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青少年人工智慧項目式學習教程

  • 作者：編者:高凱//劉希未|責編:王清顥
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122479662
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：197
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於項目式教學的理念，結合AI教育的實際需求，設計了一系列既有趣又富有挑戰性的學習項目。這些項目涵蓋了AI的基礎概念、編程技巧、機器學習演算法以及應用場景等多個方面，旨在通過實踐操作和問題解決，幫助青少年全面提升AI素養和綜合能力。
    本書可供學校及青少年科技教育機構的廣大教師及培訓從業人員參考，或作為教材使用。本書也可供青少年自學人工智慧，希望通過本書的引導和陪伴，青少年能在AI科技的海洋中暢遊，不斷探索和發現，為未來的學習和職業生涯打下堅實的基礎。
作者介紹
編者:高凱//劉希未|責編:王清顥
目錄
第一篇  人工智慧基礎
  一、人工智慧發展簡史
  二、重大里程碑事件
  三、智能時代的概念與特徵
  四、人工智慧技術對教育的影響和挑戰
  五、人工智慧技術對科學研究的影響和挑戰
  六、人工智慧技術對社會治理的影響和挑戰
  七、人工智慧技術的未來發展展望
  八、當前人工智慧技術的不足之處
  九、青少年人工智慧教育需要考慮哪些因素
  十、如何讓青少年學生適應未來高速發展的人工智慧科技
  十一、中小學人工智慧課程應該如何開展
  十二、結論
第二篇  人工智慧項目實例
  實例一  趣味甲骨文學習小遊戲
    學習活動一：如何訓練一個圖像分類模型
      任務一：AI體驗之分類模型訓練
      任務二：用EasyTrain訓練圖像分類模型
      任務三：用Python代碼訓練圖像分類模型
      任務四：選擇合適的工具訓練甲骨文識別模型
    學習活動二：如何測試模型並應用模型
      任務一：用一張新圖片測試模型效果
      任務二：模型測試實驗
      任務三：模型轉換和應用實踐
      任務四：設計甲骨文識別模型的應用
    學習活動三：如何製作數據集
      任務一：認識ImageNet格式的數據集
      任務二：用BaseDT製作數據集
      任務三：用BaseDT製作甲骨文自製數據集
      任務四：用自製數據集完成模型訓練
    學習活動四：趣味甲骨文學習小遊戲開發
      任務一：學習Gradio庫的安裝和基本使用
      任務二：用Gradio庫搭建簡易模型展示系統
      任務三：構思趣味甲骨文學習小遊戲的功能實現
      任務四：開發趣味甲骨文學習小遊戲
  實例二  智能設備助力番茄的生長
    學習活動一：巧妙解決番茄的土壤灌溉問題
      任務一：使用土壤濕度感測器
      任務二：土壤濕度檢測儀的值的獲取
      任務三：尋找土壤濕度檢測儀和土壤濕度感測器的值之間的關係
      任務四：了解番茄苗灌溉設備
      任務五：利用智能設備設計食物供給單元實驗箱
    學習活動二：如何使用攝像頭識別番茄苗的病蟲害
      任務一：辨別番茄健康和非健康的葉子
      任務二：認識機器學習在視頻識別過程中的應用
      任務三：使用攝像頭獲取番茄葉子的圖像
      任務四：使用卷積神經網路模型分析圖像
      任務五：番茄病蟲害的識別應用
    學習活動三：食物供給單元實驗箱賞析
  實例三  有趣的掌上遊戲機

