嵌入式從業(yè)者接下來會有怎樣的黃金十年？

在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的促進下，嵌入式在未來的5-10年內(nèi)會迎來更多的發(fā)展機會，一方面嵌入式開發(fā)會迎來更多的應(yīng)用場景，另一方面嵌入式開發(fā)的技術(shù)體系也會逐漸豐富，從而拓展物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)的技術(shù)邊界。

目前已經(jīng)有不少AI框架已經(jīng)逐步支持端側(cè)AI了，比如谷歌的tensorflow lite 和 tensorflow lite micro，以及華為的mindspore lite。芯片廠商ST和NXP 也都推出了部分面向端側(cè)AI的工具和demo。

我本人一直從事嵌入式開發(fā)工作，同時也一直關(guān)注著嵌入式AI的發(fā)展，相信隨著5G時代的到來，AI于各行業(yè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用具有巨大的潛力。

未來大多數(shù)行業(yè)需要的都是復(fù)合人才，往哪個方向復(fù)合，是自己能夠決定的。

還是得一起進步，等浪潮來了，才不至于被打翻。

要知道歷史的進程雖然影響了個人的命運，但影響的過程往往很有戲劇性，車輪滾滾向前，你又怎能原地踏步呢？

最近整理一套AI入門必備的學(xué)習(xí)資料，強烈推薦大家學(xué)習(xí)，作者王小天，擁有8年人工智能領(lǐng)域?qū)崙?zhàn)經(jīng)驗，目前就職于BAT之一，AI算法高級技術(shù)專家，法國TOP3高校雙碩（計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)應(yīng)用雙碩士）畢業(yè)。

他在人工智能和芯片領(lǐng)域發(fā)表10余篇論文，具有深厚的學(xué)術(shù)背景和豐富的項目及業(yè)務(wù)落地經(jīng)驗。

工作期間主要負責(zé)人工智能業(yè)務(wù)線CV與NLP相關(guān)算法工作，推進人機混合智能、語義分割、機器翻譯、虹膜識別等模塊的核心算法研究與優(yōu)化。對圖像分類、物體檢測、目標(biāo)跟蹤、自動駕駛、計算機體系結(jié)構(gòu)等有深入的研究。

他兼具理論與實戰(zhàn)落地經(jīng)驗，深知初學(xué)者學(xué)習(xí)痛點。說實話，這樣資歷的人，很難得。

（資料內(nèi)容過多，僅截取部分）

由于工作需要，這份教程我本人也在學(xué)習(xí)中，雖然已經(jīng)從事這個行業(yè)多年，再看這份教程的時候，仍然能查漏補缺，收獲滿滿，我相信不管是AI入門，還是已經(jīng)具備了一定的工作經(jīng)驗，這份學(xué)習(xí)資料，都值得你去認真學(xué)習(xí)研究。

所有以上相關(guān)的的內(nèi)容全部都已經(jīng)打包好了，匯總成了一份百度云的鏈接，小貼心之處是怕有的兄弟沒有買百度云會員的朋友，能用2MB+/S的速度下載，還特地給大家準備了下載工具。

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在當(dāng)下，我個人非常看好嵌入式AI行業(yè)在未來的發(fā)展?jié)摿?#xff0c;并且不用太焦慮于是否行業(yè)已經(jīng)發(fā)展到了瓶頸，我們要做的，首先是鞏固自身的實力水平，讓自己能在機會來時抓住它。

那么在這樣的時代背景下對于從事嵌入式開發(fā)的技術(shù)人員來說，我給3點建議，來提升自身的職場價值：

• 進一步豐富自身的知識結(jié)構(gòu)，要重點關(guān)注人工智能技術(shù)；

• 注重行業(yè)經(jīng)驗的積累，嵌入式開發(fā)與行業(yè)領(lǐng)域有非常多的聯(lián)系（未來嵌入式開發(fā)會逐漸向傳統(tǒng)行業(yè)覆蓋）；

• 關(guān)注工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)。

接下來，我詳細介紹一下，這份資料該如何學(xué)習(xí)？

首先，入門AI，掌握一門深度學(xué)習(xí)框架是必備的生存技能之一。

所以教程會從深度學(xué)習(xí)框架學(xué)習(xí)入手，帶你從零開始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，做到獨立搭建和設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括主流分類和檢測網(wǎng)絡(luò)），并進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多個主流框架），通過實戰(zhàn)讓你掌握各種深度學(xué)習(xí)開源框架。

截取框架學(xué)習(xí)部分目錄大家感受下。

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 深度學(xué)習(xí)簡介

• 基本的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

• 神經(jīng)元

• 激活函數(shù)詳解（sigmoid、tanh、relu等）

• 感性認識隱藏層

• 如何定義網(wǎng)絡(luò)層

• 損失函數(shù)

推理和訓(xùn)練

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練

• bp算法詳解

• 歸一化

• Batch Normalization詳解

• 解決過擬合

• dropout

• softmax

• 手推神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

從零開始訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 使用python從零開始實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

• 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗總結(jié)

深度學(xué)習(xí)開源框架

• pytorch

• tensorflow

• caffe

• mxnet

• keras

• 優(yōu)化器詳解(GD,SGD,RMSprop等

在計算機視覺技術(shù)方面，會系統(tǒng)講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、OpenCV等，從檢測模型教學(xué)逐步深入，直到達到CV算法核心能力的提升。

網(wǎng)上相關(guān)AI入門資源也很多，但很多技術(shù)內(nèi)容太少，也不成體系，或是寫的不全面半懂不懂，重復(fù)內(nèi)容占絕大多數(shù)（這里弱弱吐槽百度的搜索結(jié)果多樣化）。

畫外音：同質(zhì)性的教程有一份就夠，注意篩選，不要浪費不必要的時間。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的毕业十年｜我的嵌入式AI学习路线（笔记、代码）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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