Loading...Arm處理器架構擁有低成本、高效能、低耗電的特性，非常適用於行動通訊領域和微型機器學習（TinyML），而近幾年Edge AI興起，運算使用的超級電腦消耗大量電能，Arm便被視作為高效的選擇，其過去廣泛地使用在許多嵌入式系統設計，對目前嵌入式機器學習（Embedded ML）有著舉足輕重的影響；本場次很榮幸的邀請到運用Arm架構的各專家代表，從開發平台與使用工具的介紹，一直到實務應用，為你全面剖析MCU在AI的開發環境與應用。
【Arm DevTalks 2021】 在MCU上全面建構AI能力
課程大綱
基於完整的STM32產品系列，ST提供從低階到高階運算的AI應用範例，就讓意法半導體的Daniel Wang帶你一同深入了解！ 第二位講師Arm的Julian Peng將介紹IP選型流程的要件以及如何透過Arm即將發表的工具協助架構師、開發者更加得心應手。 QuickLogic提供「SensiML Analytics Studio Toolkit」圖形化AI軟體工具，讓開發者不需費心撰寫任何一行程式碼，就能快速開發出在MCU上運行的AI演算法。
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