[导读]大家好,我是记得诚。有粉丝问我:“当前乃至未来5-10年,嵌入式开发者还有哪些风口?” 画外音:风口的本质,其实就是一段时间的人才供需不平衡。说白了就是由于行业突变,敏锐的资本快速进入,导致短时间内行业大量扩张,需要大量开发者。 目前的嵌入式开发越来越倾向于智能化,也就是我们所说...
大家好,我是记得诚。
有粉丝问我:“当前乃至未来5-10年,嵌入式开发者还有哪些风口?”
画外音:风口的本质,其实就是一段时间的人才供需不平衡。说白了就是由于行业突变,敏锐的资本快速进入,导致短时间内行业大量扩张,需要大量开发者。
目前的嵌入式开发越来越倾向于智能化,也就是我们所说的智能硬件(硬件 软件)。
以百度机器人为例,机器人的核心是大脑,即是“数据和算法” ,但机器人大脑想机器人身躯能够像人类一样活动,能说会道,行走自如,那么就必须得依靠嵌入式技术。
人工智能虽然红火了这些年,但它真正业务落地的大舞台就是在物联网端侧AI嵌入领域,这里面有非常庞大的应用场景。
所以,我个人觉得,在物联网和人工智能的促进下,嵌入式在未来的5-10年内会迎来更多的发展机会,一方面嵌入式开发会迎来更多的应用场景,另一方面嵌入式开发的技术体系也会逐渐丰富,从而拓展物联网开发的技术边界。
目前已经有不少AI框架已经逐步支持端侧AI了,比如谷歌的tensorflow lite 和 tensorflow lite micro,以及华为的mindspore lite。芯片厂商ST和NXP 也都推出了部分面向端侧AI的工具和demo。
我本人一直从事嵌入式开发工作,同时也一直关注着嵌入式AI的发展,相信随着5G时代的到来,AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力。
每一个风口下技术人才永远是最难求的一个工种,自从移动互联网来,优秀的开发者身价被翻了几倍之多。
在当下,我个人非常看好嵌入式AI行业在未来的发展潜力,并且不用太焦虑于是否行业已经发展到了瓶颈,我们要做的,首先是巩固自身的实力水平,让自己能在机会来时抓住它。
那么在这样的时代背景下对于从事嵌入式开发的技术人员来说,我给3点建议,来提升自身的职场价值:
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进一步丰富自身的知识结构,要重点关注人工智能技术;
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注重行业经验的积累,嵌入式开发与行业领域有非常多的联系(未来嵌入式开发会逐渐向传统行业覆盖);
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关注工业互联网领域的相关技术。
最近整理一套AI入门必备的学习资料,强烈推荐大家学习,作者王小天,拥有8年人工智能领域实战经验,目前就职于BAT之一,AI算法高级技术专家,法国TOP3高校双硕(计算机科学和数学应用双硕士)毕业。
他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文,具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。
工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作,推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。
他兼具理论与实战落地经验,深知初学者学习痛点。说实话,这样资历的人,很难得。
(资料内容过多,仅截取部分)
由于工作需要,这份教程我本人也在学习中,虽然已经从事这个行业多年,再看这份教程的时候,仍然能查漏补缺,收获满满,我相信不管是AI入门,还是已经具备了一定的工作经验,这份学习资料,都值得你去认真学习研究。
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接下来,我详细介绍一下,这份资料该如何学习?
首先,入门AI,掌握一门深度学习框架是必备的生存技能之一。
所以教程会从深度学习框架学习入手,带你从零开始训练网络,做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),并进行神经网络的训练和推理(涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架),通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。
截取框架学习部分目录大家感受下。
深度学习与神经网络
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深度学习简介
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基本的深度学习架构
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神经元
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激活函数详解(sigmoid、tanh、relu等)
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感性认识隐藏层
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如何定义网络层
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损失函数
推理和训练
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神经网络的推理和训练
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bp算法详解
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归一化
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Batch Normalization详解
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解决过拟合
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dropout
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softmax
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手推神经网络的训练过程
从零开始训练神经网络
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使用python从零开始实现神经网络训练
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构建神经网络的经验总结
深度学习开源框架
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pytorch
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tensorflow
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caffe
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mxnet
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keras
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优化器详解(GD,SGD,RMSprop等
在计算机视觉技术方面,会系统讲解卷积神经网络、目标检测、OpenCV等,从检测模型教学逐步深入,直到达到CV算法核心能力的提升。
网上相关AI入门资源也很多,但很多技术内容太少,也不成体系,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这里弱弱吐槽百度的搜索结果多样化)。
画外音:同质性的教程有一份就够,注意筛选,不要浪费不必要的时间。
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