基于TinyML的嵌入式系统课程实践教学体系 创新构建与应用探索

侯 梦迪, 于 健海, 王 进, 彭 瑶, 郑 伟鹏
梧州学院 电子信息与人工智能学院

摘要


随着人工智能技术向边缘设备渗透,TinyML作为微型机器学习技术正逐渐成为嵌入式系统发展的重要方向。
本研究致力于构建融合TinyML的嵌入式系统实践教学体系,其目的在于借助技术融合,有效提升学生的人工智能素
养及工程实践能力。本研究采用行动研究法,以梧州学院电子信息相关专业120名学生为研究对象,实施为期16周的
教学改革实践。研究结果表明:学生实践能力评分从72.0分提升至85.2分,创新项目完成率从65%提高到92%。研究证
实了TinyML技术引入对提升学生人工智能素养的显著作用,为嵌入式系统教育改革提供了新的理论框架和实践路径。

关键词


TinyML;嵌入式系统;人工智能;实践教学;教学改革

全文:

PDF


参考


[1]Warden, P., & Situnayake, D. (2019). TinyML:

Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and

Ultra-Low-Power Microcontrollers. O'Reilly Media.

[2]David, R., Duke, J., Jain, A., et al. (2021).

TensorFlow Lite Micro: Embedded machine learning for

TinyML systems. Proceedings of Machine Learning and

Systems, 3, 800-811.

[3]Lee, E. A. (2017). Introduction to embedded systems:

A cyber-physical systems approach. MIT Press.

[4]Banbury, C., Reddi, V. J., Lam, M., et al. (2021).

Benchmarking TinyML systems: Challenges and direction.

Proceedings of MLSys, 3, 445-464.

[5]李明,王华.(2023).新工科背景下嵌入式系统

课程教学改革与实践.计算机教育,(5),23-28.


Refbacks

  • 当前没有refback。