# OmniXRI TinyML 小學堂 (2025) 【第 3 講】微型人工智慧基礎

<img src="https://raw.githubusercontent.com/OmniXRI/TinyML_Course_2025/refs/heads/main/images/2025_TinyML%E5%B0%8F%E5%AD%B8%E5%A0%82%E8%AA%B2%E7%A8%8B%E7%9B%B4%E6%92%AD%E5%9C%96%E7%A4%BA_Ch3.JPG" alt="" width="640">

<span style="color:#FF0000;">**本課程完全免費，請勿移作商業用途！更多課程內容請參考文末教學資源連結。歡迎追蹤、留言、訂閱、點讚、轉發，讓更多需要的朋友也能一起學習。**</span>

**課程直播日期： 2025/03/26**
**課程直播連結： https://youtu.be/FgmhEuYAXBU**
**課程簡報名稱： [20250326_TinyML_Course_Ch03_OmniXRI_Jack.pdf](https://github.com/OmniXRI/TinyML_Course_2025/tree/main/Ch03_TinyML_Fundamentals)**

## 課程內容

3.1. 數字系統
* 類比與數位系統
* 數位系統如何表示數字
* 整數 (INT)
* 定點數 (Q) 與 浮點數 (FP)
* AI 常用浮點表示法
* 低位元浮點數 (FP8 / FP4)

3.2. 機器學習算法 (ML)
* 機器學習地圖
* 機器學習 ─ 線性（多項式）迴歸
* 機器學習 ─ 分類
* 機器學習 ─ 降維
* 機器學習 ─ 聚類

3.3. 卷積神經網路算法 (CNN)
* 神經網路（NN） ─ 神經元
* 神經網路（NN） ─ 深度神經網路
* 卷積神經網路 ─ CNN 演化
* 卷積神經網路 ─ LeNet-5
* 卷積神經網路 ─ 卷積
* 卷積神經網路 ─ 池化、平坦化
* 卷積神經網路 ─ 全連結
* 卷積神經網路 ─ 激活函數
* 卷積神經網路 ─ 輸出函數
* 卷積神經網路 ─ 權重與計算量

3.4. 循環神經網路算法 (RNN)
* 時間序列與分解
* 傳統時序預測
* 循環神經網路 ─ RNN
* 循環神經網路 ─ 長短期記憶（LSTM）
* 循環神經網路 ─ 門控循環單元（GRU）

## 參考文獻

[1] 許哲豪，NTUST Edge AI 人工智慧與邊緣運算實務
https://omnixri.blogspot.com/p/ntust-edge-ai.html

[2] 許哲豪，OmniXRI's Edge AI & TinyML 小學堂 Youtube 直播課程總結
https://omnixri.blogspot.com/2024/06/omnixris-edge-ai-tinyml-youtube.html

[3] 許哲豪，OmniXRI系列發文─TinyML(MCU AI)系列
https://hackmd.io/1PK1URhIQ7GutcWgpgsWbg#TinyMLMCU-AI%E7%B3%BB%E5%88%97

## 延伸閱讀

[A] 許哲豪，Nvidia GTC 2024 提出的 FP8/FP4 如何加速AI訓練及推論
https://omnixri.blogspot.com/2024/03/nvidia-gtc-2024-fp8fp4-ai.html

[B] 許哲豪，【vMaker EDGE AI專欄 #02】 要玩AI前，先來認識數字系統
https://omnixri.blogspot.com/2023/02/vmaker-edge-ai-02-ai.html

[C] Thommas Kevin, TinyML & Edge AI
https://medium.com/@thommaskevin

## 教學資源

OmniXRI 系列文章：
https://omnixri.blogspot.com/p/blog-page_19.html

OmniXRI Youtube 教學影片頻道：
https://www.youtube.com/@omnixri1784/videos

OmniXRI Github 課程簡報及相關範例：
https://github.com/OmniXRI/TinyML_Course_2025

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**註：本課程非學校正式課程，現僅有老師一人，沒有教學助理可幫忙，如操作上有相關問題，請於[Youtube](https://www.youtube.com/@omnixri1784/featured), [FB Group](https://www.facebook.com/groups/edgeaitw), [Blogger](https://omnixri.blogspot.com/), [Medium](https://omnixri.medium.com/), [Hackmd](https://hackmd.io/@OmniXRI-Jack), [Github](https://github.com/OmniXRI) 各討論區中留言，老師會儘量協助，如有服務不週之處尚請見諒。**