前言
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一，什么是AIOT
AIOT（人工智能物联网）是人工智能和物联网的结合，目前是技术和产业发展的热点之一。
以下是一些AIOT的趋势：
最高人民法院发布《关于规范和加强人工智能司法应用的意见》提出到2025年，基本建成较为完备的司法人工智能技术应用体系，为司法为民、公正司法提供全方位智能辅助支持。到2030年，建成具有规则引领和应用示范效应的司法人工智能技术应用和理论体系，为司法为民、公正司法提供全流程高水平智能辅助支持，应用效能充分彰显。
☀️边缘计算：AIOT需要大量的计算和处理能力，边缘计算可以将数据处理放在设备端，减少传输延迟和网络带宽，提高响应速度和数据隐私性，是AIOT的重要支撑技术。
☀️5G网络：5G网络的高速率、低延迟、大带宽等特点，可以支持AIOT设备实时数据传输和高质量的视频和音频传输，提高AIOT应用的可靠性和性能。
☀️智能家居：智能家居是AIOT的典型应用之一，通过将传感器、执行器、人工智能算法等技术结合，可以实现智能家居的自动化、智能化和舒适性提升，如智能家电、智能安防、智能照明等。
☀️工业互联网：工业互联网将AIOT技术应用于工业生产和制造领域，可以实现工厂自动化、生产流程优化、设备预测性维护等，提高生产效率和降低成本。
☀️智慧城市：智慧城市是AIOT技术的另一个重要应用场景，通过智能交通、智能环保、智能公共安全等技术手段，可以提升城市管理和服务水平，改善城市居民的生活质量。
☀️人工智能算法：AIOT的核心是人工智能算法，未来人工智能算法将更加专业化、高效化和可解释化，如深度学习、强化学习、迁移学习等技术将进一步发展和应用于AIOT领域。
☀️数据安全和隐私：AIOT设备产生的数据量很大，涉及到用户的个人隐私和商业机密，数据安全和隐私保护将成为AIOT发展的重要问题，需要采取更加严格的技术和法律手段来保护用户数据
二，AIOT的发展史
AIOT (Artificial Intelligence of Things) 的发展史可以追溯到早期的物联网技术。物联网是一种将物理设备与互联网连接起来的技术，它使得这些设备可以相互通信并共享数据。最初的物联网技术主要用于工业自动化和控制领域。
随着时间的推移，物联网技术开始扩展到其他领域，例如智能家居、智能医疗、智能交通等。这些应用场景需要更加智能化和自动化的解决方案，这就催生了 AIOT 技术的发展。
AIOT 技术的发展可以分为以下几个阶段：
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数据收集和分析阶段：在这个阶段，物联网设备开始收集各种数据，例如温度、湿度、气压等环境数据，以及人体生理参数等。这些数据被上传到云端进行分析，从中提取出有用的信息，例如环境变化趋势、疾病风险等。
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智能化阶段：在这个阶段，人工智能技术被应用到物联网中，使得物联网设备能够更加智能地响应环境变化。例如，智能家居可以根据居住者的习惯自动调整温度、照明等设备的状态。
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自主决策阶段：在这个阶段，物联网设备开始具有一定的自主决策能力，能够根据环境数据和用户需求自主地做出决策。例如，智能家居可以根据天气预报和居住者的日程自主地调整窗帘和照明等设备的状态。
边缘计算阶段：在这个阶段，物联网设备具备了一定的计算和存储能力，可以在设备端进行数据处理和分析，减少了数据传输的延迟和带宽消耗。这种将计算和存储移到设备端的方式被称为边缘计算。 -
协同学习阶段：在这个阶段，物联网设备开始具备了联合学习和协同学习的能力，能够共同学习和优化模型，从而实现更加精准和智能的决策和控制。例如，智能交通系统中的各个车辆可以通过协同学习优化路线和交通流量控制。
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可信度和安全性阶段：在这个阶段，物联网设备开始具备了更高的可信度和安全性，能够保护用户隐私和设备数据的安全。例如，智能医疗设备可以通过数据加密和权限控制保护患者的个人隐私和医疗数据的安全。
