我要评论人工智能似乎一直上在云端的高高在上的概念，但是随着5G、IoT、边缘计算等概念和技术广泛深入地推进，人工智能与嵌入式Linux的关系逐步拉近。时下火遍全宇宙的概念就是AIoT，AIoT=人工智能(AI)+物联网(IoT)，Linux仍然是该领域首选的操作系统，可以说我们嵌入式Linux工程师的鼎盛时期即将再次来临。
随着万物互联，再加持5G的低延迟网络传输，足够的数据被累积，基于机器的深度学习，能使得未来的设备充满智能，并进一步极大地改善人类的生存与生活质量。如果你曾经错过了IC业的蓬勃向上，错过了Android智能手机初起时的风起云涌，错过了互联网行业猪都能飞起来的风口，那么，现在是时候不再错过AIoT了。因为AIoT的新赛道上，极有可能出现下一个BAT、小米。现如今，谁能在人工智能的领域抢占先机，谁就可以在未来的嵌入式Linux职场所向披靡，钱途无限。
物联网、大数据与人工智能三位一体，同时结合云端的计算能力，就构成了未来信息世界的基础。
本课程由一线研发领域的技术专家，帮您详细阐述这些技术之间的关系，以及嵌入式Linux工程师如何掌握和学习这些知识，以实战案例带您走入一个嵌入式Linux工程师的人工智能进阶之路，从而给您的职业生涯开启一个全新的高能外挂。
课程讲师
Jerry Wu，一线实战技术专家。西安交大计算机硕士毕业，曾供职于摩根、支付宝，现在知名外企做基于大数据的人工智能研发架构和管理，在业务研发，大数据和人工智能领域，具有丰富的研发和架构经验。课程大纲
第一章 机器学习和人工智能简介
1.1 人工智能发展历史
1.2 机器学习和人工智能
1.3 人工智能技术和应用场景
1.4 人工智能给Linux工程师带来的机遇
第二章 机器学习概念和模型评估方式
2.1 传统机器学习类型
2.2 机器学习评估 ：
通过实例讲解（工资预测）如何评估一个机器学习算法
2.3 容量、过拟合、欠拟合
2.4 正则化
2.5 机器学习拟合
2.6 梯度下降
第三章 云端分析技术 － 大数据
3.1 大数据和机器学习
3.2 Spark 原理和架构
3.3 Spark 案例实践
第四章 深度学习
4.1 深度学习和机器学习
4.2 深度学习模型
4.3 深度学习求解
4.4 随即梯度下降
4.5 反向传播
第五章 卷积神经网络
5.1 视觉处理和卷积计算
5.2 经典卷积神经网络结构
5.3 案例分析：如何通过一个典型卷积网络做图像分类
第六章 基于Linux平台的深度学习实战案例
6.1 边缘应用 ：
如何通过捕获摄像头信息进行实时目标检测跟踪
6.2 云端应用分析：
分布式端到端训练，流式分析
课程实施
在线视频+实战演练+作业批改+老师讲授作业。课程将于2019年9月2日晚开始，讲授时间共6晚。（如果您因为加班等原因错过了上课时间，仍然可以事后看视频，视频观看次数不限）
报名网址：电脑浏览器(暂时不支持手机)访问https://yomocode.com/courses/12点击右上角，微信扫码登录报名。
报名后，我们的客服会将您加入课程的微信答疑群，与老师亲密接触。所以请您务必填写正确的、能够被检索到的微信号和手机号。
课程原价799，早鸟价格:599。早鸟即将结束。
本文地址：https://blog.csdn.net/juS3Ve/article/details/97195666
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