第一篇 人工智能基礎(chǔ)
一、人工智能發(fā)展簡史2
二、重大里程碑事件3
三、智能時代的概念與特征 4
四、人工智能技術(shù)對教育的影響和挑戰(zhàn) 5
五、人工智能技術(shù)對科學(xué)研究的影響和挑戰(zhàn) 5
六、人工智能技術(shù)對社會治理的影響和挑戰(zhàn) 6
七、人工智能技術(shù)的未來發(fā)展展望7
八、當(dāng)前人工智能技術(shù)的不足之處 7
九、青少年人工智能教育需要考慮哪些因素 8
十、如何讓青少年學(xué)生適應(yīng)未來高速發(fā)展的人工智能科技8
十一、中小學(xué)人工智能課程應(yīng)該如何開展 9
十二、結(jié)論 10


第二篇 人工智能項目實例
實例一　趣味甲骨文學(xué)習(xí)小游戲12
學(xué)習(xí)活動一：如何訓(xùn)練一個圖像分類模型14
任務(wù)一：AI體驗之分類模型訓(xùn)練14
任務(wù)二：用EasyTrain訓(xùn)練圖像分類模型14
任務(wù)三：用Python代碼訓(xùn)練圖像分類模型15
任務(wù)四：選擇合適的工具訓(xùn)練甲骨文識別模型16
學(xué)習(xí)活動二：如何測試模型并應(yīng)用模型16
任務(wù)一：用一張新圖片測試模型效果16
任務(wù)二：模型測試實驗17
任務(wù)三：模型轉(zhuǎn)換和應(yīng)用實踐18
任務(wù)四：設(shè)計甲骨文識別模型的應(yīng)用19
學(xué)習(xí)活動三：如何制作數(shù)據(jù)集19
任務(wù)一：認(rèn)識ImageNet格式的數(shù)據(jù)集19
任務(wù)二：用BaseDT制作數(shù)據(jù)集20
任務(wù)三：用BaseDT制作甲骨文自制數(shù)據(jù)集20
任務(wù)四：用自制數(shù)據(jù)集完成模型訓(xùn)練21
學(xué)習(xí)活動四：趣味甲骨文學(xué)習(xí)小游戲開發(fā)21
任務(wù)一：學(xué)習(xí)Gradio庫的安裝和基本使用22
任務(wù)二：用Gradio庫搭建簡易模型展示系統(tǒng)22
任務(wù)三：構(gòu)思趣味甲骨文學(xué)習(xí)小游戲的功能實現(xiàn)23
任務(wù)四：開發(fā)趣味甲骨文學(xué)習(xí)小游戲24

實例二　智能設(shè)備助力番茄的生長25
學(xué)習(xí)活動一：巧妙解決番茄的土壤灌溉問題26
任務(wù)一：使用土壤濕度傳感器26
任務(wù)二：土壤濕度檢測儀的值的獲取27
任務(wù)三：尋找土壤濕度檢測儀和土壤濕度傳感器的值之間的關(guān)系28
任務(wù)四：了解番茄苗灌溉設(shè)備29
任務(wù)五：利用智能設(shè)備設(shè)計食物供給單元實驗箱30
學(xué)習(xí)活動二：如何使用攝像頭識別番茄苗的病蟲害31
任務(wù)一：辨別番茄健康和非健康的葉子31
任務(wù)二：認(rèn)識機(jī)器學(xué)習(xí)在視頻識別過程中的應(yīng)用32
任務(wù)三：使用攝像頭獲取番茄葉子的圖像33
任務(wù)四：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析圖像35
任務(wù)五：番茄病蟲害的識別應(yīng)用37
學(xué)習(xí)活動三：食物供給單元實驗箱賞析39

