大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络系统单片机的选择的问题，于是小编就整理了2个相关介绍神经网络系统单片机的选择的解答，让我们一起看看吧。
本科生在人工智能和物联网方面该怎样学习和深入？
我是富士山下，关于题主的问题，我有一些自己的看法，下面跟大家分享一下！
人工智能和物联网可以说都是当下非常热门的行业。毕竟是涉及到改变我们未来的。但是这两个方向要求又有些不同，下面分开说一说。
1、物联网。如果说你即将毕业，且有一些单片机编程、C语言、电路、通信等一些基础知识，建议直接试试能否找到一份物联网相关的工作，如果能就直接参加到工作中去吧，这样才是学习最多，提高最快的方法。如果你才上大学你就把我刚刚说的先学习一下，入门后多研究，做物联网至少要学一些通信吧，zigbee、tcp/ip这些都要学一下，后面学习一下ARM，Linux。毕业后找到工作肯定没问题了。
2、人工智能。这个要求就比较高了。首先你要有基础。比如数学基础，高等数学，离散数学，线性代数，复变函数....等等一系列的基础，这些都不行那就先别想了。其次编程能力还得强，还得用代码来实现你的算法。那就还有各种算法学，神经系统，神经网络，遗传算法等等还有很多我不知道的，都是需要大量学习的。还有各种视觉算法，图像处理，数字信号处理！人工智能算是一个综合学科，建议挑一个方向具体研究吧！而且真想玩人工智能，本科是不够的，本科你把基础打牢，考个好学校的研究生继续深造吧！
其实吧！我建议还是不要贪多，好好想一个方向努力深入，做到精通最好。学多了就没那么多精力没那么多时间了。
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华为mate10有哪些人工智能值得期待？
某些专门写软文的账号就不点名批评了。
作为一个曾经研究过深度学习算法的菜鸟简单说几句。不是所有算法改个名字就叫“AI”。现在有些厂商，为了蹭热度，不管搞个什么都要加个AI。有意思吗？
如果说值得期待，只有这颗NPU可以期待了，因为有了底层硬件平台，这样开发专属加速算法就有了可能。
但是我要说的是，就目前这些“AI”功能而言，不要抱太多期望，比如下面某回答
1、图像处理：NPU的强大
在Mate10上，对视觉的智能体现得非常明显。其AI的大部分能力，都是通过内置的NPU（神经网络处理单元）对视觉图像的处理能力凸显出来的。这块IP来自寒武纪的NPU号称在图像识别处理、自然语言理解闪速度比CPU快了25倍，能耗降低50倍。在发布会上，华为用了每分钟处理图片数量这个指标来体现麒麟970内NPU的能力。
2、场景识别
Mate 10在拍照中应用人工智能具体有四项功能，分别是场景识别、AI自拍、AI快拍、AI夜拍。
厂家不会告诉你，此款号称快25倍的NPU究竟是在什么场景下，使用的什么特殊图片进行处理，不同的图片处理速度可能千差万别，而NPU并不见得有多大优势。
客观上来讲，计算速度越快的算法，应用范围就越窄，深度学习和神经网络同样很难逃过。
此外，目前的深度学习算法也不一定优化，提升处理效果，有的时候甚至会出现“负优化”，这个也是目前行业前沿在不断探索的地方。
AI语音助手这块主要还是看语料库的，并且对语料库的处理和自然语言处理（Natural Language Processing）
目前的语音助手还不能说特别智能，大家都有体会。更正确的说法应该是口语对话系统，Spoken Dialogue System：
语音识别器+语义解码器+对话管理系统+信息生成器+机器语音合成系统。通常的语音识别可以算作模式识别，语音合成则是语音识别的逆过程，而语言理解和对话应该属于自然语言理解。
从概念上来说，语音识别和人工智能并不是并列关系。广义上讲模式识别或自然语言理解等都是赋予机器人类智慧的工作，都应该属于人工智能，只不过离能用还有很长一段距离。
还有什么AI降噪，我都不好意思说了。按照这个说法，我在单片机里加点神经网络处理程序还能标榜自己发明了一个新词“AI单片机”?
到此，以上就是小编对于神经网络系统单片机的选择的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络系统单片机的选择的2点解答对大家有用。
