python和嵌入式那个有前途_人工智能和嵌入式linux哪个更有前途?

当前人工智能(AI)领域确实得到了科技行业的广泛关注,不少大型互联网公司开始陆续布局人工智能相关的研发,而从事人工智能研发的技术人员也获得了新的发展机会。相信随着大数据的发展,以及产业互联网的促进,未来人工智能领域将有巨大的发展空间,所以传统程序员如果有条件的话,转到人工智能领域是个不错的选择。

随着5G标准的落地,物联网将得到更多的发展机会,而物联网的发展必然会进一步促进人工智能的发展,因为物联网是人工智能落地的重要途径,从当前AIoT概念得到广泛关注的情况可见一斑。对于传统嵌入式开发来说,要想转到人工智能,应该注重以下几个方面:

第一:选择一个发展方向。人工智能经过多年的发展,目前虽然依然处在行业的初期阶段,但是研究内容主要集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学六个方向,每个方向需要的知识结构也有所区别。当前,机器学习、自然语言处理和计算机视觉是研究的热点。

第二:注重基础知识的积累。如果想转向人工智能领域需要具备扎实的数学基础,因为不论机器学习还是其他方向,对于数学的要求都比较高。可以从基础的算法开始学起,然后逐步深入。

第三:注重实践。人工智能领域目前一个比较重要的问题是如何落地应用,而要想完成落地应用就需要具备实践基础。另外,人工智能领域的发展需要一个系统的过程,也需要大数据、云计算、物联网等技术的综合发展。

各发展方向和需要学习的内容参考下图

接下来谈一下 人工智能未来的发展

人工智能的发展离不开大数据的支撑(人工智能,有多少人工,就有多少智能)

早在2010年 百度就已经开始了人工智能的建设。(国外更早)

目前百度AI成为国内AI行业领军,与其10年的经验,数据累计密不可分。

目前越来越多的企业 加入到了数据收集累计的大军中。

当下发展是流量的红利(粉丝变现,知识付费)

未来10年将是数据的红利(届时将是人工智能全力爆发的时期)

人工智能是炒作?目前处于什么状态?

目前而言,人工智能被一些别有意图的商家 过度夸大。

打着人工智能AI的幌子 招摇撞骗!

但是人工智能是未来的大方向,目前人工智能发展比较好的行业,是有长期数据累计的行业。随着企业对数据的重视,未来人工智能会更加智能。

机器学习普及及学习内容

机器学习方向是最近几年比较热门的方向,伴随着云计算和大数据的发展,机器学习得到了比较广泛的关注和应用,在智慧医疗、智慧交通、智慧物流、自动驾驶等领域有大量的基于机器学习的落地项目。目前科技公司对机器学习领域的人才求贤若渴,相关方向的研究生待遇也比较高,所以最近几年报考机器学习方向的研究生比较多。很多报考机器学习方向的研究生并不知道在进组之前需要具备哪些知识结构。

机器学习的目的简单的说就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律,一般的机器学习步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等。与大数据以数据为中心不同,机器学习以数据为基础,以算法为中心,以应用为目的。比如以机器学习为基础的智慧辅助诊疗项目,基础是大量的历史病例资料,然后通过相应的算法给出当前病人的参考治疗方案,而这个方案会给医生很多专业的建议,方便医生给出治疗方案。类似的应用还有自动驾驶等场景的应用。

了解了机器学习的目的和操作步骤,下面我就介绍一下需要做哪些知识储备。机器学习的核心是算法设计,所以对于机器学习方向的研究生来说,首先要做的知识储备就是算法设计与分析。在进项目组之前了解常见的机器学习算法是非常有必要的,比如像支持向量机、回归、朴素贝叶斯、决策树、Apriori等常见算法。另外需要熟练使用一门编程语言,这里比较推荐使用Python语言。Python语言比较简单易学,另外在机器学习领域使用Python做算法实现也非常普遍,大部分机器学习项目都采用Python编写。

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