23期：杨云博士教你如何开启你想要的人工智能时代

yangyunecho

独活草 发表于 2021-1-5 16:36
尊敬的杨博士您好，首先我个人是很激动想把机器学习的算法等引入到嵌入式设备中去的，截止到目前，我试用过 ...

您好，在嵌入式平台加速CNN或者LSTM等深度模型，如果片上资源够，目前主流方法是先展平矩阵乘法，再考虑激活函数简化计算，可参考我们书中深度学习一章，对深度模型在ARM+FPGA平台的加速比有定量测试，希望能对您的学习和实现提供有益帮助。

yangyunecho

redplum1 发表于 2021-1-5 16:48
大咖您好，现在伴随着人工智能热潮，很多入门者缺乏专业的、个性化的指点亦或辅导，针对种类多，类型复杂和 ...

您好，人工智能入门，如果有C语言基础，可以学习Python，并进一步基于sklearn机器学习算法库掌握经典算法实现。或者，如果想理解算法实现原理，可以采用Matlab或Octave平台，实现自己感兴趣的算法，再根据具体工作和学习需求进一步深化。

yangyunecho

plumvicto 发表于 2021-1-5 16:50
杨博士，你好。现在人工智能大数据很火，卷积神经网络，Tensorflow，Python等都需要学习吗，能否给出一个路 ...

您好，大数据成就了深度模型，因为深度模型需要学习大量数据获取有效信息，从而做出智能预测或分类。入门建议学习经典浅层机器学习算法，如多层神经网络结构和误差反向传播的原理，这样更有利于对深度神经网络的理解。

yangyunecho

jinglixixi 发表于 2021-1-5 17:29
十分想学，但不知道如何 入门学起！

可以从了解经典的搜索算法，再到机器经典算法，多层神经网络，深度卷积网络等，从简单到复杂，循序递进学习。

yangyunecho

yangjiaxu 发表于 2021-1-5 14:08
硬件安全都包括什么？

硬件安全是一个新的学科，目前主要研究包括芯片级安全和设备级安全，芯片级安全主要包括芯片身份认证，真伪鉴别，可信测试等等，设备安全主要有数字签名，网络空间恶意攻击等，如果您感兴趣，可以参考佛罗里达大学著名学者Tehranipoor教授和Yier Jin教授的论文和专著。

inowfordream

杨老师，请问你觉得机器学习会是以后的人工智能实现的主要方向么，会不会有其他学术研究出现替代机器学习。

nemon

杨博士，您好！关于AI向您请教个问题：
很多厂商在芯片中支持sigmod等运算加速，但是在深度学习模型设计时却倾向于使用relu这类不需加速的激活函数，而且还有量化等技术手段可以不用浮点运算。那么芯片设计专用计算单元意义还大吗？

独活草

yangyunecho 发表于 2021-1-5 21:26
您好，大数据成就了深度模型，因为深度模型需要学习大量数据获取有效信息，从而做出智能预测或分类。入门 ...

尊敬的杨博士，上面提到了大数据成就了深度模型，深度模型的开发与训练常规做法是在性能配置好的电脑或云主机上运行，我想请教一下，是否有方法可以在轻量级的嵌入式板卡上进行数据的实时获取、深度模型的参数自适应调整、优化？  比如巡检机器人的机器视觉、路径规划用途

yangyunecho

独活草 发表于 2021-1-6 14:33
尊敬的杨博士，上面提到了大数据成就了深度模型，深度模型的开发与训练常规做法是在性能配置好的电脑或云 ...

您好，深度神经网络一般采用离线训练，在线测试，尤其嵌入式系统中采用深度模型，如果需要自适应调参优化，可以考虑具体应用中动态配置模型参数。

yangyunecho

nemon 发表于 2021-1-6 13:51
杨博士，您好！关于AI向您请教个问题：
很多厂商在芯片中支持sigmod等运算加速，但是在深度学习模型设计时 ...

您好，芯片中集成S激活函数,是考虑传统经典模型中多采用该函数为激活函数，而且在二分类时，S函数较Relu的输出更合理。同时，由于Relu函数的输出较S函数的输出在大于0时，可有效缓解深度模型迭代中的梯度消失问题，因此在深度模型的中间隐含层多采用Relu函数做激活。最后，深度模型中采用浮点计算，在硬件平台实现加速时，如果平台不支持浮点运算，在转换为整数运算后，常会导致模型精度降低。