智能制造网APP
智能制造网手机站
智能制造网小程序
智能制造网官微
智能制造网服务号
人工智能产业进入快速发展期
从 1956 年起，人工智能技术经过两起两落的发展后，随着信息技术快速发展和互联网快速普及，迎来了第三次高速成长。  |
“人工智能+物联网”成为行业热点
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的通道，已经成为物联网发展的必然趋势。
从AIoT发展路径来看，当前行业人士普遍认为，其将经历单机智能、互联智能到主动智能的三大阶段。
单机智能指的是智能设备等待用户发起交互需求，而这个过程中设备与设备之间是不发生相互联系的。无法互联互通的智能单品，只是一个个数据和服务的孤岛，远远满足不了人们使用需求。要取得智能化场景体验的不断升级、优化，首先需要打破的是单品智能的孤岛效应。而互联智能场景，本质上指的是一个相互互联互通的产品矩阵，因而，“一个大脑（云或者中控），多个终端（感知器）”的模式成为必然。主动智能指的是智能系统根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息，随时待命，具有自学习、自适应、自提高能力，可主动提供适用于用户的服务，而无需等待用户提出需求，正如一个私人秘书。
人工智能行业人才需求分析
人工智能的兴起广泛带动了不同行业的变革。以计算机视觉及大规模神经网络为代表的技术突破，为人工智能的实际应用创造了成熟条件。目前，人工智能的快速发展与专业人才尤其是应用型人才匮乏的矛盾显得尤为突出。因此，培养熟悉硬件、掌握AI 相应模块使用方法的应用型人才是目前各个企业和机构的当务之急，对人工智能应用型人才的培养显得尤为重要。
我国人工智能专业发展背景
2017年《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》提出，要建设人工智能学科。完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设。教育发展研究中心高教室主任马陆亭指出，一级学科本身即知识体系，同时也是一种制度安排。当一个专业方向重要到一定程度时，国家层面设立人工智能学科意味着该领域将有更多的资金和项目，吸引更多的优秀人才投身到学术共同体。同时，分散在各个院系的人才培养将更加体系化，这对于国家在新一轮科技浪潮中走在世界前列将产生推动作用。
2018年4月，印发《高等学校人工智能创新行动计划》。《行动计划》提出，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设;形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
科学技术司司长雷朝滋介绍了布局《行动计划》的情况：在2018年认定的*612个“新工科”研究与实践项目中，布局建设了57个人工智能类项目;截至2017年12月，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。
在高校学科专业设置方面，雷朝滋表示，鼓励有条件的高校在充分论证的基础上建立人工智能学院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心，多种方式开展高层次人才培养;鼓励高校对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业、设立相关二级学科或交叉学科，积极推动科教结合、产教融合协同育人的模式创新。
同时，支持高校在“双”建设中，加大对人工智能领域相关学科的投入;支持高校通过高校基本科研业务费，加强对从事基础性研究、公益性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。
Arm大学教育计划
Arm教育计划是Arm中国中专门负责教育的部门。Arm教育计划将高等教育机构与丰富的Arm产品联系起来，为教育者、研究人员、大学生乃至中小学生提供教学资料、硬件平台、软件开发工具、IP和资源，支持将Arm技术用作教育用途，致力于通过Arm创新生态推动教育改革和集成电路产业人才培养。Arm教育计划定期举办技术研讨会、师资培训、分享名师名课、开展实训，为教育者和学生提供一个交流的平台，帮助他们掌握基于Arm的*技术。
为什么选择“嵌入式人工智能”？
人工智能的趋势：智能化向端侧迁移，端云结合。
云：数据挖掘、算法训练
端：推理，产生高质量数据（信息）
全面渗透金融、医疗、安防、零售、制造业、以及家庭等全行业，典型应用AIoT。
嵌入式人工智能技术框架
嵌入式人工智能部分课程建设思路
| 一、基础模块 | 二、智能科学与技术模块 | 三、物联网技术模块 | 四、嵌入式系统模块 |
| 1.数据结构 | 1.人工智能导论 | 1.物联网技术导论 | 1.Linux操作系统基础 |
| 2.程序设计基础（C/Python） | 2.人工智能原理 | 2.物联网通讯技术 | 2.Linux高级编程 |
| 3.计算机网络与通信 | 3.机器学习 | 3.自动识别技术及应用 | 3.嵌入式微处理器技术及应用 |
| 4.操作系统 | 4.计算机视觉 | 4.传感器原理及应用 | 4.开源硬件应用开发 |
| 5.微型计算机原理及应用 | 5.智能机器人 | 5.物联网中间件技术 | 5.嵌入式系统设计 |
| 6.单片机基础 | 6.模式识别 | 6.物联网应用系统设计 | 6.嵌入式操作系统 |
| 7.数据库系统原理 | 7.数据挖掘 | 7.窄带物联网 | 7.嵌入式软件设计及开发 |
| 8.自然语言处理 | 8.工业物联网 | ||
| 9.智能移动软件开发技术 | |||
| 10.数据科学 | |||
| 11.深度学习框架及应用 |
实验室建设内容：
人工智能产业尚处于一个发展的初步阶段，随着标准的制定、核心技术的研发与普及，将会衍生至各产业行业的众多技术变革与应用。为此学校在实训室的建设方面需要有一定的前瞻性。
