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[導讀]大家好,我是記得誠。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...

大家好,我是記得誠。




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??春们度胧紸I行業(yè)在未來的發(fā)展?jié)摿Γ⑶也挥锰箲]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。



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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)



  • 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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