本课程旨在通过 Wio Terminal 和图形化编程工具 Codecraft 向初学者介绍嵌入式机器学习（TinyML）的基础知识。
Seeed Studio 于2021年6月发布了一个专题：Hello World of AI，在这个专题上介绍了图形化编程工具 Codecraft 已支持嵌入式机器学习（TinyML），并展示了使用和 Wio Terminal 进行嵌入式机器学习的项目。TinkerGen （在中国称为柴火创客教育）是 Seeed Studio 负责教育产品的团队，我们认为 Codecraft 对 TinyML 的支持有着非常重大的意义，它极大的降低了用户学习和使用 TinyML 技术的门槛。用户不需要面对复杂的编程环境，算法知识，就能通过浏览器和图形化编程，简单快速的开始着手为 TinyML 项目采集数据、训练模型和编程部署。 为此，团队撰写了《图形化编程之嵌入式机器学习入门 —— 用 Wio Terminal 玩转 TinyML》课程，并以 PDF 的方式提供给用户下载。为了能帮助更多的用户和教育机构，使用和推广这一另人激动人心的技术。我们进一步在 GitHub 上开源了整个课程。
此课程意在让学生了解并使用 Codecraft 的图形编程工具在 Wio Terminal 上编程，进而进行训练和部署深度神经网络模型。它包含七个详细的逐步递进的课程项目，让学生能掌握嵌入式机器学习的基本概念，并且懂得如何将其用于低功耗而尺寸更小的微控制器以创建智能化、相互连接的系统。完成本课程后，学生将能够在以 Cortex-M 为核心的微控制器上设计并实践他们自己的嵌入式机器学习项目，从定义问题到收集数据进而训练神经网络模型，再到最后将其部署到设备上以显示推理结果，或者根据推理数据控制其他硬件设备，这些都可以自己完成。
Codecraft 的使用，使得数据收集、模型训练的流程得到了简化，基本的过程分为以下4个步骤。
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|---|---|---|---|
| 第1步：创建与选择模型 | 第2步：数据采集 | 第3步：训练与部署 | 第4步：使用智能算法编程 |
👀️ 本课程并不需要编程或电子相关的知识，它将带您从零开始逐步掌握必要的知识，并在每个项目中快速得到实践。
- 硬件需求 ：
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|---|---|---|---|
| Wio Terminal × 1 | Grove 连接线 × 4 | Grove - 多通道气体传感器模块 v2 | Grove - 热成像相机模块 |
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软件需求：Codecraft
- 项目概述：介绍课程中要完成的项目目标及需要得到的结果。
- 背景知识：介绍所要用到的新硬件及其相关的知识。
- 练习与实践：
- 创建与选择模型
- 数据采集
- 训练与部署
- 使用与编程
- 项目有关的嵌入式机器学习理论知识
- 了解输入：输入标签、数据集
- 了解输出：输出结果、训练表现
- 了解不同的模型比例
- 了解超参数
- 对模型进行评估
- 学习提高模型训练效果
- 神经网络的进阶知识：层（也叫 layer）及其知识
| 名称 | 概述 | 硬件 |
|---|---|---|
| 入门 | ||
| 第1课 使用 Wio Terminal 和 Codecraft 学习 TinyML | TinyML 的基础理论知识 / Wio Terminal 和 Grove 的介绍 / 开始使用 Codecraft | Wio Terminal |
| 初级项目 | ||
| 第2课 使用内置加速度计进行运动识别 | 背景知识：加速度计的原理介绍 / 练习与实践：创建与选择模型 > 数据采集 > 训练与部署 > 使用与编程 / 机器学习理论（输入标签，数据集） | Wio Terminal |
| 第3课 使用内置光线传感器进行手势识别 | 背景知识：光线传感器的原理介绍 / 练习与实践：创建与选择模型 > 数据采集 > 训练与部署 > 使用与编程 / 机器学习理论（输出，训练表现） | Wio Terminal |
| 第4课 使用内置麦克风识别唤醒词 | 背景知识：麦克风的原理介绍 / 练习与实践：创建与选择模型 > 数据采集 > 训练与部署 > 使用与编程 / 机器学习理论（不同的模型比例） | Wio Terminal |
| 第5课 使用 Grove 多通道气体传感器进行气味识别 | 背景知识：气体传感器的原理介绍 / 练习与实践：创建与选择模型 > 数据采集 > 训练与部署 > 使用与编程 / 机器学习理论（超参数） | Wio Terminal，Grove - Multichannel Gas Sensor v2 |
| 进阶项目 | 即将推出 | |
| 第6课 人体动作识别 | 背景知识：运动识别的原理介绍 / 练习与实践：创建与选择模型 > 数据采集 > 训练与部署 > 使用与编程 / 机器学习理论（模型评估） | Wio Terminal |
| 第7课 使用内置光线传感器识别条码 | 背景知识：条码的原理介绍 / 练习与实践：创建与选择模型 > 数据采集 > 训练与部署 > 使用与编程 / 机器学习理论（提高模型训练效果） | Wio Terminal |
| 第8课 使用热成像传感器进行人脸识别 | 背景知识：热成像传感器原理介绍及人脸识别 / 练习与实践：创建与选择模型 > 数据采集 > 训练与部署 > 使用与编程 / 机器学习理论（层 - layer） | Wio Terminal，Grove - Thermal Imaging Camera (MLX90640) |
| 总结 | 即将推出 | |
| 第9课 创意项目和总结 | 机器学习理论知识总结 / 创意项目的例子 |
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