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人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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人工智能的趋势

实时视频处理。处理实时视频流的挑战是处理数据管道。工程师的目标是确保准确性并减少视频处理的延迟，而人工智能解决方案可以帮助实现这一目标。为了在实时视频处理中实现基于AI的方法，我们需要一个预训练的神经网络模型、一个云基础设施和一个用于应用用户场景的软件层。处理速度对于实时流传输至关重要，因此所有这些组件都应紧密集成。为了更快的处理，我们可以并行化进程或改进算法。进程并行化是通过文件拆分或使用管道方法实现的，这种流水线架构是很好的选择，因为它不会降低模型的准确性，并且允许使用 AI 算法实时处理视频。

上海华清远见人工智能课程

阶段	学习内容
嵌入式开发基础理论	Linux基础及C语言高级：Linux基础、shell命令、Linux 网络配置、C语言开发环境搭建、指针、函数、结构体和共用体、存储类型及其他知识点。
嵌入式开发基础理论	数据结构：数据结构介绍、线性表、线性表的顺序表示、线性表的链式表示、栈、队列、树、图、排序算法。
嵌入式应用层开发	Linux I/O、文件目录控制：标准I/O、文件I/O、文件和目录、静态库、动态库，强化学员对Linux应用开发的理解和应用能力。
	Linux进程、线程开发：进程管理、Linux线程，进程间通信（无名管道PIPE、有名管道FIFO、信号基础及相关知识点、IPC及相关知识点）。
	Linux网络开发及综合案例：网络体系结构， TCP/IP协议，TCP及UDP编程，服务器模型，超时控制，协议分析，抓包等。
	C++语言：从C到C++、C++新增特性、C和C++兼容及差异、内存模型和名字空间、标准流、对象和类、运算符重载、模板、类继承、多态、异常、转换函数、智能指针及STL、熟悉面向对象编程语言。
	Qt应用开发：Qt应用编程、Qt中的主要组件和常用图形界面组件、Qt中事件驱动的信号槽机制、Qt和2D技术、Qt的进程、线程及网络编程、基于Qt的文件下载工具的编写。
5G物联网	STM32开发：STM32F051这款MCU的软硬件开发技术、常用单片机原理及编程接口技术和常用传感器的使用方法。
5G物联网	5G窄带物联网开发：学习LoRa技术及NB-IoT技术，物联网开发技术原理及相对应的物联网行业解决方案，智慧牧场、智慧抄表、智慧停车、智慧灌溉等系统开发。
嵌入式底层开发	RM开发技术：学习ARM体系机构、ARM指令集、异常处理过程、汇编/C语言混合编程、ARM硬件接口（包括GPIO、PWM、ADC、USART、I2C总线和SPI总线等接口实验）、ARM Cortex-M微控制STM32开发。
	Linux系统移植：嵌入式Linux环境搭建、BootLoader（工作原理、uboot的实现及使用、BootLoader启动流程代码详细分析）、配置编译Linux内核(内核中图形化界面配置分析，模块化的驱动编译)、嵌入式Linux文件系统制作。
	Linux内核及驱动开发：Linux字符设备驱动基础、并发控制、阻塞与非阻塞IO、睡眠机制、Poll和Select操作、异步通知、中断处理、延迟机制、内核地址空间与内存使用、Linux设备模型与sysfs文件系统、udev和devfs文件系统、Platform平台总线、ARM接口驱动、块设备驱动、网络设备驱动，以及摄像头驱动的框架分析。
人工智能核心开发	Python：pyhton语言基础、python核心编程，python脚本语言，python的实用行，python在人工智能技术领域上的重要作用。
人工智能核心开发	人工智能机器学习：掌握人工智能技术，明确人工智能行业的发展前景，掌握TensorFlow、神经网或，TFLearn等人工智能相关技术。
拓展与实践	系统的串联起嵌入式应用开发、嵌入式底层开发、人工智能、物联网技术等相关技术内容，学以致用，通过真实企业级项目开发提升自身技术能力的运用。

核心优势，更胜一筹

5G物联网

增加了NB-IoT、LoRa课程，采用Cortex-M0的STM32F051主控。物联网技术演变成跨学科、跨专业的综合学科。

联合百度AI技术

新增百度人工智能技术，华清利用百度人工智能技术，相继推出了人脸识别、车牌识别、声音识别等实训项目。

实战项目升级

增加基于百度人工智能项目；增加新的智能硬件案例；增加基于5G窄带物联网的案例；升级原有嵌入式Linux系统项目。

学生怎么学习人工智能

对于学生来说，要想入手人工智能，则需要从构建知识体系的角度出发。学生如果想通过学习人工智能技术，从而提升未来的就业能力，那么应该从构建人工智能的基础知识结构开始，涉及到人工智能概念、算法设计、编程语言等一系列内容，由于人工智能领域的研究方向比较多，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学等，所以要选择一个主攻方向。如果没有明确的方向，那么建议从机器学习开始入门，因为机器学习是人工智能技术的重要基础。

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