このガイドでは、TensorFlowでモデルをトレーニングし、TensorFlow Lite Micro（TFLM）形式に変換してマイクロコントローラ（MCU）プロジェクトに統合するまでのプロセスを解説します。モデルの量子化、メモリ最適化、ランタイム設定などの主要なステップを網羅。リソース制約のあるデバイスに機械学習を導入したい組み込み開発者やIoTエンジニアに最適です。エッジAIへの需要が高まる中、クラウドベースのMLとオンデバイス推論のギャップを埋める実践的なアプローチを提供します。コードスニペットや設定のヒントも含まれており、本番環境でのデプロイの参考になります。
マイクロコントローラ向けTensorFlow Lite Microモデルのデプロイ手順を解説。トレーニング、変換、統合をカバー。