概述

• 嵌入式人工智能
• 《人工智能标准化白皮书》
• 人工智能：利用数字计算机或者数字计算机控制的机器摸拟、延伸或扩展人的智能，感知环境
• 围绕智能活动而构造的人工系统
• 是知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程
• 分为弱人工智能和强人工智能
• 人工智能关键技术
  • 机器学习
  • 知识图谱
  • 自然语言处理
  • 人机交互
  • 计等机视觉
  • 生物特征识别
  • 虚拟现实/增强现实

• 数据丶算力丶算法模型丶应用

• 以云为中心的构架方式并非在任何情况下都是最理想的解决方案

• 信息安全担忧丶通信带宽受限丶决策实时性要求丶功耗挑战
• 以分布为特点的嵌入式智能计算-边缘计算
• 嵌入式AI：无需联网通过云端（数据中心）也可进行智能计算

机器学习

• 人类的学习过程：根据过往经验，对一类问题形成认识或总结出一定的规律，然后利用这些知识来对新的问题进行判断的过程
• 机器学习：指用某些算法指导计算机利用已知数据得出适当的模型，并依据模型对新数据判断

学习分类

• 有监督学习
  • 回归算法丶神经网络丶SⅤM
• 无监督学习
  • 聚类算法丶降维算法

• 强化学习

  学习任务

• 回归：连续值

• 分类：离散值
• 聚类：无标记信息

数据

• 数据集
• 样本（示例）
• 属性（特征）、维度
• 属性空间（样本空间）
• 训练（学习）
• 训练样本（训练集）
• 测试样本（测试集）
• 标记

泛化能力

• 学到的模型能够很好地适用于“新样本”，而不仅仅是训练集
• 训练集、测试集、验证集共同组成数据集

  基本要素

• 应用场景
  • 计算、存储、通信资源受限
• 数据
  • 大/小样本数据
• 算法
  • 轻量级机器学习算法
• 平台
  • 嵌入式处理器平台