AIoT(人工智能+物联网)知识总结+实战项目
2024-05-03 15:27:09
文章目录
- 前言
- 一、什么是AIoT
- 二、学习路线 && 学习目标 && AIoT职业方向
- 1.学习路线图
- 2.目标
- 3.AIoT职业方向
- 三、AIoT知识内容
- 四、AIoT项目实战
- 五、AIoT具体学习内容一览
- 1.Python 基础与科学计算
- 1.1 Python 基础语法
- 1.2 科学计算模块 Numpy
- 1.3 数据处理分析模块 Pandas
- 1.4 数据可视化模块
- 2.算法数学基础
- 2.1 微积分基础
- 2.2 线性代数基础
- 2.3 多元函数微分学
- 2.4 线性代数高级
- 2.5 概率论
- 2.6 最优化
- 3.线性回归算法
- 3.1 多元线性回归
- 3.2 梯度下降法
- 3.3 归一化
- 3.4 正则化
- 3.5 Lasso 回归、Ridge 回归、多项式回归
- 4.线性分类算法
- 4.1 逻辑回归
- 4.2 Softmax 回归
- 4.3 SVM 支持向量机
- 4.4 SMO 优化算法
- 5.无监督学习算法
- 5.1 聚类系列算法
- 5.2 PCA 降维算法
- 5.3 EM 算法
- 5.4 GMM 算法
- 6.决策树系列算法
- 6.1 决策树算法
- 6.2 随机森林算法
- 6.3 Adaboost 算法
- 6.4 GBDT 算法
- 6.5 XGBoost 算法
- 7.Kaggle 实战
- 7.1 CTR 广告预估项目
- 7.2 药店销量预测案例
- 7.3 活动推荐预测案例
- 7.4 银行贷款风控案例
- 8.概率图模型算法
- 8.1 贝叶斯分类
- 8.2 HMM 算法
- 8.3 最大熵模型
- 8.4 CRF 算法
- 9.深度学习课程大纲
- 9.1 机器视觉
- 9.1.1 基本操作
- 9.1.2 人脸检测
- 9.1.3 高级应用
- 9.2 TensorFlow 深度学习框架
- 9.2.1 TensorFlow 简介与环境搭建
- 9.2.2 TensorFlow 入门
- 9.2.3 TensorFlow dataset 与 estimator 使用
- 9.2.4 全连接神经网络
- 9.2.5 模型优化
- 9.2.6 CNN 卷积神经网络
- 9.2.7 RNN 循环神经网络
- 9.2.8 TensorFlow 分布式
- 9.2.9 TensorFlow 模型保存与部署
- 9.2.10 BP 反向传播算法
- 9.3 PyTorch 深度学习框架
- 9.3.1 PyTorch 简介与环境搭建
- 9.3.2 PyTorch 框架基本使用
- 9.3.3 PyTorch 搭建神经网络
- 9.3.4 PyTorch 计算机视觉与卷积神经网络
- 9.3.5 PyTorch 实战计算机视觉任务-Cifar-10 图像分类
- 9.3.6 Pytorch 实战计算机视觉任务-Pascal VOC 目标
- 9.3.7 PyTorch 实战计算机视觉任务-COCO 目标分割问题
- 9.3.8 PyTorch 搭建 GAN 网络实战图像风格迁移
- 9.4 深度学习-目标检测经典模型实战
- 9.4.1 目标检测 RCNN 模型
- 9.4.2 目标检测 Fast R-CNN 模型
- 9.4.3 目标检测 Faster R-CNN 模型
- 9.4.4 目标检测 mask R-CNN 模型
- 9.4.5 目标检测 RFCN 模型
- 9.4.6 目标检测 Cascade R-CNN 模型
- 9.5 深度学习-目标检测 YOLO 实战
- 9.5.1 深度学习经典检测方法概述
- 9.5.2 YOLO-V1 整体思想与网络架构
- 9.5.3 YOLO-V2 进化详解
- 9.5.4 YOLO-V3 网络模型介绍
- 9.5.5 项目实战-基于 YOLO-V3 并进行源码解读
