人工智能软件学习的步骤是什么？
人工智能AI,我给你简单介绍下大纲
阶段一：Python开发
Python全栈开发与人工智能之Python开发根底常识学习内容包含：Python根底语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置办法、常用模块等。
阶段二：Python高档编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高档编程和数据库开发常识学习内容包含：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、行列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发常识学习内容包含：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端结构VUE开发等。
阶段四：WEB结构开发
Python全栈开发与人工智能之WEB结构开发学习内容包含：Django结构根底、Django结构进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和行列中间件、Flask结构学习、Tornado结构学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包含：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包含：企业使用东西学习、CRM客户关系办理体系开发、海翔飞在线教育渠道开发等。
阶段七：算法&规划模式
阶段八：数据剖析
Python全栈开发与人工智能之数据剖析学习内容包含：金融量化剖析。
阶段九：机器学习、图像辨认、NLP自然言语处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包含：机器学习、图形辨认、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux体系&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发言语GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发言语GO开发学习内容包含：GO言语根底、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
如何使用FPGA加速机器学习算法
如何使用FPGA加速机器学习算法
当前，AI因为其CNN(卷积神经网络)算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程师) 在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
在这项研究中出现了一些和CNN算法实现能耗相关的几个有趣的结论：
①限定使用片上Memory;
②使用更小的乘法器;
③进行定点匹配：相对于32位定点或浮点计算，将定点计算结果精度降为16位。如果使用动态量化，8位计算同样能够产生很好的结果。
在演讲中Wittig还提到了CNN相关的两款产品：CAPI-compatible Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡和Auviz Systems提供的AuvizDNN(深度神经网络)开发库。
ADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡用于X86和IBM Power8/9数据中心和云服务，加速卡基于Xilinx Kintex UltraScale KU115 FPGA，支持Xilinx SDAcess基于OpenCL、C/C++的开发和基于Vivado HLx的HDL、HLS设计流程。
图1 Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡
Alpha DataADM-PCIE-8K5 PCIe加速卡片上带32GB DDR4-2400内存(其中16GB含ECC)，双通道SFP+支持双通道10G以太网接入。提供包括高性能PCIe/DMA在内的板级支持包(BSP) 、OpenPOWER架构的CAPI、FPGA参考设计、即插即用的O/S驱动和成熟的API等设计资源。
AuvizDNN开发库
深度学习技术使用大量的已知数据来找出一组权重和偏置值来匹配预期结果。处理被称之为训练，训练的结果是大量的模型，这一事实促使工程师们寻求使用GPU之类的专用硬件来进行训练和分类计算。
随着未来数据量的巨幅增长，机器学习将会搬到云端完成。这样就急需一种既可以加速算法，又不会大规模增加功耗的处理平台，在这种情况下，FPGA开始登场。
随着一些列的先进开发环境投入使用，软件开发工程师将他们的设计在Xilinx FPGA上实现变得更加容易。Auviz Systems开发的AuvizDNN库为用户提供优化的函数接口，用户可以针对不同的应用创建自定义的CNN。这些函数可以方便的通过Xilinx SDAcess这样的集成开发环境调用。在创建对象和数据池后，就会调用函数创建每一个卷积层、然后是致密层，最后是 softmax层