    學習活動一：認識智能開發板，讓屏幕亮起來
      任務一：點亮LED陣列
      任務二：感知與顯示溫度
      任務三：使用可編程按鈕控制LED
    學習活動二：製作「變數」遊戲
      任務一：製作「剪刀、石頭、布」小遊戲
      任務二：製作聯機小遊戲
    學習活動三：製作「接果果」遊戲
      任務一：製作移動的「籃子」
      任務二：製作掉落的「果子」
      任務三：「接果果」遊戲實現
    學習活動四：使用手勢識別讓遊戲更有趣
      任務一：啟動手勢識別感測器模塊
      任務二：製作手勢識別「搖骰子」小遊戲
    學習活動五：設計掌上遊戲機的外觀結構
      任務一：設計掌上遊戲機外殼
      任務二：繪製掌上遊戲機外殼工程圖
      任務三：製作、加工、組裝掌上遊戲機外殼
    學習活動六：掌上遊戲機作品賞析
  實例四  自動駕駛，智慧出行
    學習活動一：了解無人駕駛車
      任務一：了解無人駕駛車的誕生與發展
      任務二：比較駕駛自動化等級
      任務三：認識無人駕駛車的組成部分
      任務四：組裝智能小車
    學習活動二：智能小車基本運動
      任務一：智能小車開發環境配置
      任務二：智能小車電機控制
      任務三：通過小部件控制智能小車
      任務四：智能小車遙控
    學習活動三：視覺避障
      任務一：數據採集
      任務二：模型訓練
      任務三：避障駕駛
    學習活動四：智能小車作品賞析
  實例五  智能鳥巢項目的設計與製作
    學習活動一：如何測量和顯示溫濕度
      任務一：測試溫濕度感測器
      任務二：溫濕度感測器的測量實踐
      任務三：通過溫濕度變化控制LED燈
      任務四：利用溫濕度感測器設計智能鳥巢
    學習活動二：如何使用攝像頭對特定物體進行識別
      任務一：使用攝像頭標記ID（身份標識）
      任務二：使用攝像頭識別出紅色小球后，點亮紅色LED燈
      任務三：使用攝像頭進行智能鳥巢的設計
    學習活動三：如何使用水位感測器進行水位測量
      任務一：使用串口顯示液面是否達到閾值
      任務二：判斷液面是否達到指定位置
      任務三：使用水位感測器對智能鳥巢進行設計
    學習活動四：如何控制電機的運動

      任務一：使舵機在0?180°之間轉動
      任務二：控制直流電機轉動並調速
      任務三：使用電機對智能鳥巢進行設計
    學習活動五：智能鳥巢的結構設計
      任務一：學習軟體的主要組成部分
      任務二：學習繪圖中的技巧性指令
      任務三：繪製出零件圖形
      任務四：設計智能鳥巢的結構
    學習活動六：智能鳥巢作品賞析
  實例六  姿態分類挑戰
    學習活動一：設計姿態分類的演算法
      任務一：理解分類
      任務二：分類姿態
      任務三：設計分類
    學習活動二：用Python語言實現姿態分類
      任務一：認識Python工具
      任務二：關鍵點顯示
      任務三：中心化處理
      任務四：編寫函數
      任務五：姿態分類
      任務六：姿態拍攝
    學習活動三：用機器學習實現姿態分類
      任務一：認識機器學習工具
      任務二：分類測試
      任務三：對比總結
  實例七  視力檢測小助手項目的設計與製作
    學習活動一：如何識別手部動作
      任務一：了解手勢分類
      任務二：手勢分類效果分析
      任務三：提升分類識別準確率
      任務四：利用手部關鍵點技術設計視力檢測小助手
    學習活動二：如何獲取手部關鍵點數據
      任務一：使用XEduHub獲取一張圖片中的關鍵點數據
      任務二：優化數據採集思路
      任務三：使用攝像頭對手部關鍵點畫面數據進行採集
      任務四：進一步完善手部關鍵點數據採集功能
    學習活動三：如何訓練手勢動作分類模型
      任務一：拆分數據集為訓練集和驗證集
      任務二：搭建全連接神經網路並訓練模型
      任務三：驗證模型的效果
      任務四：對最佳模型進行格式轉換
      任務五：利用訓練好的手勢分類模型對視力檢測小助手進行設計
    學習活動四：如何開發用戶交互界面
      任務一：如何在窗口上顯示圖標
      任務二：在旁邊添加一個位置顯示攝像頭採集畫面
      任務三：結合推理代碼完善用戶交互界面
      任務四：使用用戶交互界面完善視力檢測小助手
    學習活動五：視力檢測小助手作品賞析
  實例八  廚房保衛戰項目的設計與製作
    學習活動一：從目標檢測技術入手分析廚房保衛戰項目

