达内教育目前开设Java，JAVA大数据，软件测试，Python，室内设计，UI设计，网页设计，Linux云计算，Web前端，VR，影视后期，新媒体运营，淘宝美工，网络营销，电商等课程，为IT企业提供全面的人才服务，并为全行业提供应用型人才

　　达内OMO教学模式，全新升级

　　线上线下交互学习，满足学生多样化学习需求

　　实战讲师亲授课：与线下班同等师资，全部由实战讲师直播授课

　　匹配OMO 全新课研：基于企业需求调研，匹配全新OMO教学模式研发

　　线上线下 同等服务：打造OMO教学10大服务标准，线上线下统一管理

　　线下线上 无缝衔接：OMO教学模式下，线上线下无缝转班，学习更灵活

　　学习便捷 全面提升：直播学，随时学，随时问，反复学，学习安排更便捷

　　学员管理 全面升级：专人专岗导学、督学、答疑，就业全服务匹配

　　达内根据不同学员情况开设就业班、才高班、辅导班

　　不同学生、因材施教、课程分级

　　不同级别、分班教学、逐级提升

　　不同班级、紧跟市场、推荐工作

　　在嵌入式领域出现了 MCU 与 AI 芯片两个有本质差异的芯片群。前者是满足工具智能化的智能控制芯片(以控制见长)；后者是满足智能机器深度学习的计算芯片(以计算见长)。未来，在人工智领域会逐渐形成智能化工具与智能机器两大领域。

　　业内何立民教授认为“AI 芯片”值得关注!针对此问题，何教授有自己的看法：“AI 芯片”的确存在，其概念不仅被广泛应用，也无法用其它的概念，如 MCU、MPU 等概念所替代。

　　目前，智能化工具领域业已成熟，智能机器领域依托 AI 芯片、神经网络、深度学习、云际交互逐渐向强人工智能领域进发。而 AI 芯片形式多样，属初级发展阶段，尽管有些概念尚可商榷，但原有的各种嵌入式处理器的概念已无法沿袭，“AI 芯片”可能会约定式俗。

　　以人脸识别为例，用于门禁的实时人脸识别，也许可以用 MCU+图形加速器方案。但要从众多人群中实时识别特定的人脸，就要引入深度学习，不断提高其识别能力;为了与众多人脸对比，还要与云端大数据交互，无论多么高明的 MCU 都无法承担如此重任。也许“深度学习”、“云端交互”是 AI 芯片的两大重要特征。

　　在 IEEE 协会在京举办研讨会上，王飞跃教授直言，我不认为现在有所谓的人工智能芯片。德国马格德堡大学教授安德烈·纽伦堡(Andreas Nuernberger)补充道：“我同意没有人工智能芯片这一说法。现在芯片的发展加速了深度学习的过程，之前在图像方面也有这种深度学习，你现在把它们称作为人工智能的芯片，但这是出于某种特定的目的而生产的产品。我觉得现在物联网可以让过程变得更加可靠，可以确保这些网络和硬件的反应速度更快、更加可靠、更有活力。我觉得这些是智能硬件的现实世界，但是他们的代价很高，因为你需要更加复杂的基础设施，更多的技术，这和之前是不同的。”

　　目前 AI 芯片领域竞争激烈，也许一时难以形式统一的结构体系，但逐步完善后，作为嵌入式领域中的又一新兵，在人工智能领域与 MCU 相互补充、各尽其职。既不可相互替代，又有不同的技术发展方向。MCU 与 AI 处理器用在不同领域，两者都有巨大的发展潜力。

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