23期：杨云博士教你如何开启你想要的人工智能时代

一代睡神的崛起

博士您好，人工智能现在的受欢迎程度可谓是愈演愈烈，有幸成为AIOT一员从事视觉系统方面的部署开发。诸如Theano、Tensorflow、MXNet、Keras、PyTorch、Caffe等深度学习框架在不断的更新迭代，从事人员从之前关心支持开放的语言接口到现在关心工作效率和支持场景，使得深度学习得到了极大提升。在此根据我工作中的经验，有几个疑问，寻求解惑。
1.OpenCV4.0及其以上现在运用了加速处理器，性能大幅度提升，因此硬件资源也相当吃紧，如果深度学习框架慢慢迭代，是否会进一步优化对硬件功能属性带来影响？
2.数学计算中，统计学和矩阵运算可谓是深度学习的一个支撑点，但是随着运算量加大一般的微处理器很吃力，未来是否一些大数据量吞吐运算都会放在FPGA上处理？
3.现在是中低下的人工智能时代，那么高人工智能技术的瓶颈在什么地方呢？

等彳寺ฅ那場雪

人工智能虽然现在特别火，但是都是理想化的想法，真正可以展开自我学习的算法，也已经有运用在很多领域，对于我们这些普通的工程师，有多大的必要往这方面发展呢？换句话说，如果想从事该领域，应该从那个点切入最好呢？不同城市主营的方面不一样，北京的人工智能以及物联网更加领先于其他城市，是不是我更加应该着重选择该城市发展呢？

daming32

老师您好，我是人工智能的初学者，准备用inter的神经计算棒进行学习，我想请问，这种边缘的算力学习，需要在Theano、Tensorflow、MXNet、Keras、PyTorch、Caffe等深度学习框架下吗？直接用openvino的开发工具，能否先搭建一个环境进行上手学习呢？

feixiang20

人工智能在现在的社会制度下，还是只是在一些非普及类设计中得到广泛使用，很多设计都是科技含量高于使用价值，类似于自动驾驶，图像处理，简单机器人操作，智能家居控制，报警器，控制器，各种测试，医学分析等等，这些市场需求下的人工智能产品，服务于一个又一个的特定圈子需求而已，就跟普通商品一样，并不能达到普及的程度，很多外国技术非常先进的项目中国目前都没有，我说的没有，不是说已经设计，已经投产，几个人之间的赠送，而是说，市场销售的普及，目前很多普及的人工智能产品还是相当的少，老百姓使用的一般电子产品，都被商家夸大成人工智能，其实，我们心里清楚，中国的人工智能，还是停留在技术上的比较多，市场普及，老百姓能实际使用的，真正的人工智能还是比较少，更多的成熟的人工智能还是停留在工业或者医学等大型企业的手里，比如医院，所以说，智能家居的时代还没有到来。目前都只是小打小闹，人工智能的发展任道路远。

独活草

尊敬的杨博士您好，首先我个人是很激动想把机器学习的算法等引入到嵌入式设备中去的，截止到目前，我试用过 树莓派+OpenCV, 角蜂鸟（基于Intel Movidius  MA245X芯片设计的一款机器视觉套件），百度edge边缘计算板卡方案（米尔FZ3深度学习计算卡，基于Xilinx XCZU3EG芯片的ARM+FPGA方案），总体感觉当前要在嵌入式硬件芯片上跑深度学习的计算，速度上还不够快，发热量也恐怖；结合自身的浅尝学习，知道了许多AI模型都用到了卷积神经网络，想请问下杨博士，就加速卷积神经网络计算这个问题，我们在算法编程上、或者在硬件芯片架构设计上有哪些方法？

redplum1

大咖您好，现在伴随着人工智能热潮，很多入门者缺乏专业的、个性化的指点亦或辅导，针对种类多，类型复杂和需求多样的人工智能问题，能否给出一些专业化的建议和学习指导。比如先学什么，掌握那种语言工具，在如何做深一步的研究，谢谢！

plumvicto

杨博士，你好。现在人工智能大数据很火，卷积神经网络，Tensorflow，Python等都需要学习吗，能否给出一个路线图，针对不同的需求做到事半功倍。谢谢！

jinglixixi

十分想学，但不知道如何 入门学起！

csnrll

人工智能从如何从实验阶段快速投入市场？

yangyunecho

dadaddy 发表于 2021-1-5 13:30
人工智能到底需要学习python还是c++,需要数学基础如何?

建议学习python,需要矩阵计算和概率论的数学基础