实验室建设设分为两大功能区域（教学实训区、应用展示区）、四个平台（EAIDK教学实验箱、EAIDK教学实战案例、EAIDK教学实训系统、人工智能在线教学及考评测试系统）和配套课程，具体建设内容如下：
EAIDK教学实训系统
EAIDK教学实训系统作为新一代的人工智能实验实训教学产品，为人工智能技术理论学习的实践系统。涵盖Python与数据分析，机器学习，深度学习，知识图谱等学科。为学科学习中提供实践训练平台。
EAIDK教学实验箱
面向边缘计算的人工智能开发套件。硬件平台具备语音、视觉等传感器数据采集能力，及适用于多场景的运动控制接口；智能软件平台支持视觉处理与分析、语音识别、语义分析、SLAM等应用的基础平台和主流开源算法，满足算法应用开发、产品原型开发验证等需求人工智能课程需求。包含EAIDK-610教学开发板、EAIDK-310教学开发板、Arm视觉应用实验箱、Arm视觉应用实验箱（便捷版套件）、Arm物体分类检测实验箱、Arm语音识别实验箱等设备。
| 案例名称 | 说明 |
| 图像采集 | 学习从硬件设备采集图像数据并熟悉图像格式（YUV，RGB）转换，理解V4L2的概念 |
| 图像处理 | 学习图像处理的基本方法，了解各种图像处理方法的功能 |
| 视频编码 | 学习视频编码的概念和方法，掌握使用硬件编码器的方法，了解H264编码标准 |
| 视频解码 | 学习视频解码的概念和方法，掌握使用硬件的方法，了解H264和H265编码标准，了解RTSP协议 |
| 视频分析之背景提取 | 学习视频分析的概念，了解视频中背景提取的方法 |
| 人脸检测（传统机器学习方法） | 学习人脸检测的概念，了解adaboost人脸检测方法 |
| 目标检测（深度学习方法） | 学习目标检测的概念，了解net-SSD目标检测方法 |
| 人脸特征提取（深度学习方法） | 学习人脸特征提取的概念，了解LightCNN人脸提取方法 |
| 人脸识别系统 | 学习人脸识别系统的搭建方法，理解1:1，1:N等概念 |
| 双目立体视觉 | 学习立体视觉的概念，掌握用双目相机计算深度信息的方法 |
| 语音案例 | 在EAIDK-610上实现NS自动降噪 |
| 在EAIDK-610上实现VAD检测 | |
| 在EAIDK-610上实现MFCC特征提取 | |
| 在EAIDK-610上实现GMM+CNN模型 | |
| MIC阵列阵型变换与信号处理 | |
| ASR进阶实验-语音唤醒功能实战 | |
| ASR进阶实验-语音唤醒功能调优 | |
| ASR进阶实验-语音打断功能实战 | |
| 在EAIDK-610上实现卷积神经网络 | |
| 在EAIDK-610上实现声学库的训练 | |
| 在EAIDK-610上TTS功能实战 | |
| TTS进阶实验-TTS变速变调及合成语音自然度检测 |
EAIDK教学实战案例
通过工业制造、互联网、科研所等不同行业领域的落地案例或行业的实际经验，以嵌入式系统为基础，结合不同的扩展模块，在视觉、语音、控制等不同方面为学生提供更为贴近企业实际需求的实用案例演练。
包含Arm AIOT 实验箱、Arm双路门禁实验箱、Arm AI&AR实验箱、Arm无人机实验箱、Arm 无人车实验箱等设备。
人工智能在线教学及考评测试系统
提供人工智能、大数据、云计算等相关基础技术开源组件的理论知识、各组件的安装部署配置等上机实训手册，以及运维监控、性能优化等知识宝典、提供教学环境上机操作实训体验。通过各个开源组件部署配置，以及定制开发，实现通用的云计算平台（容器、DevOps）、大数据可视化平台、人工智能平台等符合企业需求的技术平台，以及近似企业平台的用户操作体验，提升专业技能。
教材名录
2019年，ARM中国资助数百万，联合来自北京大学、北京邮电大学、武汉大学、同济大学、哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学等近30所学校专家教授共同撰写的42本教材，由人民邮电出版社出版。
| 序号 | 书名 | 序号 | 书名 |
| 1 | 人工智能原理 | 22 | 物联网概论 |
| 2 | 脑科学导论 | 23 | 物联网通信技术 |
| 3 | 人工智能学科基础 | 24 | 射频识别（RFID）原理与应用 |
| 4 | 大数据导论 | 25 | 窄带物联网原理及应用 |
| 5 | 计算智能 | 26 | 工业物联网技术及应用 |
| 6 | 自然语言处理与深度学习 | 27 | 智能家居设计与实践 |
| 7 | 人工智能导论 | 28 | 智慧交通信息服务体系与应用 |
| 8 | 计算机视觉 | 29 | Linux操作系统基础 |
| 9 | 机器学习原理与python实现 | 30 | 嵌入式系统导论 |
| 10 | 知识图谱 | 31 | 嵌入式系统基础-基于Arm Cortex-M微控制器系统 |
| 11 | Python数据处理与挖掘 | 32 | 嵌入式系统设计 |
| 12 | 深度学习 | 33 | Arm嵌入式系统及应用 |
| 13 | 智能自主体系统 | 34 | 智能嵌入式硬件系统开发实例教程 |
| 14 | 人工智能与区块链：数字经济学视角的技术范式 | 35 | 基于Arm Cortex-M3核的SoC设计实验教程 |
| 15 | GPU编程 | 36 | C++程序设计 ——现代方法 |
| 16 | 人工智能 | 37 | Python高级程序设计 |
| 17 | 物联网系统开发技术 | 38 | 计算机网络与通信 |
| 18 | 机器学习 | 39 | 微型计算机原理及应用--基于Arm微处理器 |
| 19 | 智能无人系统 | 40 | 5G移动通信技术 |
| 20 | 数字图像处理与Python实现 | 41 | 物联网信息安全与隐私保护 |
| 21 | 智能系统设计与实践 | 42 | 物联网智能控制 |
完整方案资料请致电转806孙经理
