想学习物联网，需要学习哪些专业方面的课程和知识？

要想成为系统的的物联网工程师需要系统学习。由浅入深地对嵌入式物联网技术以及Linux平台全面掌握，能够独立胜任物联网开发、嵌入式Linux应用开发、5G周边产品开发、底层系统开发、设备驱动开发、从终端到云技术开发以及Linux衍生产品等多方面工作。可以更加系统的了解嵌入式物联网相关行业知识。
具体所学知识包括：
1嵌入式C语言高级编程及行业应用
2各常用数据结构与算法相关知识，以及面向接口的编程
3GUI图形库应用开发技术
4Linux *** 作系统使用
5Linux系统编程
6Linux系统网络编程
7Linux网络路由及数据交换技术
8嵌入式数据库
9嵌入式C++语言编程，以及面向模板库的应用开发
10OpenCV、OpenGL等图像处理
11AI模型训练及场景定位识别应用
12RFID场景应用
13zigbee低功耗网络技术
14Bluebooth组网技术
15MQTT云平台搭建技术
16NB-IOT各大云平台通信技术
17基于5G技术的嵌入式物联网行业应用
18ARM体系结构
19Bootloader启动过程
20常见Bootloader源码及平台移植
21嵌入式Linux内核裁减以及移植
22嵌入式Linux平台搭建技术及技巧
23Android ROM包制作流程
24Android底层驱动开发
25嵌入式从8位到64位硬件底层开发
26嵌入式Linux设备驱动移植以及开发
如果有机会通过十个左右的大项目实践，掌握物联网+嵌入式实际项目案例开发流程，提高研发技能。

训练AI模型一定要有标注的数据。十几年过去了，当普通人还在沉迷算力、算法给AI带来的进步时，真正的从业者都会承认AI的发展已经迈向了技术和产业深度融合的新阶段，其中一个标志是移动互联网的极速发展，智能手机大规模普及，IoT物联网的兴起带来了AI模型训练迭代以及应用落地所需的海量数据。

通用视觉技术体系

通用视觉技术体系书生由七大模块组成，包括通用视觉数据系统、通用视觉网络结构、通用视觉评测基准三个基础设施模块，以及区分上下游的四个训练阶段模块。

将全新的通用视觉技术体系命名为书生，意在体现其如同书生一般的特质，可通过持续学习，举一反三，逐步实现通用视觉领域的融会贯通，最终实现灵活高效的模型部署。

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