未来，随着技术的不断发展，AIOT 技术将会实现更加广泛和深入的应用，例如智能城市、智能工厂等。同时，随着 AIOT 技术的发展，也需要加强对技术伦理和社会责任的关注和管理，保障技术的可持续和安全发展。
三，AIOT学习路线&目标&就业方向
1.1、学习路线
| 阶段 | 名称 | 涉及知识点 |
|---|---|---|
| 阶段一 | Python三剑客 | 掌握数据科学常用库开发：NumPy、Pandas、Matplotlib、常用Python数据分析库的使用 |
| 阶段二 | 算法数学基础 | 掌握高等数学、概率、离散数学 |
| 阶段三 | 线性回归算法 | 掌握线性回归各种优化等算法、Ridge、Lasso、回归，掌握正则化算法 |
| 阶段四 | 线性回归分类算法 | 掌握逻辑回归 |
| 阶段五 | 无监督学习算法 | 掌握聚类算法、掌握PCA降维原理与推导，掌握EM算法，掌握GMM算法应用与原理 |
| 阶段六 | 决策树系列算法 | 掌握决策数算法原理、掌握随机森林、Adaboost 提升算法、GBDT 提升树算法，XGBoost 算法 |
| 阶段七 | Kaggle实战 | 通过实战，提升对基础算法的理解和应用 |
| 阶段八 | 概率图模型算法 | 掌握贝叶斯算法、HMM算法、最大熵模型、CRF算法 |
| 阶段九 | 深度学习课程大纲 | OPenCV机器视觉开发,TensorFlow 深度学习框架；PyTorch 深度学习框架；目标检测经典模型算法；目标检测 YOLO 算法 |
| 阶段十 | C语言编程 | 数据类型、运算符和表达式、输入和输出、流程控制、数组、函数、预处理、指针、结构体、C 语言编程高阶 |
| 阶段十一 | 数据结构和算法 | 链表、栈和队列、二叉树、图、排序算法、查找算法 |
| 阶段十二 | LInux高级程序设计 | shell编程，Linux文件IO、Linux并发编程 |
| 阶段十三 | Linux网络编程 | 网络编程预备知识、TCP编程、UDP编程、多播、组播、IO复用 |
| 阶段十四 | Linux数据库编程 | Mysql、Sqlite、Mysql C 语言编程接口、Sqlite3、C语言编程接口 |
| 阶段十五 | C++程序设计 | 类和对象、封装、继承、多态、泛型编程、STL、算法、QT应用软件开发 |
| 阶段十六 | 嵌入式传感器编程 | RS232、RS485、Linux 串口编程、GPIO 编程、烟雾传感器、温湿度传感器、继电器等 |
| 阶段十七 | 音频编程 | 音视频编程原理、H264、FMpeg、音视频网络传输、RTMP 直播、科大讯飞语音识别 |
| 阶段十八 | 5G物联网应用开发 | ARM 体系结构、STM32 应用开发、UCOS、FreeRTOS、蓝牙、zigbee、NB-IoT |
| 阶段十九 | 嵌入式Linux系统一直及驱动开发 | Uboot、Linux 内核、Linux 文件系统、MMU、内存管理、字符设备驱动、块设备驱动、平台驱动 |
1.2、实战项目
| 阶段 | 名称 | 涉及知识点 |
|---|---|---|
| 项目一 | 从OCR到STR文本检测与识别 | 掌握文本识别项目的特点和整体流程，模型部署，传统CV的文本检测算法，端到端的文本检测识别末次给你介绍 |
| 项目二 | 智能聊天机器人 | 掌握能聊天机器人概述和业界发展，文本类匹配，句子相似匹配，异质文本相似度匹配，多轮对话技术进展 |
| 项目三 | 计算机视觉医疗系统 | 掌握数字图像处理，图像认知、表示，计算机视觉经典任务，深度学习框架分析，经典网络设计，图像分割技术应用等 |
| 项目四 | 计算机视觉与电商 | 掌握图像预处理，图像特征，神经网络与深度学习，图像分类，目标检测 |
| 项目五 | 智能交通地理信息系统 | 掌握城市街道车辆多目标追踪项目实战，大规模地标图像检索，特征模型，搜索与排序方法，城市街道车辆多目标追踪项目实战 |
| 项目六 | 乳腺癌医学影像检测 | 掌握迁移学习，图像几何学基础知识，Densnet201在医学检测上的应用 |
| 项目七 | 交通标志识别 | 掌握YOLO网络框架，掌握卷积神经网络 |
