NVIDIA® Jetson Nano 是一款功能强大的人工智能（AI）开发板，可在图像识别、对象检测、语义分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络，助你快速入门学习 AI 技术，并将其应用到各种智能设备上。相校树莓派一类单板计算机的优势是具有专用 GPU 加速处理器，CPU可以通过CUDA框架在GPU上调用CUDA功能，从而实现并行计算的可能性。

针对教育机构、学生和初学者，英伟达在原来 Jetson Nano Developer Kit（B01，4GB）的基础上推出了简化版本 Jetson Nano 2GB Developer Kit，以更低的价格（$54.00）服务世界各地的创客、学习者和嵌入式开发者。

这些课程旨在为人工智能和计算机科学领域的新人们提供广度与深度并重的知识。

AI领域综合了众多知识，其中编程语言、机器学习和深度学习是其核心。举个例子，我们可以从《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》一书来认识Python数据分析与机器学习的基本知识结构，从而初步了解AI的学习路径。

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。

2018年4月28日，由华东师范大学出版社、商务印书馆、商汤科技、华东师范大学国际慕课研究中心共同主办的“人工智能教育研讨会暨《人工智能基础（高中版）》教材发布会”在华东师范大学隆重举行。

这是我国首部高中教材《人工智能基础》出版，华东师范大学第二附属中学、上海交通大学附中、清华大学附属中学、上海市市西中学等全国40所学校成为首批“人工智能教育实验基地学校”。

斯坦福大学发布了“2019年人工智能指数报告”（Artificial Intelligence Index Report 2019）。

报告显示，欧洲一直是最大的AI论文出版源，2018年Scopus追踪的人工智能出版物中，欧洲的论文比例上升到27%以上。中国发表的论文占全球人工智能文章的比例从2000年的10%增长到2018年的28%。

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。

机器学习是人工智能的核心，深度学习是主要的机器学习算法。

每年的这个时候，我们都会回顾过去，展望未来。对于数据科学、机器学习和人工智能来说，则是看看什么趋势会加快、什么事情会真正发生、什么事情在未来一年不会发生。

我们一整年都在观察和报道这些趋势，并且我们搜索了网络，咨询了我们的一些专家以了解其他人的想法。

当我作为数据科学家介绍自己的时候，我经常会遇到像“数据科学和机器学习有什么区别”或者“这是否意味着你在从事人工智能研究？”这样的问题，我已经回答了无数遍，这些回答已经符合了我的 “三次准则”：

• 当你写相同的代码写了三遍时，你就应该去写一个函数
• 当你给出相同的个人建议三次时，你就应该将建议写在博客里