- 9.5.6 基于 YOLO-V3 的自定义目标检测
- 9.5.7 YOLO-V4 网络模型介绍
- 9.5.8 YOLO-V5 网络模型介绍
- 9.5.9 Resnet 网络框架结合迁移学习
- 9.5.10 目标检测算法 SSD
- 9.5.11 目标检测算法 RetinaNet
- 10.图像识别综合案例
- 10.1 交通标志识别
- 10.2 车道线检测
- 10.3 汽车车牌识别
- 10.4 手势识别系统
- 10.5 驾驶员表情识别
- 11.Linux 基础
- 12.C 语言高级编程
- 12.1 C 语言开篇
- 12.2 数据类型
- 12.3 C 语言输入输出
- 12.4 运算符和表达式
- 12.5 流程控制
- 12.6 数组
- 12.7 函数
- 12.8 C 语言预处理
- 12.9 综合练习：五子棋游戏开发
- 12.10 指针
- 12.11 结构体
- 12.12 C 语言编程高阶
- 13.数据结构及算法
- 13.1 数据结构基础
- 13.2 数据结构进阶
- 13.3 综合练习：带字符界面的计算器开发
- 13.4 算法基础
- 13.5 算法进阶
- 13.6 综合练习：物流仓储管理系统 WMS 开发
- 14.Linux 高级程序设计
- 14.1 shell 编程
- 14.2 Linux 文件 I/O
- 14.3 Linux 并发编程
- 14.4 项目 4：多媒体播放器开发
- 15.Linux 网络编程
- 15.1 Linux 网络编程预备知识
- 15.2 socket 编程
- 16.Linux 数据库编程
- 16.1 MySQL
- 16.2 Sqlite3
- 16.3 综合练习：天天鲜花电商平台数据库设计
- 17.C++应用软件开发
- 17.1 C++编程基础
- 17.2 综合练习：回合制游戏“冲出冒险岛”开发
- 17.3 C++高阶编程
- 17.4 综合练习：基于 TCP 的聊天室项目开发
- 17.5 QT 应用软件开发
- 17.5.1 QT 编程基础
- 17.5.2 综合练习：网络调试助手开发
- 18.嵌入式传感器编程
- 18.1 Linux 串口编程
- 18.2 GPIO 编程
- 19.音视频编程
- 19.1 音视频原理
- 19.2 音视频网络传输
- 19.3 RTMP 直播
- 19.4 科大讯飞语音识别
- 20.5G 物联网应用开发
- 20.1 ARM 体系结构与编程
- 20.2 STM32 应用开发
- 20.3 嵌入式操作系统 UCOS
- 20.4 嵌入式操作系统 FreeRTOS
- 20.5 项目 2：基于 STM32 的智能小车
- 20.6 物联网高级应用开发
- 20.6.1 ZigBee 应用开发
- 20.6.2 蓝牙 Mesh
- 20.6.3 NB-IoT
- 20.6.4 项目 3：智能温室大棚控制系统
- 21.嵌入式 Linux 系统移植及驱动开发
- 21.1 嵌入式平台软硬件框架分析
- 21.2 设备驱动开发
- 22.物联网综合项目实施方案
- 22.1 智能停车场管理系统
- 22.2 基于 STM32 的智能小车
- 22.3 智能温室大棚控制系统
- 23.AIoT 企业级项目开发
- 23.1 基于 ZigBee 的智能物流仓储系统
- 23.2 人工智能工业分拣系统
- 23.3 智能家居控制系统
- 23.4 智慧教室终端
- 23.5 智能无人小车
- 23.6 基于 NB-IoT 的共享单车
前言
本文算是本人AIoT(人工智能+物联网) 学习的过程总结，相关笔记均会在此博客给出相关链接；
适合学习人群：0基础小白，以及有一定编程基础的同学~
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前言
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