毕业十年|我的嵌入式AI学习路线(笔记、代码)
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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