收藏了两年的嵌入式AI资源学习笔记，今天全分享给大家（附代码/资料/视频/学习规划）...

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，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，嵌入式AI行业在未来的发展潜力还有非常大的空间，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：

• 进一步丰富自身的知识结构，要重点关注人工智能技术；

• 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）；

• 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）

这份教程很多业内人士都推荐过，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。

所有以上相关的的内容全部都已经打包好了，汇总成了一份百度云的链接，小贴心之处是怕有的兄弟没有买百度云会员的朋友，能用2MB+/S的速度下载，还特地给大家准备了下载工具。

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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

• 深度学习简介

• 基本的深度学习架构

• 神经元

• 激活函数详解（sigmoid、tanh、relu等）

• 感性认识隐藏层

• 如何定义网络层

• 损失函数

推理和训练

• 神经网络的推理和训练

• bp算法详解

• 归一化

• Batch Normalization详解

• 解决过拟合

• dropout

• softmax

• 手推神经网络的训练过程

从零开始训练神经网络

• 使用python从零开始实现神经网络训练

• 构建神经网络的经验总结

深度学习开源框架

• pytorch

• tensorflow

• caffe

• mxnet

• keras

• 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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