實例三　有趣的掌上游戲機(jī)40
學(xué)習(xí)活動一：認(rèn)識智能開發(fā)板，讓屏幕亮起來41
任務(wù)一：點亮LED陣列41
任務(wù)二：感知與顯示溫度42
任務(wù)三：使用可編程按鈕控制LED43
學(xué)習(xí)活動二：制作“變量”游戲43
任務(wù)一：制作“剪刀、石頭、布”小游戲43
任務(wù)二：制作聯(lián)機(jī)小游戲44
學(xué)習(xí)活動三：制作“接果果”游戲45
任務(wù)一：制作移動的“籃子”46
任務(wù)二：制作掉落的“果子”47
任務(wù)三：“接果果”游戲?qū)崿F(xiàn)48
學(xué)習(xí)活動四：使用手勢識別讓游戲更有趣49
任務(wù)一：啟動手勢識別傳感器模塊49
任務(wù)二：制作手勢識別“搖骰子”小游戲50
學(xué)習(xí)活動五：設(shè)計掌上游戲機(jī)的外觀結(jié)構(gòu)51
任務(wù)一：設(shè)計掌上游戲機(jī)外殼51
任務(wù)二：繪制掌上游戲機(jī)外殼工程圖52
任務(wù)三：制作、加工、組裝掌上游戲機(jī)外殼53
學(xué)習(xí)活動六：掌上游戲機(jī)作品賞析53

實例四　自動駕駛，智慧出行54
學(xué)習(xí)活動一：了解無人駕駛車55
任務(wù)一：了解無人駕駛車的誕生與發(fā)展55
任務(wù)二：比較駕駛自動化等級56
任務(wù)三：認(rèn)識無人駕駛車的組成部分56
任務(wù)四：組裝智能小車57
學(xué)習(xí)活動二：智能小車基本運(yùn)動59
任務(wù)一：智能小車開發(fā)環(huán)境配置59
任務(wù)二：智能小車電機(jī)控制60
任務(wù)三：通過小部件控制智能小車62
任務(wù)四：智能小車遙控63
學(xué)習(xí)活動三：視覺避障65
任務(wù)一：數(shù)據(jù)采集66
任務(wù)二：模型訓(xùn)練68
任務(wù)三：避障駕駛69
學(xué)習(xí)活動四：智能小車作品賞析71

實例五　智能鳥巢項目的設(shè)計與制作73
學(xué)習(xí)活動一：如何測量和顯示溫濕度74
任務(wù)一：測試溫濕度傳感器74
任務(wù)二：溫濕度傳感器的測量實踐75
任務(wù)三：通過溫濕度變化控制LED燈75
任務(wù)四：利用溫濕度傳感器設(shè)計智能鳥巢76
學(xué)習(xí)活動二：如何使用攝像頭對特定物體進(jìn)行識別76
任務(wù)一：使用攝像頭標(biāo)記ID（身份標(biāo)識）77
任務(wù)二：使用攝像頭識別出紅色小球后，點亮紅色LED燈77
任務(wù)三：使用攝像頭進(jìn)行智能鳥巢的設(shè)計78
學(xué)習(xí)活動三：如何使用水位傳感器進(jìn)行水位測量78
任務(wù)一：使用串口顯示液面是否達(dá)到閾值78
任務(wù)二：判斷液面是否達(dá)到指定位置79
任務(wù)三：使用水位傳感器對智能鳥巢進(jìn)行設(shè)計79
學(xué)習(xí)活動四：如何控制電機(jī)的運(yùn)動80
任務(wù)一：使舵機(jī)在0～180°之間轉(zhuǎn)動80
任務(wù)二：控制直流電機(jī)轉(zhuǎn)動并調(diào)速81
任務(wù)三：使用電機(jī)對智能鳥巢進(jìn)行設(shè)計81
學(xué)習(xí)活動五：智能鳥巢的結(jié)構(gòu)設(shè)計81
任務(wù)一：學(xué)習(xí)軟件的主要組成部分82
任務(wù)二：學(xué)習(xí)繪圖中的技巧性指令82
任務(wù)三：繪制出零件圖形83
任務(wù)四：設(shè)計智能鳥巢的結(jié)構(gòu)84
學(xué)習(xí)活動六：智能鳥巢作品賞析84

實例六　姿態(tài)分類挑戰(zhàn)88
學(xué)習(xí)活動一：設(shè)計姿態(tài)分類的算法87
任務(wù)一：理解分類87
任務(wù)二：分類姿態(tài)87
任務(wù)三：設(shè)計分類90
學(xué)習(xí)活動二：用Python語言實現(xiàn)姿態(tài)分類91
任務(wù)一：認(rèn)識Python工具92
任務(wù)二：關(guān)鍵點顯示93
任務(wù)三：中心化處理93
任務(wù)四：編寫函數(shù)94
任務(wù)五：姿態(tài)分類94
任務(wù)六：姿態(tài)拍攝95
學(xué)習(xí)活動三：用機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)姿態(tài)分類96
任務(wù)一：認(rèn)識機(jī)器學(xué)習(xí)工具96
任務(wù)二：分類測試97
任務(wù)三：對比總結(jié)97

