本帖最后由 isageko 于 2020-12-23 19:53 编辑
本次学习的主题为人工智能 链接为https://www.stmcu.com.cn/ecosystem/app/ai
人工智能可以说是进几年的技术热点了。特别是深度学习，那可谓是一个火热。
但是要知道其实深度学习只是机器学习的一部分，而机器学习又只是人工智能的一部分。除了机器学习外还有数据分析，大数据等等。
大家可能都想学习深度学习并早日升职加薪，但是需要注意的是深度学习并不是一个简单入门的学科，在学习深度学习之前最好先钻研透彻数据分析和机械学习。给大家分享一个github的深度学习大纲，对大概的学习路径有个大概了解。(其它ai也有提到)https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap
深度学习就是依靠神经网络来进行数据的分析。就好像小孩子一开始不懂什么是苹果，但是看多了也就知道怎么区分苹果和橙子一样，深度学习需要大量的数据来分析学习，通俗的讲就是建立在经验之上的。
深度学习一般也有几个步骤。用比较浅显的话讲分别是收集数据，分类数据，学习训练，构建模型。
数据的收集和分类st都有配套的传感器配件，而学习一般不在板子上进行，一是因为数据之大板子储存可能装不下，而是性能让板子的学习效率大打折扣。相对的解决方案就是在pc或者结合上周学的云连接在云平台上训练(每周的内容原来都有联系)。
训练完就可以用st家cube的ai包转换成芯片可以运行的代码了，不得不说st的技术支持是真的好。
ai的应用之广自然不必多说，像我们社团做的小车就会用机械学习来做视觉处理，虽然暂时只能做到辅助控制，但希望能变得更加智能。
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