我这两年收藏的嵌入式AI资源，并做了学习笔记

• 进一步丰富自身的知识结构，要重点关注人工智能技术；

  
  

• 注重行业经验的积累，嵌入式开发与行业领域有非常多的联系（未来嵌入式开发会逐渐向传统行业覆盖）；

  
  

• 关注工业互联网领域的相关技术。

  
  

深度学习与神经网络

• 深度学习简介

  
  

• 基本的深度学习架构

  
  

• 神经元

  
  

• 激活函数详解（sigmoid、tanh、relu等）

  
  

• 感性认识隐藏层

  
  

• 如何定义网络层

  
  

• 损失函数

  
  

推理和训练

• 神经网络的推理和训练

  
  

• bp算法详解

  
  

• 归一化

  
  

• Batch Normalization详解

  
  

• 解决过拟合

  
  

• dropout

  
  

• softmax

  
  

• 手推神经网络的训练过程

  
  

从零开始训练神经网络

• 使用python从零开始实现神经网络训练

  
  

• 构建神经网络的经验总结

  
  

深度学习开源框架

• pytorch

  
  

• tensorflow

  
  

• caffe

  
  

• mxnet

  
  

• keras

  
  

• 优化器详解(GD,SGD,RMSprop等