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课程:《嵌入式Linux工程师实战进阶人工智能》

2019-07-24
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课程背景

人工智能似乎一直上在云端的高高在上的概念,但是随着5GIoT、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AIoTAIoT=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。

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