- 第1课时-人工智能概述
- 第2课时-神经网络与深度学习概述
- 第3课时-计算机视觉概述
- 第4课时-自然语言处理概述
- 第5课时-百度大脑EasyDL技术体系介绍
- 第6课时-EasyDL经典案例分析
- 第1课时-基于图像分类的电子元器件分类应用实战(上)
- 第2课时-基于图像分类的电子元器件分类应用实战(中)
- 第3课时-基于图像分类的电子元器件分类应用实战(下)
- 第1课时-基于图像分类的口罩佩戴检测应用实战(上)
- 第2课时-基于图像分类的口罩佩戴检测应用实战(中)
- 第3课时-基于图像分类的口罩佩戴检测应用实战(下)
- 第1课时-基于物体检测的零件分拣应用实战(上)
- 第2课时-基于物体检测的零件分拣应用实战(中)
- 第3课时-基于物体检测的零件分拣应用实战(下)
- 第1课时-基于物体检测的交通标志物检测应用实战(上)
- 第2课时-基于物体检测的交通标志物检测应用实战(中)
- 第3课时-基于物体检测的交通标志物检测应用实战(下)
ㅤ 嵌入式人工智能应用开发工程师,擅长机器学习应用开发、深度学习应用开发、嵌入式人工智能应用开发,对机器学习算法原理、模型训练、模型评估、模型优化具有丰富的项目实战经验。曾主要参与多个嵌入式人工智能综合应用案例的开发,具有扎实的理论基础和丰富的项目开发经验。曾分别以第一作者、第二作者身份发表SCI论文两篇,中文核心论文一篇,以及多个专利和软著。目前负责嵌入式人工智能教学资源的开发。
主要方向:机器学习、神经网络、大数据、嵌入式开发、PHP
ㅤ 嵌入式人工智能应用开发工程师,擅长深度学习应用开发、计算机视觉应用开发、嵌入式人工智能应用开发,对深度学习神经网络模型的搭建、训练、量化、部署有丰富的项目实战经验。曾主要参与多个嵌入式人工智能综合应用案例的开发,具有2年以上的企业师资培训经验,目前负责嵌入式人工智能教学资源的开发,设计开发的课程有《深度学习应用开发》、《嵌入式系统神经网络模型部署及应用》。
主要方向:嵌入式、ARM、Android、Linux
人工智能基础实训开发平台
平台以车型机器人为载体,搭载ROS机器人操作系统,利用云台摄像头视觉传感器和神经网络加速引擎为视觉任务与人工智能任务提供性能支撑。平台整合Linux、ROS、TensorFlow、OpenCV、OpenVINO等新兴开源技术。通过理论知识讲解与综合实战案例来进行项目实战教学。同时配套智能车实训项目即可轻松实现人脸识别、智能避障、WiFi远程控制和ROS建图导航等实用有趣味的项目案例,是培养嵌入式人工智能复合型技术技能人才的极佳途径。可满足各大高校的日常教学、课程设计、电子竞赛与创新开发等多方面应用。
人工智能综合应用开发平台
平台结合了嵌入式、物联网、人工智能技术综合实现了机械臂控制、物联网节点控制、RFID 读取、图像识别、语音识别等功能。平台以智能搬运系统为载体,构建AI 计算机视觉仓库货物分拣、AI 语音机械臂控制、AR 仓库货物分拣、无线物联网拓扑图、RFID 模块拓扑图等功能的综合应用。平台可作为嵌入式、物联网、人工智能等相关专业实训教学使用。
智能移动机器人
1、本平台留有多种应用扩展接口,接轨世界技能大赛移动机器人项目,可与多种设备互联互通,可组网控制,可作为多种教学平台使用,适用于单片机、传感器、机器人、智能控制等教学实践应用。
2、平台搭载机器视觉摄像头,拥有智能循迹单元、智能移动机器人运动控制单元、测速码盘模块、信息显示单元、电量监测单元、WiFi通信单元、ZigBee/LoRa通信单元、超声波测距单元、光照强度检测单元、语音识别单元等组成元素。
3、平台提供配套开源硬件开发资源包、机器视觉识别开发资源包、Python开发资源包等相关资源,可完成智能移动机器人运动控制、传感器数据采集、机器视觉识别(颜色、图形识别)、红外通信、WiFi传输、ZigBee通信等功能。
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