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AI 苏老师讲电路设计
我也来一个“苏老师定律”：十年会来一波改变我们生活的革命浪潮：
1998年 - 随着Netscape的横空出世，Internet蓬勃发展，开启了人类网络互联的时代；
2008年 - 随着苹果推出App Store，智能手机进入我们生活的各个角落，人类进入了移动互联网的时代；
2018年 - 随着互联网、移动互联网、物联网的发展，我们积累了指数增长的大量数据，在深度学习、机器学习算法的使能下，人类正式进入了人工智能的时代。
现在就是在AI领域跑马圈地的时候，如果你拥有了自己的一片天地，哪怕是小小的，都是属于你自己的未来，它可比在京、上、广拥有一套房更有价值。但你做好准备了么？
还在苦苦学习PCB设计和FPGA编程的硬件工程师朋友会一脸茫然，AI？很陌生哦，我能学么？
你可以有三种方向选择：
如果你想去做AI的算法，做AI前沿的研究，路会很长，对数学功底要求极高，高考的时候数学没有考满分的就放弃这个念想吧，这个领域属于那些毕业于名校的顶尖的PhD的；
如果你想做一些AI方面的应用，其实不难，找一个我推荐的、低成本、用户群体很多的开源平台，学习如何使用一些工具，了解从头到尾的流程，一回生二回熟，很快你就能像模像样的做一些项目了，在别人都还一脸懵逼的时候，即便是个菜鸟，你也走在了别人的前面，机会也就是你的了 - 导师的项目由你挑大梁，发的Paper上有你的名字；找工作的时候你简历上很“高亮”滴写上“AI”两个牛逼闪闪的字母，面试你的人也许会怯生生地向你请教他工作中遇到的问题；在企业里做项目很快成为项目的Leader，做出来的产品行业领先；
还有更容易的，多关注一下行业的宏观趋势，读点别人的分析文章（尤其是我分享的），认识几个做AI的名人，多看点摩尔吧的视频，如果你能做到吹牛的时候不脸红，就有极大的概率被邀请去做做培训（贩卖点新知识，反正别人也不会）、面对上百的观众做演讲、报告等等，俨然已经成为了名人，虽然可能什么也不会做，但你比别人多懂一些名词。
我是彻底放弃了第一种，也没有精力去成为第二种，在第三种的道路上修炼着。
年轻的你应该成为第二种 ！有广阔的天地供你驰骋，并且听起来很牛x，在任何人面前都倍有面子。
怎么学呢？在空旷的野地里你怎么跑都可以，在这个时期学习AI其实并不难：
第一步 - 到爱板网商城上花不到250块钱买个树莓派（搓一顿好餐的钱），运气好的话商城的小姐姐还可能给你打个折，并给你介绍很多学习的资源。为什么用树莓派？因为它很厉害、价廉物美、全球已经销售了1400万个板卡，没有任何一个开源的硬件生态系统能够跟它相提并论，你可以找到大把大把的资源直接拿来用（学习），它运行在工程界很高逼格的Linux，如果女生知道你玩树莓派玩得非常666，她一定会对你投出无限崇拜的目光（我们孵化器常来的一位男生就因为这个在2周的时间内征服了一位无数男生可望但不敢想的女神）。更重要的是 - 它可以扩展支持各种硬件外设：摄像头、多Mic、传感器。这个部分是硬件工程师大显身手的地方，秒杀那些没有学过EE的CS键盘码农们。
第二步 - 安装上TensorFlow，来自全球最牛x的公司Google（好多人已经不知道这家墙外的公司是做什么的，那你翻墙去搜搜看喽），我用一句话概述这家公司 - 纠集了全球最聪明的一帮人致力于服务全人类、改变全人类命运的事儿。没用过Google，那你用过安卓吧？
TensorFlow就是做安卓的这家公司推出的人工智能的开发框架，先进、开源而且免费！最近Google刚发布了的1.9版本，大大方便了
Tensorflow在树莓派上的安装和运行，来看一下我们爱板网的一篇文章：
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2015年，谷歌TensorFlow推出，从此，它一直致力于成为每一个人的开源深度学习工具。
长期以来，经过许多开发者的努力，TensorFlow已经正式支持了Linux，MacOS，Windows，iOS和Android系统，但是，在全球最大的开源单板计算机Raspberry Pi上，TensorFlow的支持进展还一直杳无音讯。
然而，不久前，通过与树莓派基金会的深度合作，树莓派正式支持TensorFlow。
我们可以通过Python的pip工具在树莓派上安装最新版本的TensorFlow。
如何安装TensorFlow？
sudo apt install libatlas-base-dev
pip3 install tensorflow
之后你就可以在终端中运行python3，并像在其它平台上一样使用TensorFlow。
以如下的hello例程为例：
# Python
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!')
print(hello)
如果系统输出'Hello，TensorFlow！'，那么代表你的Tensorflow安装成功，就可以开始编写TensorFlow程序了。
Enjoy it !
