解意法半导体AI的哪些方面,我们将为您呈现更多精彩内容。 问答:1. 如果想快速开发一个基于MEMS传感器的AI 程序,可以优先考虑哪个软件开发工具?UNICO-GUISTM32CubeMXX-CUBE-AI2. 如果想把神经网络模型部署到STM32上,需要用哪个工具将模型转换成STM32可以执行的代码?UNICO-GUISTM32CubeMXX-CUBE-AI3. STM32H7系列是否适合部署深度学习模型?适合不适合4. 以下哪个选项可以用来评估计算机视觉模型?FP-AI-SENSING1STM32H747I-DISCOSTEVAL-MKSBOX1V1 5. 如果你想开发一个可穿戴项目,可以优先参考如下哪个选项的开发包?FP-AI-VISION1X-LINUX-AIFP-AI-CTXAWARE1 6. 生活工作中哪些场景可以用到嵌入式AI? |
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