| 项目八 | 车道线检测 | 掌握OpenCV机器视觉框架，了解图片处理方法 |
| 项目九 | 汽车车牌识别 | 掌握YOLO目标检测项目，掌握TensorFlow文字识别原理 |
| 项目十 | 手势识别 | 掌握OpenCV图片采集技术，掌握TensoFlow图片识别卷积神经网络 |
| 项目十一 | 驾驶员表情识别 | 掌握OpenCV机器视觉框架，了解图片处理方法，TensorFlow图片识别卷积神经网络 |
| 项目十二 | 智能停车场管理系统 | 掌握面向对象程序设计、OpenCV图像处理、传感器编程、TCP编程、UDP编程、STL容器、MySQL数据库、Sqlite3数据库、文件IO |
| 项目十三 | 基于STM32的智能小车 | 掌握STM32编程、FreeRTOS、红外传感器编程、超声波测距编程、直流电机编程、蓝牙编程、红外遥控、LC1602A显示编程 |
| 项目十四 | 智能温室大棚控制系统 | 掌握STM32编程、FreeRTOS操作系统、ZigBee编程、传感器编程、RFID编程、NB-ioT |
| 项目十五 | 基于ZigBee的智能物流仓储系统 | 掌握STM32、FreeRTOS，ZigBee组网技术、RFID、传感器编程、NB-iot |
| 项目十六 | 人工智能工业分拣系统 | 掌握LinuxPython编程、Qt编程STM32开发，机械臂开发，TensorFlow开发、AI语音识别技术、AR开发 |
| 项目十七 | 智能家居控制系统 | 掌握嵌入式Linux开发、Qt编程、传感器开发、数据库开发、音视频开发、语音识别、蓝牙Mesh组网 |
| 项目十八 | 智能无人小车 | 掌握嵌入式Linux，Python编程，PyQt编程、ROS操作系统OpenCV、Slam、TensorFlow开发、AI语音识别技术 |
| 项目十九 | 智慧教室终端 | 掌握嵌入式Linux开发、并发编程、socket编程、QT开发、传感器编程、Sqlite3数据库、语音识别、人脸识别 |
| 项目二十 | 基于NB-iot的共享单车 | 掌握STM32开发、传感器编程、Nb-iot模块编程、NB-iot通信 |
2.1、学习目标
🌟熟练掌握 C/C++编程语言，掌握面向对象程序设计方法。
🌟掌握 NB-IoT 应用软件开发方法，掌握 CoAP、MQTT 协议。
🌟熟悉嵌入式 Linux 内核移植、uboot 移植及 rootfs 制作。
🌟深刻理解嵌入式 Linux 设备驱动开发。
🌟对嵌入式 Linux 系统在视频监控、网络通信、多媒体处理及智能控制领域有深入
🌟掌握 STM32 的外围接口使用，如：GPIO、中断、定时器、ADC、UART等。
🌟掌握现场总线设计与应用，如：I2C 总线、SPI 总线、CAN 总线、RS485 总线等。
🌟熟练掌握常用数据结构和算法。
🌟熟练掌握 MySQL、sqlite3 基础语法及 C/C++编程接口。
🌟熟练掌握 Linux 应用软件编程方法，熟练使用多线程、多进程编程、socket 编程等进行应用软件开发。
🌟熟练掌握嵌入式 Linux 高级编程技术，如传感器编程、串口编程、V4L2 编程、音
视频处理、opencv、科大讯飞语音识别等。
🌟熟练掌握 QT 编程方法。
🌟熟练掌握 ARM 体系结构。
🌟掌握 STM32 开发工具及设计流程。
🌟掌握 ZigBee 应用软件开发。
🌟掌握蓝牙 Mesh 组网及应用软件开发。
理解。
🌟熟悉嵌入式人工智能项目的部署与移植开发应用。
2.2、就业方向
💻嵌入式 Linux 驱动开发工程师
💻嵌入式 Linux 系统移植与裁剪工程师
💻嵌入式 Linux 多媒体研发工程师
💻STM32 应用软件开发工程师
💻嵌入式 FreeRTOS 开发工程师
💻嵌入式 ucOS 开发工程师
💻现场总线控制、现场总线通信应用开发工程师
💻Python 开发工程师
💻人工智能开发工程师
💻C/C++软件开发工程师
💻Qt 开发工程师
💻桌面应用软件开发工程师
💻Linux 后台开发工程师
💻网游后端开发工程师
💻嵌入式 Linux 应用开发工程师
💻音视频开发工程师
💻物联网应用开发工程师
💻ARM 开发工程师
🌞🌞🌞🌞🌞🌞更新需要等本人学习完之后，请大家耐心等待，内容为本人在马士兵所学的知识点的总结。
文章出处登录后可见！
