## 摘要 隨著微控制器技術的進步,其運算能力已不再局限於傳統的嵌入式任務。近年來,深度學習模型已逐漸被移植到這些低功耗、高效能的硬體平台上。在這背景下,使用STM32F429開發板,實現一款基於Cube AI模組的手寫數字影像辨識遊戲,使用的資料集為MNIST,以展示深度學習在嵌入式系統上的潛在應用。 ## 影片展示 {%youtube 9DiJkQtIVlc %} ## 功能 ### 螢幕顯示 ![](https://hackmd.io/_uploads/BJ0Ji-VC3.png) ### 觸控 ![](https://hackmd.io/_uploads/SJ969WV0n.png) ### 手寫板 ![](https://hackmd.io/_uploads/rk-Wi-VR3.png) ### 數字辨識 ![](https://hackmd.io/_uploads/ryJDibERh.png) ## Github https://github.com/qpalzm60409/stm32-ai-application