- 第1课时-人工智能概述
- 第2课时-机器学习与深度学习
- 第3课时-深度学习开发环境搭建
- 第4课时-TensorFlow基本操作
- 第5课时-TensorFlow基本运算
- 第1课时-神经网络概述
- 第2课时-神经网络实现原理
- 第3课时-神经网络线性回归
- 第4课时-神经网络波士顿房价预测
- 第5课时-神经网络非线性回归
- 第6课时-TensorFlow常用数据集
- 第7课时-全连接神经网络手写数字识别
- 第8课时-tf.keras搭建全连接神经网络
- 第9课时-模型保存与加载
- 第10课时-神经网络参数优化
- 第11课时-TensorBoard可视化工具
- 第1课时-卷积神经网络概述
- 第2课时-卷积神经网络实现原理
- 第3课时-卷积神经网络服饰种类识别
- 第4课时-经典图像分类网络AlexNet
- 第5课时-经典图像分类网络VGG
- 第6课时-经典图像分类网络Inception
- 第7课时-经典图像分类网络ResNet
- 第8课时-轻量级神经网络
- 第9课时-图像数据增强
- 第10课时-TFRecord生成和读取
- 第11课时-TensorFlowLite模型转换及应用
- 第12课时-图像分类项目实战
- 第1课时-循环神经网络概述
- 第2课时-RNN实战-字母预测
- 第3课时-LSTM实现原理
- 第4课时-LSTM实战-基金预测
- 第1课时-目标检测简介
- 第2课时-目标检测难点与应用场景
- 第3课时-目标检测实现过程
- 第4课时-目标检测算法常用概念
- 第5课时-R-CNN实现原理
- 第6课时-SPP-Net实现原理
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
高性能Cortex-M7开发套件
套件基于ARM Cortex-M7内核，采用LQFP176封装，提供176个引脚、140个用户IO，支持1MB FLASH，512KB SRAM。套件板载32MB大容量SDRAM、32MB QSPI Nor Flash、512MB Nand Flash以及SD卡接口，可用作大容量数据缓存与数据持久化存储。套件提供多种板载硬件资源，包含LED灯、轻触按键以及蜂鸣器等，方便用户进行实验。套件提供多种外设接口，包含USB转TTL串行通信接口、SD卡接口、摄像头接口、外红发射/接收模块接口、温湿度传感器接口、以及40P FSMC液晶屏接口等。套件提供完整的教学资源，包含实验案例源码、开发环境及软件工具等，提供难易程度不同的近百个示例实验程序，满足高职生、本科生和研究生的日常实训实验教学，同时还满足课程设计、毕业设计以及相关电子竞赛等用途使用。
主流Cortex-M4开发套件
套件采用ARM-Cortex-M4内核的STM32F407为主控芯片，最高时钟频率可达168MHz，支持3.5寸TFT液晶显示，CMOS摄像头图像、传感器数据采集，无线通信等功能。套件提供电子档资料（光盘或网盘），包含工具软件、安装环境、实验指导书、实验源码等，配套独家在线学习服务平台，完全满足高校教学需求。
STC8A单片机开发套件
套件采用STC8A8K64S4A12为主控芯片，支持在线实时仿真功能。套件提供标准ISP下载接口，支持不断电自动下载功能，同时引出全部剩余IO，可方便二次开发教学使用。套件提供完整的实验实训教学资源（包含微课视频，PPT、讲义、工具软件、实验指导书、例程源码等），适合初学者零基础入门学习。
多功能多处理器创新实验开发系统
系统采用单片机+ARM+FPGA+DSP四合一多核架构，实训模块种类齐全，各单元模块尺寸规格与接口统一，涵盖核心控制单元、输入与显示单元、数据采集及传感器单元、自动识别应用单元、无线通信应用单元及各种创新应用扩展单元等，用户可根据教学实训需求选配，支持半定制化设计。系统配套丰富的阶梯化项目式教学案例，大大丰富实验内容，增加学生学习的趣味性，还能有效激发学生的创新思维和主观能动性。系统支持单片机、嵌入式、DSP、FPGA等专业课程教学，也可通过模块之间的组合完成相关专业课程的课程设计以及毕业设计开发。
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