【干活推送 】人工智能(AI)教程_nanoedge ai实践示例

这是一期干活推送，很久之前立过一个 Flag,就是进行一些人工智能的学习，然而进行的也仅仅是对资料的检索和存储。有这样一句话：“想用战术上的勤奋，掩盖战略上的懒惰” 我的上述行为用这句话诠释很是恰当。
是的，下面我依然想用下面一段内容劝退自己：
在开发生涯中，我们每次学到新的东西，就感觉打开了全新的世界，那里有不同的概念和技术，这似乎很有吸引力，愿意尝试，希望什么都学会，而这一切是没有终点的过程。编程总是有新的框架，各种解决应用的库以及其他炫酷的东西要学习。因此，在打好基础知识的前提下，我建议：立足于最擅长的东西，然后因需而学。边学边用，这样才能保持专注，持续学习。

好的，我劝退了自己，把学习的资料留给你们。

01.很不错的学习网站

首先要推荐的一个很不错的学习网站：床长人工智能教程

引用床长的原话：“在开始学习前，你可能会担心自己没有基础，担心自己数学不好，担心自己编程功底差等等。不用担心！我会用最通俗易懂的描述让你理解那些所需的数学知识以及教会你相关的编程技巧！”

02.嵌入式AI 技术专题

AI技术专题之一：意法半导体人工智能解决方案概述
AI技术专题之二：机器学习模型设计过程和MEMS MLC
AI技术专题之三：嵌入式机器学习核心运行决策树分类器
AI技术专题之四：AI在Deep Edge领域中的应用
AI技术专题之五：专为STM32 MCU优化的STM32Cube.AI库
AI技术专题之六：STM32计算机视觉包FP-AI-VISION1简介
AI技术专题之七：STM32低功耗计算机视觉应用
AI技术专题之八：基于ToF传感器的3D手势识别
AI技术专题之九：NanoEdge AI解决方案介绍
AI技术专题之十：NanoEdge AI实践示例——风扇堵塞检测
AI技术专题之十一：更简便、更智能的X-CUBE-AI v7.1.0，让您轻松部署AI模型
AI技术专题之十二：STM32图像处理库介绍

03. R2ML

R2ML