人人都能看懂的AIoT开发

自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道，已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT，如何入门AIoT开发，在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。AIoT并不是新技术的革新，它之所以难以理解是因为隔行如隔山，做人工智能算法的不懂硬件，懂嵌入式的又不懂人工智能算法，不要怕，此课程会慢慢揭开AIoT的神秘面纱，让你完美地跨界迎接新的技术潮流。作为人工智能的子 AIoT，即人工智能（AI）与物联网（IoT）的融合，是当前技术发展的重要趋势，它在各个传统行业中推动着智能化升级。AIoT的兴起源于AI和IoT的互补性，AI为物联网提供了智能决策和数据分析能力，而IoT则为AI提供了丰富的数据来源和广阔的落地应用场景。尽管AIoT涉及的领域广泛，但理解和掌握并不难，关键在于跨越不同领域的知识障碍。 机器学习是AI的核心组成部分，它通过运用统计学技术让计算机在无明确编程的情况下自我学习和改进。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。监督学习主要用于预测，如回归问题，例如预测患病概率；分类问题，如物体识别和人脸识别。无监督学习中的异常检测用于识别不寻常的数据点，而聚类则能发现数据的内在结构。强化学习则通过不断尝试和反馈，使系统逐渐优化行为，如训练机器狗走路或电脑下棋。 从早期的规则为基础的专家系统到现代的深度学习，AI经历了显著的发展。专家系统依赖人工编写的规则，而机器学习和深度学习则减少了对人工干预的依赖，尤其是深度学习通过多层神经网络自动学习特征，大大提升了模型的性能。例如，深度学习在人脸识别中，能从原始像素逐步提取到更抽象的特征。 在AIoT开发中，将训练好的AI模型部署到硬件设备上是一项关键任务。模型通常在高性能计算平台上训练，然后需要经过精简和量化处理，以适应资源有限的嵌入式硬件。这包括移除训练辅助结构，将高精度参数转换为低比特整数，以及调整模型结构以提高计算效率。模型优化后，需要将其转化为特定硬件平台兼容的格式，通过SDK或框架进行部署，实现模型在设备端的运行。 理解并开发AIoT涉及到理解机器学习的基本原理，掌握模型训练和优化技巧，以及熟悉硬件平台上的模型部署流程。随着技术的不断发展，AIoT将更加深入地融入我们的日常生活和各行各业，成为推动创新和变革的重要力量。通过系统学习和实践，任何人都有机会参与到这一激动人心的领域中，为未来的智能世界贡献自己的力量。