嵌入式ai應用開發(fā)

關于嵌入式AI

AI是人工智能的一個簡稱，人工智能是一個學術研究領域的統(tǒng)稱。這個研究的方向主要是想利用計算機仿真人類大腦的運作過程，去完成一些非固定動作的任務。嵌入式AI就是把AI算法在特定的嵌入式平臺上進行部署，完成相應的任務，也就是邊緣計算。

AI模型可以認為是一個非常復雜的非線性函數(shù)，暫時理論上還不能給出解析解。這個模型有輸入、輸出，能夠按照預設的方式，根據(jù)輸入計算出輸出。例如，人臉檢測模型，輸入圖像，輸出就是是否存在人臉的可信度、人臉的坐標、尺寸。

深度學習是AI實現(xiàn)的一種途徑或者方法，是一種基于大量數(shù)據(jù)，求出模型最優(yōu)解（近似）的手段。

【第一階段】嵌入式開發(fā)基礎理論

嵌入式人工智能作為目前最熱門的計算機應用領域之一，嵌入式C語言在其中起著至關重要的作用。一個精通C語言程序設計的程序員，可以很容易地進入Linux、Vxworks等嵌入式操作系統(tǒng)下的軟件開發(fā)工作。第一階段分為Linux基礎及語言高級、數(shù)據(jù)結構兩大課程，通過課程學習讓學員對Linux操作系統(tǒng)的使用、C語言編程、嵌入式Linux的開發(fā)環(huán)境以及高級數(shù)據(jù)結構有一定的精通掌握。

課程間小項目包括：計算器、字符串解析器、通訊錄、小游戲開發(fā)等。

本階段職業(yè)定位：嵌入式Linux軟件開發(fā)工程師、C語言開發(fā)工程師、Linux軟件開發(fā)工程師。

【第二階段】嵌入式應用層開發(fā)核心課程

參加嵌入式應用層開發(fā)核心課程的學員應該掌握嵌入式C語言高級編程技巧和Linux底層開發(fā)的編程技巧。嵌入式Linux應用開發(fā)和Linux底層開發(fā)上嵌入式Linux中最重要的一部分，也是企業(yè)人才需求最廣的一部分。本階段分為LinuxI/O及文件目錄控制、Linux進程及線程開發(fā)、Linux網絡開發(fā)及綜合案例、C++語言課程和Qt應用開發(fā)五個課程，學員應當精通掌握嵌入式C語言高級編程技巧、嵌入式Linux下的程序設計、開發(fā)程序設計以及網絡編程開發(fā)能力。

課程間小項目包括：命令行解析器、文件服務器、網絡聊天室、Ping客戶端、電子詞典、員工管理系統(tǒng)等。

本階段職業(yè)定位：嵌入式Linux應用工程師、Linux網絡開發(fā)工程師、C++開發(fā)工程師、QT開發(fā)工程師。

【第三階段】5G物聯(lián)網核心開發(fā)課程

本階段課程包括STM32開發(fā)和5G窄帶物聯(lián)網開發(fā)兩個課程，主要通過大量的項目實戰(zhàn)課程，讓學員熟悉物聯(lián)網開發(fā)中核心STM32開發(fā)技術、掌握5G窄帶物聯(lián)網開發(fā)應用NB-IoT和LoRa無線通信技術，理清重點、難點、疑點知識，達到舉一反三，融會貫通，結合企業(yè)案例，獨立完成項目開發(fā)。

課程間小項目包括：STM32智能家居、LoRa智慧牧場、NB-IoT智慧消防、NB-IoT智慧冷鏈系統(tǒng)等。

本階段職業(yè)定位：物聯(lián)網開發(fā)工程師。

【第四階段】嵌入式底層開發(fā)核心課程

第四階段是嵌入式體系中最核心最有技術難度的，包括ARM開發(fā)技術、Linux系統(tǒng)移植、Linux內核及驅動開發(fā)、Android移植開發(fā)四大課程，學員需要熟練掌握ARM體系結構、Linux系統(tǒng)移植、Linux驅動開發(fā)初、高級等內容，熟悉實戰(zhàn)操作技巧結合企業(yè)案例，獨立完成項目作品開發(fā)。

課程間小項目包括：軟中斷程序、LED控制程序、UART控制程序、按鍵中斷程序、PWM蜂鳴器程序、uboot移植、內核移植、Android系統(tǒng)開機畫面定制、Android系統(tǒng)開機服務定制、Android系統(tǒng)開機動畫及音樂定制、Android系統(tǒng)桌面定制等。

本階段職業(yè)定位：嵌入式Linux系統(tǒng)工程師、Linux kernel工程師、嵌入式Linux驅動工程師、Android系統(tǒng)工程師、Android驅動工程師。

【第五階段】人工智能核心開發(fā)課程

人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的學科，目前人工智能AI與嵌入式和物聯(lián)網的結合產品有很多，也是一個火熱的技術。本階段包括Python和人工智能機器學習兩門課程，基于第一大主流編程語言Python，讓學員熟悉人工智能概念與行業(yè)前景，掌握Python編程基礎及常用庫使用、TensorFlow基礎及神經網絡、熟悉TFlearn相關知識點。

課程間小項目包括：老人防摔手表、摩托車圖像識別系統(tǒng)、手寫數(shù)字識別。

本階段職業(yè)定位：python工程師、人工智能工程師。