在MCU上实现AI深度学习，你想知道的都在这儿！
传统认知中，人工智能（AI）相关的深度学习应用，只有算力充沛的MPU或者是PC才能玩得转。可你是否想过，在一颗通用MCU上也能畅玩深度学习？
这不是天方夜谭，NXP的工程师就在一个用例中，基于i.MX RT1050跨界MCU实现了人脸识别功能，30多层的深度学习模型跑一圈只要295mS！
让深度学习模型在MCU上跑起来，其意义在于，可以将MCU功耗小、成本低、体量大、开发周期短、上市快、实时性好、响应稳等特性与深度学习的强大能力相融合，这势必会解锁一个庞大的市场，让海量的设备智能起来！
当然，真正让深度学习用例在MCU上畅快地“奔跑”，还是有门槛的。最关键的是如何将训练好的深度学习的模型，转换并部署到MCU上，这需要一整套工具和方法。
好消息是——NXP的工程师已经在开发这些用例的同时，将所需的配套工具都做好了，并且提供测试版本供大家下载使用，还贴心地附上了一份万余字的用户指南……
在下面这个视频中，NXP的工程师通过全面而直观地讲解，细致分析了在MCU上能做哪些AI应用及其特点，并实际演示了在MCU上畅玩AI深度学习的全过程。一起来看看吧！
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