嵌入式人工智能学习路线图

嵌入式人工智能（Embedded AI）的学习路线可以分为以下几个步骤：

1. **基础知识**：首先，了解计算机科学的基础，包括数据结构、算法、计算机体系结构等，因为这些都是AI应用的基础。

2. **Python编程**：掌握至少一种编程语言，如Python，它在嵌入式AI领域非常流行，有丰富的库支持深度学习。

3. **机器学习基础**：学习线性代数、概率论、统计学以及监督学习、无监督学习的基本概念，如回归、分类、聚类等。

4. **深度学习入门**：通过TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等框架，理解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等核心模型。

5. **嵌入式系统知识**：熟悉ARM架构、嵌入式操作系统（如RTOS）和硬件加速，了解如何将模型部署到资源受限的设备上。

6. **嵌入式AI平台**：学习并实践针对嵌入式设备的AI平台，如树莓派、Jetson Nano等，以及边缘计算技术。

7. **实际项目经验**：参与小规模的嵌入式AI项目，比如图像识别、语音处理等，提高实战能力。

8. **持续学习**：关注嵌入式AI领域的最新进展，如模型压缩、低功耗优化和AI芯片的发展。