将机器学习算法应用于物联网边缘设备可以赋能一系列新的应用程序，例如语音识别、图像检测、医疗诊断或自主式机器人。

为使软件开发简单而高效，Arm 为机器学习应用程序提供了一套丰富的硬件 IP 和工具。Arm 拥有众多人工智能合作伙伴，其多元化的解决方案产品与庞大的生态系统相辅相成，如优化的机器学习模型、机器学习操作集成和评估板。

本次会议针对希望使用微控制器和 Ethos-U NPU 的嵌入式开发人员，对机器学习操作系统如何赋能创新的应用程序进行说明。数据科学家将了解到针对各目标系统(如带 Helium 扩展程序的 Cortex-M 处理器或 Ethos-U NPU) 如何优化机器学习模型。