      任務一：學習目標檢測技術
      任務二：拆解廚房保衛戰任務
    學習活動二：體驗目標檢測模型
      任務一：回顧目標檢測知識點
      任務二：學習XEduHub目標檢測代碼
      任務三：上機實踐目標檢測代碼
    學習活動三：灶台火焰目標檢測數據集製作
      任務一：認識COCO格式數據集
      任務二：準備數據
      任務三：劃分數據
      任務四：使用LabelMe對數據集進行標注
      任務五：將標注文件從LabelMe格式轉為COCO格式
      任務六：檢查整理COCO數據集
    學習活動四：目標檢測模型訓練
      任務一：實踐模型訓練過程
      任務二：評估模型性能
    學習活動五：模型轉換與推理
      任務一：目標檢測模型轉換
      任務二：使用XEduHub進行模型推理
    學習活動六：模型應用與部署
      任務一：實時目標檢測
      任務二：設計邏輯代碼，實現「看火」功能
      任務三：硬體部署
    學習活動七：廚房保衛戰項目展示與評價
  實例九  AI發芽土豆分揀機項目的設計與製作
    學習活動一：學習圖像分類技術
      任務一：了解圖像分類的應用場景
      任務二：體驗圖像分類的項目流程
      任務三：認識數據集的重要性
    學習活動二：數據集製作與優化
      任務一：明確分類問題需求
      任務二：數據預處理和劃分
      任務三：數據集的質量優化
    學習活動三：理解模型訓練演算法與算力
      任務一：選擇SOTA模型
      任務二：實踐模型訓練過程
      任務三：評估模型性能
      任務四：深入理解數據、演算法、算力的作用
    學習活動四：模型推理與優化
      任務一：土豆分類模型推理
      任務二：了解算力對模型訓練的影響
      任務三：預訓練模型
      任務四：進行訓練參數的實驗
    學習活動五：模型轉換和AI應用部署
      任務一：行空板準備
      任務二：模型轉換
      任務三：行空板部署
      任務四：屏幕顯示圖像與文字
    學習活動六：多模態交互項目迭代
      任務一：了解多模態交互概念

      任務二：設計超聲波檢測開關
      任務三：語音輸出
      任務四：外接舵機分揀
    學習活動七：AI發芽土豆分揀機項目展示與評價
  實例十  口罩檢測項目的設計與製作
    學習活動一：了解機器學習技術
      任務一：總結人類與機器的不同之處
      任務二：比較機器與人類的學習過程
      任務三：了解數據與數據集
      任務四：了解機器學習的一般過程
    學習活動二：口罩檢測項目的製作計劃與準備
      任務一：制訂數據集的初步採集計劃
      任務二：學會使用訓練工具
      任務三：訓練模型，觀察測試模型結果
    學習活動三：自動口罩檢測項目的製作
      任務一：口罩數據採集
      任務二：建立口罩檢測模型
      任務三：測試口罩檢測模型
    學習活動四：口罩檢測項目效果的升級—口罩攻防
      任務一：嘗試「騙過」檢測器
      任務二：訓練能防禦各種攻擊情況的口罩檢測器
      任務三：進行口罩檢測器比賽
第三篇  人工智慧項目實踐
  項目實踐一：使用攝像頭進行人臉識別並標記
    學習活動一：導入項目所需的庫
    學習活動二：載入本地圖片
    學習活動三：探索人臉檢測模型
    學習活動四：檢測並標記人臉的圖片
    學習活動五：實現完整的攝像頭視頻人臉檢測
  項目實踐二：中文分詞技術在詞雲圖生成中的應用
    學習活動一：導入項目所需的庫
    學習活動二：載入文本數據
    學習活動三：使用中文分詞技術對文本進行分詞
    學習活動四：生成詞雲圖
    學習活動五：優化詞雲圖生成效果
  項目實踐三：使用目標追蹤計算單擺實驗周期
    學習活動一：導入項目所需的庫，載入單擺視頻
    學習活動二：初始化目標
    學習活動三：逐幀追蹤
    學習活動四：單擺位置-時間信息可視化
    學習活動五：計算單擺周期
參考文獻

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