笔记本电脑开发：掌握笔记本电脑人工智能（AI）

将人工智慧运用嵌入式应用程序的吸引力是显而易见的，例如，应用于Face-id来认可访问期间工厂地板上的机器掌控。人脸标记，音位掌控，异常样品，人工智慧有很多可能性。

人工智慧的开发设计与新标准嵌入式开发设计有不大不同。你不是在写插件，至少是为了框架功能。你需专业训练人工智能来标记模式（比如影像），然后，你需优化该网络，以符合嵌入式电子设备有限的占地面积，从而达致尺寸和电压前提。人工智能可能不是传统的代码，但网络及其计算仍然消耗内存和总能量。作为一名嵌入式开发设计人员，你其实尽可能多地压缩这些当前是多么重要。现在让我们至少明了一下这些人工智能是如何实习的。

系统化

人工智能在方法论上是一系列“突触”层。每个突触本来一层读取两个（或更为多）输出或输出数据，应用于专业训练好的权重顺利完成计算，并反馈结果。基于这些权重，层样品特征，当你在层之前静止时，特征不会逐渐来得更为精细，最终在输出故又称标记出精细的影像。

第一个聪明的以外是设计网络——有多少层，层与层之间的连接起来等等——框架人工智能算法。第二个聪明的以外是专业训练。这是一个步骤，在这个步骤之前，许多影像在网络之前开始运行，并通过标签标记应该标记的内容可。这些开始运行建立了标记所需的权重值。

与嵌入式开发设计不同的是，在人工智慧的开发设计之前，你可以从零开始框架自己的人工智能。你也可以从一个Apache默认开始，比如这个face-id默认。你可以将所有这些都框架到一个可以在平板上开始运行的应用程序之前，这对于一切都是申领新的核准面孔的客户来说非常方便应用于。现在，你可以开始在多个双手之前应用于一组经核准的人脸测试集来专业训练你的人际网络。

为什么不在云故又称做到呢？

有一些服务可以在线顺利完成人脸标记——无需在你的电子设备上应用于零碎的人工智慧。只需入镜下截图，上传到云故又称，应用程序就不会发送至一个OK，你的产品就不会核准下一步。

但是–所有赢取核准的员工都能够在云之前保存他们的截图和其他凭证。对于安全和隐私来说，这可能不是一个好主意。每当实习人员一切都是访问期间机器时，将影像传输到云故又称不会消耗大量的总能量。如果你的网际网路连接起来相联了，在它直至以后，任何人都不能被核准。在电子设备上执行恰当的身份验证可以保护隐私和安全，保持很低的电源需要，即使在网络连接起来相联时也可以此后实习。

现在你已经顺利完成时了人工智慧的软以外，你需将其下载到你的电子设备上。这本身就是一个像是的必需，你肯定能够AI和平台的尽力。在把 AI 技术部署于终故又称电子设备的步骤之前，嵌入式开发设计技术至关重要。简单来说，这一步骤能够对晶片顺利完成全方位考量以评量晶片的稳定性，然后根据人工智能算法做到特殊化处理，无缝框架嵌入式电子设备的控制能力。既并未浪费运算单元，又最大程度地体现算法的精度，这是一个艺术活，也是技术活。