實例七　視力檢測小助手項目的設(shè)計與制作98
學(xué)習(xí)活動一：如何識別手部動作100
任務(wù)一：了解手勢分類100
任務(wù)二：手勢分類效果分析100
任務(wù)三：提升分類識別準(zhǔn)確率101
任務(wù)四：利用手部關(guān)鍵點技術(shù)設(shè)計視力檢測小助手102
學(xué)習(xí)活動二：如何獲取手部關(guān)鍵點數(shù)據(jù)102
任務(wù)一：使用XEduHub獲取一張圖片中的關(guān)鍵點數(shù)據(jù)102
任務(wù)二：優(yōu)化數(shù)據(jù)采集思路103
任務(wù)三：使用攝像頭對手部關(guān)鍵點畫面數(shù)據(jù)進(jìn)行采集104
任務(wù)四：進(jìn)一步完善手部關(guān)鍵點數(shù)據(jù)采集功能106
學(xué)習(xí)活動三：如何訓(xùn)練手勢動作分類模型106
任務(wù)一：拆分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和驗證集106
任務(wù)二：搭建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并訓(xùn)練模型107
任務(wù)三：驗證模型的效果107
任務(wù)四：對最佳模型進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換108
任務(wù)五：利用訓(xùn)練好的手勢分類模型對視力檢測小助手進(jìn)行設(shè)計110
學(xué)習(xí)活動四：如何開發(fā)用戶交互界面110
任務(wù)一：如何在窗口上顯示圖標(biāo)110
任務(wù)二：在旁邊添加一個位置顯示攝像頭采集畫面111
任務(wù)三：結(jié)合推理代碼完善用戶交互界面112
任務(wù)四：使用用戶交互界面完善視力檢測小助手114
學(xué)習(xí)活動五：視力檢測小助手作品賞析114

實例八　廚房保衛(wèi)戰(zhàn)項目的設(shè)計與制作116
學(xué)習(xí)活動一：從目標(biāo)檢測技術(shù)入手分析廚房保衛(wèi)戰(zhàn)項目117
任務(wù)一：學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù)118
任務(wù)二：拆解廚房保衛(wèi)戰(zhàn)任務(wù)119
學(xué)習(xí)活動二：體驗?zāi)繕?biāo)檢測模型119
任務(wù)一：回顧目標(biāo)檢測知識點120
任務(wù)二：學(xué)習(xí)XEduHub目標(biāo)檢測代碼120
任務(wù)三：上機(jī)實踐目標(biāo)檢測代碼121
學(xué)習(xí)活動三：灶臺火焰目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集制作122
任務(wù)一：認(rèn)識COCO格式數(shù)據(jù)集122
任務(wù)二：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)123
任務(wù)三：劃分?jǐn)?shù)據(jù)124
任務(wù)四：使用LabelMe對數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注125
任務(wù)五：將標(biāo)注文件從LabelMe格式轉(zhuǎn)為COCO格式125
任務(wù)六：檢查整理COCO數(shù)據(jù)集125
學(xué)習(xí)活動四：目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練126
任務(wù)一：實踐模型訓(xùn)練過程126
任務(wù)二：評估模型性能127
學(xué)習(xí)活動五：模型轉(zhuǎn)換與推理127
任務(wù)一：目標(biāo)檢測模型轉(zhuǎn)換128
任務(wù)二：使用XEduHub進(jìn)行模型推理128
學(xué)習(xí)活動六：模型應(yīng)用與部署129
任務(wù)一：實時目標(biāo)檢測129
任務(wù)二：設(shè)計邏輯代碼，實現(xiàn)“看火”功能130
任務(wù)三：硬件部署132
學(xué)習(xí)活動七：廚房保衛(wèi)戰(zhàn)項目展示與評價133

