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新风口下:嵌入式AI学习中较好的练手项目(附代码资料/学习视频/学习规划)...

發布時間:2023/12/20 ChatGpt 49 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 新风口下:嵌入式AI学习中较好的练手项目(附代码资料/学习视频/学习规划)... 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

有粉絲問我:“當前乃至未來5-10年,嵌入式開發者還有哪些風口?”

畫外音:風口的本質,其實就是一段時間的人才供需不平衡。說白了就是由于行業突變,敏銳的資本快速進入,導致短時間內行業大量擴張,需要大量開發者。

目前的嵌入式開發越來越傾向于智能化,也就是我們所說的智能硬件(硬件+軟件)。

以百度機器人為例,機器人的核心是大腦,即是“數據和算法” ,但機器人大腦想機器人身軀能夠像人類一樣活動,能說會道,行走自如,那么就必須得依靠嵌入式技術。

人工智能雖然紅火了這些年,但它真正業務落地的大舞臺就是在物聯網端側AI嵌入領域,這里面有非常龐大的應用場景。

所以,我個人覺得,在物聯網和人工智能的促進下,嵌入式在未來的5-10年內會迎來更多的發展機會,一方面嵌入式開發會迎來更多的應用場景,另一方面嵌入式開發的技術體系也會逐漸豐富,從而拓展物聯網開發的技術邊界。

目前已經有不少AI框架已經逐步支持端側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AI的工具和demo。

我本人一直從事嵌入式開發工作,同時也一直關注著嵌入式AI的發展,相信隨著5G時代的到來,AI于各行業垂直領域應用具有巨大的潛力

每一個風口下技術人才永遠是最難求的一個工種,自從移動互聯網來,優秀的開發者身價被翻了幾倍之多。

在當下,我個人非??春们度胧紸I行業在未來的發展潛力,并且不用太焦慮于是否行業已經發展到了瓶頸,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的技術人員來說,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構,要重點關注人工智能技術;

  • 注重行業經驗的積累,嵌入式開發與行業領域有非常多的聯系(未來嵌入式開發會逐漸向傳統行業覆蓋);

  • 關注工業互聯網領域的相關技術。

最近整理一套AI入門必備的學習資料,強烈推薦大家學習,作者王小天,擁有8年人工智能領域實戰經驗,目前就職于BAT之一,AI算法高級技術專家,法國TOP3高校雙碩(計算機科學和數學應用雙碩士)畢業。

他在人工智能和芯片領域發表10余篇論文,具有深厚的學術背景和豐富的項目及業務落地經驗。

工作期間主要負責人工智能業務線CV與NLP相關算法工作,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化。對圖像分類、物體檢測、目標跟蹤、自動駕駛、計算機體系結構等有深入的研究。

他兼具理論與實戰落地經驗,深知初學者學習痛點。說實話,這樣資歷的人,很難得。

(資料內容過多,僅截取部分)


由于工作需要,這份教程我本人也在學習中,雖然已經從事這個行業多年,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,還是已經具備了一定的工作經驗,這份學習資料,都值得你去認真學習研究

所有以上相關的的內容全部都已經打包好了,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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接下來,我詳細介紹一下,這份資料該如何學習?

首先,入門AI,掌握一門深度學習框架是必備的生存技能之一。

所以教程會從深度學習框架學習入手,帶你從零開始訓練網絡,做到獨立搭建和設計卷積神經網絡(包括主流分類和檢測網絡),并進行神經網絡的訓練和推理(涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多個主流框架),通過實戰讓你掌握各種深度學習開源框架。

截取框架學習部分目錄大家感受下。

深度學習與神經網絡

  • 深度學習簡介

  • 基本的深度學習架構

  • 神經元

  • 激活函數詳解(sigmoid、tanh、relu等)

  • 感性認識隱藏層

  • 如何定義網絡層

  • 損失函數

推理和訓練

  • 神經網絡的推理和訓練

  • bp算法詳解

  • 歸一化

  • Batch Normalization詳解

  • 解決過擬合

  • dropout

  • softmax

  • 手推神經網絡的訓練過程

從零開始訓練神經網絡

  • 使用python從零開始實現神經網絡訓練

  • 構建神經網絡的經驗總結

深度學習開源框架

  • pytorch

  • tensorflow

  • caffe

  • mxnet

  • keras

  • 優化器詳解(GD,SGD,RMSprop等

在計算機視覺技術方面,會系統講解卷積神經網絡、目標檢測、OpenCV等,從檢測模型教學逐步深入,直到達到CV算法核心能力的提升。

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

畫外音:同質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

以上是生活随笔為你收集整理的新风口下:嵌入式AI学习中较好的练手项目(附代码资料/学习视频/学习规划)...的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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