當前乃至未來5-10年，嵌入式開發者還有哪些風口？”

畫外音：風口的本質，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突變，敏銳的資本快速進入，導致短時間內行業大量擴張，需要大量開發者。

目前的嵌入式開發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“數據和算法”?，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。

人工智能雖然紅火了這些年，但它真正業務落地的大舞臺就是在物聯網端側AI嵌入領域，這里面有非常龐大的應用場景。

所以，在物聯網和人工智能的促進下，嵌入式在未來的5-10年內會迎來更多的發展機會，一方面嵌入式開發會迎來更多的應用場景，另一方面嵌入式開發的技術體系也會逐漸豐富，從而拓展物聯網開發的技術邊界。

目前已經有不少AI框架已經逐步支持端側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AI的工具和demo。

我也一直關注著嵌入式AI的發展，相信隨著5G時代的到來，AI于各行業垂直領域應用具有巨大的潛力。

每一個風口下技術人才永遠是最難求的一個工種，自從移動互聯網來，優秀的開發者身價被翻了幾倍之多。

在當下，嵌入式AI行業在未來的發展潛力還有非常大的空間，并且不用太焦慮于是否行業已經發展到了瓶頸，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的技術人員來說，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構，要重點關注人工智能技術；

• 注重行業經驗的積累，嵌入式開發與行業領域有非常多的聯系（未來嵌入式開發會逐漸向傳統行業覆蓋）；

• 關注工業互聯網領域的相關技術。

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年人工智能領域實戰經驗，目前就職于BAT之一，AI算法高級技術專家，法國TOP3高校雙碩（計算機科學和數學應用雙碩士）畢業。

他在人工智能和芯片領域發表10余篇論文，具有深厚的學術背景和豐富的項目及業務落地經驗。

工作期間主要負責人工智能業務線CV與NLP相關算法工作，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化。對圖像分類、物體檢測、目標跟蹤、自動駕駛、計算機體系結構等有深入的研究。

他兼具理論與實戰落地經驗，深知初學者學習痛點。說實話，這樣資歷的人，很難得。

（資料內容過多，僅截取部分）

這份教程很多業內人士都推薦過，雖然已經從事這個行業多年，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，還是已經具備了一定的工作經驗，這份學習資料，都值得你去認真學習研究。

所有以上相關的的內容全部都已經打包好了，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絡，做到獨立搭建和設計卷積神經網絡（包括主流分類和檢測網絡），并進行神經網絡的訓練和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多個主流框架），通過實戰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。

深度學習與神經網絡

• 深度學習簡介

• 基本的深度學習架構

• 神經元

• 激活函數詳解（sigmoid、tanh、relu等）

• 感性認識隱藏層

• 如何定義網絡層

• 損失函數

推理和訓練

• 神經網絡的推理和訓練

• bp算法詳解

• 歸一化

• Batch Normalization詳解

• 解決過擬合

• dropout

• softmax

• 手推神經網絡的訓練過程

從零開始訓練神經網絡

• 使用python從零開始實現神經網絡訓練

• 構建神經網絡的經驗總結

深度學習開源框架

• pytorch

• tensorflow

• caffe

• mxnet

• keras

• 優化器詳解(GD,SGD,RMSprop等

在計算機視覺技術方面，會系統講解卷積神經網絡、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。

網上相關AI入門資源也很多，但很多技術內容太少，也不成體系，或是寫的不全面半懂不懂，重復內容占絕大多數（這里弱弱吐槽百度的搜索結果多樣化）。

畫外音：同質性的教程有一份就夠，注意篩選，不要浪費不必要的時間。

👇長按下方二維碼 2 秒

立即領取

由于微信限制，一個號每天加人上限是100人，太多就被限制了，抓緊掃碼領取，先到先得。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的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）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。