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徐州嵌入式人工智能培訓學習課程大綱：
階段一 嵌入式開發(fā)基礎理論
Linux基礎及C語言高級
本課程通過對Linux基礎及C語言的講解，讓學員對嵌入式C語言有一定的精通掌握，課程內容包括有Linux基礎、shell命令、Linux 網絡配置、C語言開發(fā)環(huán)境搭建、指針、函數、結構體和共用體、存儲類型及其他知識點。
數據結構
掌握數據結構的概念及相關知識點，是嵌入式開發(fā)基礎學習的重點，在數據結構這一課程中，學員學習的內容包括數據結構介紹、線 性表、線性表的順序表示、線性表的鏈式表示、棧、隊列、樹、圖、排序算法。
階段二 嵌入式應用層開發(fā)核心課程
Linux I/O、文件目錄控制
Linux I/O、文件目錄控制是嵌入式Linux中重要的知識點，本課程通過學習標準I/O、文件I/O、文件和目錄、靜態(tài)庫、動態(tài)庫，強化 學員對Linux應用開發(fā)的理解和應用能力。
Linux進程、線程開發(fā)
Linux進程、線程開發(fā)是應用開發(fā)中非常重要的一部分內容，課程內容包括：進程管理、Linux線程，進程間通信（無名管道PIPE、有 名管道FIFO、信號基礎及相關知識點、IPC及相關知識點）。
Linux網絡開發(fā)及綜合案例
應用開發(fā)的絕大部分項目都涉及到了網絡功能，有一個好的網絡編程功底，是從事Linux應用開發(fā)的基礎。包括：網絡體系結構， TCP/IP協(xié)議，TCP及UDP編程，服務器模型，超時控制，協(xié)議分析，抓包等。在講解過程中，本課程會結合大量的案例來講解。
C語言課程
從C到C、C新增特性、C和C兼容及差異、內存模型和名字空間、標準流、對象和類、運算符重載、模板、類繼承、多態(tài) 、異常、轉換函數、智能指針及STL、熟悉面向對象編程語言。
Qt應用開發(fā)
掌握Qt應用編程的主要方法，熟悉Qt中的主要組件和常用圖形界面組件，熟悉Qt中事件驅動的信號槽機制，熟悉Qt和2D技術，熟悉Qt 的進程、線程及網絡編程，并完成一個基于Qt的文件下載工具的編寫。
階段三 5G物聯(lián)網核心開發(fā)課程
STM32開發(fā)課程
Linux STM32系列課程主要培養(yǎng)學員對嵌入式系統(tǒng)控制部分體系結構的理解，掌握基于這款MCU的軟硬件開發(fā)技術，掌握常 用單片機原理及編程接口技術和常用傳感器的使用方法。
5G窄帶物聯(lián)網開發(fā)
在STM32課程基礎上學習LoRa技術及NB-IoT技術，在5G的時代做好物聯(lián)網開發(fā)，掌握技術原理及相對應的物聯(lián)網行業(yè)解決方案， 智慧牧場、智慧抄表、智慧停車、智慧灌溉等系統(tǒng)開發(fā)。全面掌握LoRa和NB-IoT關鍵開發(fā)技能，具備物聯(lián)網項目開發(fā)經驗。
階段四 嵌入式底層開發(fā)核心課程
ARM開發(fā)技術
Linux嵌入式底層開發(fā)的核心，ARM處理器是至關重要的一個學習內容，而ARM開發(fā)技術是每一位嵌入式工程師必須掌握的。在這個課程里，學員將學習ARM體系機構、ARM指令集、異常處理過程、匯編/C語言混合編程、ARM硬件接口（包括GPIO、PWM、ADC、USART、I2C總線和SPI總線等接口實驗）、ARM Cortex-M微控制STM32開發(fā)。
Linux系統(tǒng)移植
本課程包括嵌入式Linux環(huán)境搭建、BootLoader（工作原理、uboot的實現(xiàn)及使用、BootLoader啟動流程代碼詳細分析）、配置 編譯Linux內核（內核中圖形化界面配置分析，模塊化的驅動編譯）、嵌入式Linux文件系統(tǒng)制作。并且在系統(tǒng)移植中使用的u-boot源碼的版本為u-boot-2020.01版本，內核源碼的版本是linux-5.4.31，都支持設備樹的使用。
Linux內核及驅動開發(fā)
本課程包括Linux字符設備驅動基礎、并發(fā)控制、阻塞與非阻塞IO、睡眠機制、Poll和Select操作、異步通知、中斷處理、延遲機制 、內核地址空間與內存使用、Linux設備模型與sysfs文件系統(tǒng)、udev和devfs文件系統(tǒng)、Platform平臺總線、ARM接口驅動、塊設備驅動、網絡設備驅動，以及攝像頭驅動的框架分析。
階段五 人工智能核心開發(fā)課程
Python
熟練掌握pyhton語言基礎、python核心編程，靈活應用python腳本語言，明確python的實用行，明確python在人工智能技術領 域上的重要作用，為后續(xù)人工智能的學習打好堅實的基礎。
人工智能機器學習
本課程將帶領學員了解并掌握人工智能領域，掌握人工智能技術，明確人工智能行業(yè)的發(fā)展前景，熟練掌握TensorFlow、神經網或 ，TFLearn等等人工智能相關技術。