如果在安装和使用中有任何问题，可以在我们的人工智能硬件群里进行交流，我们爱板网的大编也会在那里。
有人会问，装了TensorFlow的树莓派能干嘛才算是人工智能？看下面的图：
据苏老师观察，目前人工智能领域比较成熟、好用的三个大的技术领域：
机器视觉 - 通过摄像头采集到的信息对物体进行分类、识别，这个场景已经到处可见了 - 机场的人脸识别、天网的摄像头监控、停车场的车牌号识别等等。
语音交互 - 苹果的Siri、Amazon的Alexa、Google的Assistant、微软的小冰，这些都是智能语音交互的领导者，这些全人类最负责任的高科技企业改变了我们的生活，也给我们带来了人工智能比较落地的体验。在国内遍地的喇叭都变成了AI喇叭，深圳机场陈列着几百种长相稍有差异的陪伴机器人，这些都是智能语音交互的应用体现，很快你会发现你的家里、路上、工作中都有智能语音交互的应用；
自然语言处理 - 语言是我们获取知识、认知世界的基础，不同语言的理解和转换能够消除不同文化之间的壁垒，其意义远超我们始皇帝做的事情。
前两个领域都可以在树莓派上来体验，你只需要装一个摄像头，就可以做机器视觉方面的AI项目；你装上Mic（最好是2个以上），就可以做智能语音的交互，我们爱板网的大编已经在树莓派上做过多种相关的实验，成功移植了Google Assistant，让树莓派成为了生活中的助手。
第三步 - 科学上网访问Google的AIY Project网站，那里有很多训练好的模型案例供你来快速体验，由于此公众号中无法给出链接，网址你可以自行搜索。
你有了树莓派、装上了TensorFlow、会敲Linux的命令了，那你还需要掌握一门简单易学、但功能很强大灵活的编程语言 - Python，它应该是这几年行业里最火的语言了。如果你还没有学过C，建议直接学习Python吧，Python广泛用户数据分析、网页抓取和处理以及深度学习中。怎样快速入门Python？推荐你去摩尔吧在线视频教育平台上学习齐伟老师的Python公开课。他可是大名鼎鼎的考研培训老师张雪峰的合伙人哦。
第四步 - 你觉得树莓派在视频识别方面速度有些吃力，没关系，短期的解决方案就是买一个Intel/Movidius的NCS（神经计算棒，爱板网商城也有），神奇的它能将你的树莓派瞬间战力爆棚。知道大疆无人机的手势识别吧？听说过Google的Clip摄像机吧？都是用的Intel/Movidius的这个芯片，NCS就是做成了USB接口的模块，可以同树莓派完美搭档。
也许是觉得Tensorflow运行在还要加一个NCS的树莓派上比较麻烦，Google索性推出一套自己的系统，用自己的第三代TPU芯片（Edge TPU），定义了一款长得很像树莓派的主板（我想主要是为了借用树莓派多年来构建的硬件生态系统）并以SOM（system on Module）的方式在能够用主板支持各种树莓派生态硬件的同时，保留了一定的扩展灵活性。不过这套系统估计要等到年底才能够批量上市。
从上面的图中也可以看出Google的野心在于物联网的人工智能（也称为边缘计算AI），这是一个巨大的应用领域，随着物联网大数据的积累，我们可以通过人工智能的赋能，获取对周围的所有“物”和“事”的更全面、深刻的认知，从而让我们的生活走向全面的智能化。
这个节奏在加速向前。
AI，它是你未来美好生活的开端，你应该毫不犹豫地进入这个神奇的领域，开拓属于自己的天地！
苏老师推出了一系列关于电路设计的视频培训课程 点击这里 马上学起来吧
工商网监
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