人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能目前主要落地的领域在于三个大的方向：
机器视觉 - 通过摄像头获取的图像或视频，通过人工智能算法对物体进行识别，比如常见的人脸识别、表情/手势识别、物体识别、手写体设别等，这些都比较成熟，也是我们在学习人工智能的时候最基础的训练项目；
智能语音交互 - 以Amazon的Echo系列、Google的Assistant以及最早苹果的Siri为先导，中国的互联网公司也都跟上的小度、小雅等等，其实都是进行语音的识别以后能够通过后台庞大数据分析给出询问者最想得到的答复，就如电影“Her”里面的场景，不久的将来，人类可以和一个虚拟的“人物”进行各种对话，他/她会比现实中的人更懂你；
自然语言处理 - 简单的讲，能摸得着的就是翻译。近期我简单体验了一下Google的专业翻译，虽然还有一些句子翻的比较晦涩，不符合我们的口语化说法，但让我吃惊的是它能自动识别出专业领域的一些符号、一些专业词汇，翻译的准确度已经达到90%以上，这比5年前的体验要提升了很多。
很多做硬件的工程师和高校的老师/学生都在咨询，在没有非常深厚的数学功底和图像处理的基础前提下，进入AI领域相比其它专业的人来讲是否更困难？我个人的意见，未来人工智能最大的应用场景其实是在物联网领域，因为AI离不开数据，而物联网正好通过传感器收集了大量的数据，在每一个物联网的细分领域都可以用人工智能的工具对这些数据进行深度的解读和挖掘，并指导我们对周围的时间有更好的控制。
作为硬件工程师，如何入门人工智能呢？以下是我的建议：
阅读一本书 - 找本通俗易懂的书阅读一下关于人工智能/深度学习的科普知识，京东上搜一下评价比较高的书，花几十块钱买一本看看还是值得的；
掌握一门工具 - 自然是Google的Tensorflow，原因？Google的产品有未来、开源、玩的人多、生态系统完整，怎么用？可以关注Tensorflow的公众号，里面有很多关于Tensorflow的应用案例和教程；
基于一个平台 - 树莓派 + Intel/Movidius的NCS，哪里买？这个可以去爱板网商城
做一个项目 - 机器人/智能车相关的，原因？做起来有意思，有挑战，有感知、有执行，中间就需要智能化的算法
如何做机器人？很多朋友没有这方面的积累，那我们就从电路城（http://www.cirmall.com/）中汇集了一些工程师网友做的作品，供对人工智能/机器人感兴趣的朋友。这些项目多数是基于Arduino平台做的，其实升级成树莓派（Raspberry Pi）会更加强大，毕竟树莓派就像一个功能强大的小电脑，运行Linux，还能够通过NCS对采集进来的视频进行加速处理，让自己的机器人有了一个更加强大、智能的大脑。
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史海拾趣
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