AI+芯片=_____?-技术圈

本月7日下午消息，2021世界人工智能大会期间，国产化AI芯片厂商燧原科技正式发布了第二代人工智能训练产品——“邃思2.0”芯片。

据发布会介绍，经过全新的升级迭代后，邃思2.0在计算能力、存储和带宽、互联能力等方面，较第一代训练产品均有大幅提升，对超大规模的模型支持能力也增强。

与此同时，拿下四个国内第一的称号。

以现阶段来看，市场上还在针对系统软件、程序库、人工智能框架和编译器开发新的架构，但发展到现在市场的主要神经网络与软件框架大多都已经定型。

人工智能大火之后，由于各种框架的出现，进一步降低了学习门槛，大量的从业者涌入了进来，使得行业赛道变的拥挤和内卷。

但业内讨论的AI技术也多是从软件和算法的角度出发的，大家都知道驱动人工智能发展的三驾马车是数据、算法和算力。

这意味着人工智能的发展不仅需要高效的算法，而且需要强大算力的芯片和硬件支撑，所以进一步催生了芯片制造的需求，未来AI+芯片或许也是一个不错的行业研究领域。

行内的一个共识是：构建新一代芯片，并紧密地整合到软件中，以实现和进一步优化市场主流的神经网络的运作表现，是目前AI芯片产业所共同的发展方向。

我本人一直从事芯片和硬件相关的工作，同时也一直关注着这块的发展，相信随着人工智能技术进一步的成熟，AI+芯片的结合应用领域也具有巨大的潜力。

前段时候，有水友单独跟我讨论了这个话题，还问我有没有一些AI入门资料推荐。

所以我把压箱底的一套入门AI的学习教程分享出来，这套资料非常系统全面，包含NLP和CV多个领域，希望能拓宽大家的视野，在未来职业选择上多一份竞争力。

接下来，我详细介绍一下，这份资料该如何学习？

首先，入门AI，掌握一门深度学习框架是必备的生存技能之一。

所以教程会从深度学习框架学习入手，带你从零开始训练网络，做到独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），并进行神经网络的训练和推理（涉及PyTorch、Tensorflow、Caffe、Mxnet等多个主流框架），通过实战让你掌握各种深度学习开源框架。

在计算机视觉技术方面，会系统讲解卷积神经网络、目标检测、OpenCV等，从检测模型教学逐步深入，直到达到CV算法核心能力的提升。（资料已经全部整理好）

（资料内容过多，仅截取部分）

由于工作需要，这份教程我本人也在学习中，虽然已经从事这个行业多年，再看这份教程的时候，仍然能查漏补缺，收获满满，我相信不管是AI入门，还是已经具备了一定的工作经验，这份学习资料，都值得你去认真学习研究。

上次已经给大家推荐过一次，但微信有限制每天只能加100个人，很多人反馈没有领到，这次又申请到了100个名额，速度领取，手慢无！

👇长按下方二维码 2 秒

立即领取

（添加小助理人数较多，请耐心等待）

该视频出品人是王小天，目前就职于BAT之一，AI算法高级技术专家，法国TOP3高校双硕（计算机科学和数学应用双硕士）毕业。

他在人工智能和芯片领域发表10余篇论文，具有深厚的学术背景和丰富的项目及业务落地经验。

工作期间主要负责人工智能业务线CV与NLP相关算法工作，推进人机混合智能、语义分割、机器翻译、虹膜识别等模块的核心算法研究与优化。

对图像分类、物体检测、目标跟踪、自动驾驶、计算机体系结构等有深入的研究。

他兼具理论与实战落地经验，深知初学者学习痛点。说实话，这样资历的人，很难得。

所有以上相关的的内容全部都已经打包好了，汇总成了一份百度云的链接，小贴心之处是怕有的兄弟没有买百度云会员的朋友，能用2MB+/S的速度下载，还特地给大家准备了下载工具。