TinyML für Arduino: KI direkt auf dem Mikrocontroller

• Einführung in ML auf Mikrocontrollern
  
  • Überblick Edge AI vs. Cloud-basierte ML-Modelle
  • Hardware-Anforderungen für TensorFlow Lite auf Arduino
  • Typische Anwendungsfälle (Sensorik, Bilderkennung, Predictive Maintenance)
  
  
• Setup & Installation
  
  • Installation der TensorFlow Lite for Microcontrollers Library
  • Konfiguration der Arduino IDE für ML-Projekte
  • Testen der Installation mit Beispiel-Code
  
  
• Datenaufbereitung für TinyML
  
  • Sensordaten sammeln und vorverarbeiten (Normalisierung, Filterung)
  • Feature-Extraktion für ressourcenbeschränkte Hardware
  • Erstellung von Datensätzen für Mikrocontroller-Modelle
  
  
• Modelltraining & Konvertierung
  
  • Trainieren eines einfachen Modells (z. B. für Klassifikation oder Regression)
  • Quantisierung für effiziente Ausführung auf Arduino
  • Konvertierung in TensorFlow Lite Format (.tflite)
  
  
• Deployment auf Arduino
  
  • Integration des Modells in ein Arduino-Projekt
  • Speichermanagement und Optimierungen für kleine Devices
  • Debugging-Techniken für ML-Modelle auf MCUs
  
  
• Inferenz auf dem Mikrocontroller
  
  • Ausführen von Vorhersagen mit Live-Sensordaten
  • Performance-Monitoring (Latenz, Speicherverbrauch)
  • Strategien für Echtzeit-Anwendungen
  
  
• Praktische Anwendungsbeispiele
  
  • Voice Recognition mit Mikrofon-Sensor
  • Gestenerkennung mit Beschleunigungsmesser
  • Anomalie-Erkennung in Sensordatenströmen
  
  
• Optimierung & Best Practices
  
  • Reduzierung der Modellgröße ohne Genauigkeitsverlust
  • Energieeffizientes Machine Learning
  • Tipps für robuste Edge-AI-Anwendungen
  
  
• Praxisübung: Eigenes TinyML-Projekt
  
  • Entwicklung eines kompletten Workflows von der Datenerfassung bis zur Inferenz
  • Testen des Modells auf realer Arduino-Hardware
  • Präsentation und Feedback
  
  

Hardware: Arduino Nano 33 BLE Sense oder vergleichbar empfohlen

• Embedded-Entwickler mit Arduino-Erfahrung
• IoT-Entwickler, die ML in Edge-Geräte integrieren möchten