大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于linux人工智能，linux人工智能开发这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能是如何与嵌入式系统完美融合的？
嵌入式基本上都是与硬件结合相对比较紧密的，有些小型简单的就不需要上系统了直接用单片机跑就可以实现了，比如一些儿童玩具，家用小电器等很少有上系统的。
AI说白了就是各种复杂算法的实现，现在很火的智能硬件就是嵌入式系统与AI技术的结合。简单来说就是AI算法在嵌入式系统上运行实现，使硬件的使用表现出更加的方便简单。
比如说现在的语音识别技术，就是通过将接受到的语音信号经过AI算法的解析，得到语音信号内容，再根据此内容做出相应的回复等。这一套流程下来就完成了语音交互。
不过这样说起来简单，但真正要做好做出色还是有不少挑战的。
深度是基于Debian的Linux操作系统，统信折腾有意义吗？
只要能自主可控就有意义。如果纠结于谁发明创造的，那要回滚到机械时代从头自己再来一次。为什么这么说呢？
如果操作系统从底层开始自己开发的，是不是有人问这个系统的开发语言是别人的；自己做一套语言可能又会问汇编架构是人家的，操作系统原理是人家的，网络通讯协议是人家的，很多底层算法是人家的，二进制是人家发明的，门电路逻辑是人家发明的，晶体管是人家的，电子管也是人家的，连机械计算机也是人家的。
怎么办，落后就是现状，全从头开始还是从现状开始跟进？
少到嘴仗，觉得自己厉害就上，批评家拯救不了国家民族。
搞嵌入式linux开发还有前途吗？
对于这个问题，每个人的人生经历不同，所以会有不同的答案，你虽然提出这个问题，但我想你心里也对这个话题有自己的认识。在此我聊一下我的感受，仅供参考。
1)嵌入式这个行业知识壁垒比较高，投身这个行业，需要软件和硬件的知识组合起来，才能应对项目的挑战。例如：你正在编写一个SPI读写Flash的功能，你的硬件同事提醒你需要注意这款芯片的写时序需要注意精确的前置延时。另外，你的硬件同事拉来一台示波器，让你代码在在DATA引脚输出一段方波。因此，较高的知识壁垒会相对减少从业人员的数量，物以稀为贵，这个行业会呈现两个特点：1)工资水平较高2)经验累积与年龄正相关(也就是所谓的"越老越吃香")
2)这个行业真正挑战你的知识结构。计算机工业发展虽然日新月异，但是底层的技术体系很少发生改变，至今人类还没有跳脱出冯诺依曼的基础计算体系。这个和互联网行业不一样，互联网是一个年轻的行业，有巨量的从业人员，短短几个月的速成班就可以轻松上手。在嵌入式这里，需要好几年的知识浸淫，承受各种Bug的捶打，最后才能功成名就，登堂入室。你老了，也变强了！
3)说一下不好的地方：在嵌入式行业从业几年，你对各大厂的MCU系列了如指掌，各类设备驱动移植轻车熟路，会让你有这样一种错觉：我已练就降龙十八掌，再厉害的高手也难不倒我了，真是独孤求败呀！
但时代变迁了，现在的大势是互联网，云计算，人工智能的时代，各个大佬已经提前完成风口的布局，如果没有一颗学无止境的心态，不愿意踏出自己的舒适区，只守着嵌入式这一亩三分田，那么就会不知不觉被历史车轮甩到后面。为了应对这种大势的降维打击，我们每个个体只有与时俱进，不断充实自身的知识链，成为一个全栈式个体，才能直面时代的挑战。
人工智能大三要学什么科目
人工智能学的科目：数据科学与大数据专业和人工智能专业的必修基础课程方面一般包含大数据（人工智能）概论、Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数学及统计类课程（高等数学、线性代数、概率论、数理统计）、大数据应用开发语言、Hadoop大数据技术、分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据挖掘技术与应用、大数据分析与内存计算等。
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