實例九　AI發(fā)芽土豆分揀機(jī)項目的設(shè)計與制作135
學(xué)習(xí)活動一：學(xué)習(xí)圖像分類技術(shù)137
任務(wù)一：了解圖像分類的應(yīng)用場景137
任務(wù)二：體驗圖像分類的項目流程138
任務(wù)三：認(rèn)識數(shù)據(jù)集的重要性138
學(xué)習(xí)活動二：數(shù)據(jù)集制作與優(yōu)化139
任務(wù)一：明確分類問題需求139
任務(wù)二：數(shù)據(jù)預(yù)處理和劃分139
任務(wù)三：數(shù)據(jù)集的質(zhì)量優(yōu)化140
學(xué)習(xí)活動三：理解模型訓(xùn)練算法與算力140
任務(wù)一：選擇SOTA模型140
任務(wù)二：實踐模型訓(xùn)練過程141
任務(wù)三：評估模型性能142
任務(wù)四：深入理解數(shù)據(jù)、算法、算力的作用142
學(xué)習(xí)活動四：模型推理與優(yōu)化143
任務(wù)一：土豆分類模型推理143
任務(wù)二：了解算力對模型訓(xùn)練的影響144
任務(wù)三：預(yù)訓(xùn)練模型145
任務(wù)四：進(jìn)行訓(xùn)練參數(shù)的實驗145
學(xué)習(xí)活動五：模型轉(zhuǎn)換和AI應(yīng)用部署146
任務(wù)一：行空板準(zhǔn)備146
任務(wù)二：模型轉(zhuǎn)換146
任務(wù)三：行空板部署147
任務(wù)四：屏幕顯示圖像與文字148
學(xué)習(xí)活動六：多模態(tài)交互項目迭代149
任務(wù)一：了解多模態(tài)交互概念150
任務(wù)二：設(shè)計超聲波檢測開關(guān)150
任務(wù)三：語音輸出152
任務(wù)四：外接舵機(jī)分揀154
學(xué)習(xí)活動七：AI發(fā)芽土豆分揀機(jī)項目展示與評價156

實例十　口罩檢測項目的設(shè)計與制作157
學(xué)習(xí)活動一：了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)158
任務(wù)一：總結(jié)人類與機(jī)器的不同之處158
任務(wù)二：比較機(jī)器與人類的學(xué)習(xí)過程159
任務(wù)三：了解數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集159
任務(wù)四：了解機(jī)器學(xué)習(xí)的一般過程161
學(xué)習(xí)活動二：口罩檢測項目的制作計劃與準(zhǔn)備161
任務(wù)一：制訂數(shù)據(jù)集的初步采集計劃161
任務(wù)二：學(xué)會使用訓(xùn)練工具161
任務(wù)三：訓(xùn)練模型，觀察測試模型結(jié)果165
學(xué)習(xí)活動三：自動口罩檢測項目的制作166
任務(wù)一：口罩?jǐn)?shù)據(jù)采集166
任務(wù)二：建立口罩檢測模型166
任務(wù)三：測試口罩檢測模型166
學(xué)習(xí)活動四：口罩檢測項目效果的升級—口罩攻防167
任務(wù)一：嘗試“騙過”檢測器167
任務(wù)二：訓(xùn)練能防御各種攻擊情況的口罩檢測器167
任務(wù)三：進(jìn)行口罩檢測器比賽169


第三篇 人工智能項目實踐
項目實踐一：使用攝像頭進(jìn)行人臉識別并標(biāo)記173
學(xué)習(xí)活動一：導(dǎo)入項目所需的庫174
學(xué)習(xí)活動二：加載本地圖片175
學(xué)習(xí)活動三：探索人臉檢測模型175
學(xué)習(xí)活動四：檢測并標(biāo)記人臉的圖片176
學(xué)習(xí)活動五：實現(xiàn)完整的攝像頭視頻人臉檢測177

項目實踐二：中文分詞技術(shù)在詞云圖生成中的應(yīng)用178
學(xué)習(xí)活動一：導(dǎo)入項目所需的庫179
學(xué)習(xí)活動二：加載文本數(shù)據(jù)180
學(xué)習(xí)活動三：使用中文分詞技術(shù)對文本進(jìn)行分詞181
學(xué)習(xí)活動四：生成詞云圖182
學(xué)習(xí)活動五：優(yōu)化詞云圖生成效果183

項目實踐三：使用目標(biāo)追蹤計算單擺實驗周期184
學(xué)習(xí)活動一：導(dǎo)入項目所需的庫，加載單擺視頻185
學(xué)習(xí)活動二：初始化目標(biāo)187
學(xué)習(xí)活動三：逐幀追蹤188
學(xué)習(xí)活動四：單擺位置-時間信息可視化191
學(xué)習(xí)活動五：計算單擺周期195


參考文獻(xiàn)198