STM32Cube.AI是一款免费软件工具，可导入预先训练的机器学习或神经网络模型并将其转换为可在STM32上运行的优化C语言代码。
如今，嵌入式硬件设备需要执行更复杂的AI任务。为了帮助开发人员开发创新型应用程序，意法半导体提供了一套完整的生态系统，其中包括一款功能强大的神经网络转换工具——STM32Cube.AI。
STM32Cube.AI可帮助具有先备经验的用户，运用TensorFlow Lite、Keras、qKeras或Pytorch等框架创建和训练深度学习神经网络模型。STM32Cube.AI允许用户将预先训练的工神经网络转化为可在STM32微控制器上运行的优化代码。
兼容整个STM32产品系列的STM32Cube.AI 是将神经网络集成到STM32设计中的必要工具。该软件可通过图形界面和命令行访问，以匹配各种工作流程。
STM32Cube.AI是STM32CubeMX的扩展包（X-CUBE-AI）。该工具现在可以从STM32CubeMX或www.st.com下载，可无缝集成到STM32生态系统。
关键特性
- 支持从预先训练的神经网络和典型的机器学习模型生成库，按STM32进行优化
- 支持常用的框架（Tensor Flow Lite、Keras、qKeras、Pytorch、ONNX等）
- 通过STM32Cube集成在不同的STM32微控制器系列之间实现轻松移植
- 得益于面向应用的代码示例（功能包），能够更轻松地集成转换后的神经网络库
- 现在支持深度量化的神经网络（BNN、qKeras以及Larq格式）
应用示例
工业 
智能楼宇 
可穿戴设备 
计算机视觉 
机器人 如何运用STM32Cube.AI进行测试和原型制作
意法半导体平台包括所有连接接口和显示器，可以为您的用例评估和开发目标代码。
STWIN SensorTile无线工业节点（STEVAL-STWINKT1B）是一种开发套件和参考设计，可简化先进工业物联网应用（如状态监测和预测性维护）的原型开发和测试。
摄像头模块套装（B-CAMS-OMV）可以与STM32板配合使用，通过30引脚ZIF连接器连接多个摄像头，在STM32 MCU上轻松实现计算机视觉应用。摄像头模块兼容配有ZIF连接器的STM32探索套件和评估板，如STM32H747I-DISCO和32L4R9IDISCOVERY。
本次在线研讨会介绍了面向边缘计算的人工智能，并展示意法半导体的产品如何帮助您在微控制器和微处理器上运行神经网络。
您将通过实际案例学习如何运行人工神经网络，以及如何使用STM32Cube.AI将其转换为可在STM32 MCU上运行的优化代码。
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