[導讀]有粉絲問我：“當前乃至未來5-10年，嵌入式開發(fā)者還有哪些風口？”?畫外音：風口的本質(zhì)，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(yè)突變，敏銳的資本快速進入，導致短時間內(nèi)行業(yè)大量擴張，需要大量開發(fā)者。?目前的嵌入式開發(fā)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...
有粉絲問我：“當前乃至未來5-10年，嵌入式開發(fā)者還有哪些風口？”?畫外音：風口的本質(zhì)，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(yè)突變，敏銳的資本快速進入，導致短時間內(nèi)行業(yè)大量擴張，需要大量開發(fā)者。?目前的嵌入式開發(fā)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(shù)據(jù)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(shù)。?人工智能雖然紅火了這些年，但它真正業(yè)務(wù)落地的大舞臺就是在物聯(lián)網(wǎng)端側(cè)AI嵌入領(lǐng)域，這里面有非常龐大的應(yīng)用場景。??所以，我個人覺得，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。
每一個風口下技術(shù)人才永遠是最難求的一個工種，自從移動互聯(lián)網(wǎng)來，優(yōu)秀的開發(fā)者身價被翻了幾倍之多。
在當下，我個人非常看好嵌入式AI行業(yè)在未來的發(fā)展?jié)摿?，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：?
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(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（計算機科學和數(shù)學應(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，深知初學者學習痛點。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習中，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，這份學習資料，都值得你去認真學習研究。
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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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(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(jīng)網(wǎng)絡(luò)
推理和訓練
從零開始訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學習開源框架
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(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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以百度機器人為例，機器人的核心是大腦，即是“數(shù)據(jù)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(shù)。?人工智能雖然紅火了這些年，但它真正業(yè)務(wù)落地的大舞臺就是在物聯(lián)網(wǎng)端側(cè)AI嵌入領(lǐng)域，這里面有非常龐大的應(yīng)用場景。??所以，我個人覺得，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。
每一個風口下技術(shù)人才永遠是最難求的一個工種，自從移動互聯(lián)網(wǎng)來，優(yōu)秀的開發(fā)者身價被翻了幾倍之多。
在當下，我個人非常看好嵌入式AI行業(yè)在未來的發(fā)展?jié)摿?，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)。
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(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（計算機科學和數(shù)學應(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，深知初學者學習痛點。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習中，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，這份學習資料，都值得你去認真學習研究。
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。
長按下方二維碼 2 秒
立即領(lǐng)取
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(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(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 深度學習簡介
- 基本的深度學習架構(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)
推理和訓練
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練過程
從零開始訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 使用python從零開始實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練
- 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗總結(jié)
深度學習開源框架
- 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(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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