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| 編輯推薦： |
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科技教师能力提升用书，用开源硬件实现人工智能技术体验，为学校开展人工智能课程提供资料参考。
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| 內容簡介： |
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本书将人工智能与开源硬件紧密结合，尝试用开源硬件实现人工智能的功能，为科技教师提 供人工智能课程资源。本书选取了在人工智能领域较为典型的应用，包括语音识别、图像识别、 无人驾驶、物联网等，并以项目式教学（project-based learning，PBL）的形式将知识的讲解和学 习融入项目中。本书中的案例具有一定的可拓展性，教师在学习了基本知识和项目以后，能够根 据本校学生的特点进行拓展，本书配有丰富的课程案例与资源。可以说，本书更像是一个“引 子”，引导更多教师参与到人工智能的教育中来。 本书可作为中小学校、校外培训机构、科技馆所等科技教师和科技辅导员的培训用书，也可 作为教师提升科学素养，提高专业能力，开展教学活动的参考用书。
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| 目錄：
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第 1 章 C H A P T E R 1
人工智能的
发展和相关
概念
1.1 人工智能发展概述 / 2
1.1.1 人工智能发展大事件 / 2
1.1.2 达特茅斯会议 / 12
1.1.3 人工智能的高潮与低谷 / 12
1.1.4 人工智能与未来发展 / 14
1.2 人工智能概念解析 / 15
1.2.1 什么是人工智能 / 15
1.2.2 什么是语音识别 / 19
1.2.3 什么是图像识别 / 20
1.2.4 什么是无人驾驶 / 22
1.2.5 什么是SLAM / 23
第 2 章 C H A P T E R 2
“能听会说”
的机器——
语音识别及
语音合成
25
2.1 认识语音 / 27
2.1.1 人类对声音的处理 / 27
2.1.2 声音的特征 / 27
2.1.3 计算机处理声音的方式 / 30
2.2 语音识别技术 / 34
2.2.1 语音识别原理 / 34
2.2.2 语音识别模型的训练和再认 / 36
2.2.3 体验语音转写功能 / 37
2.2.4 语音识别的应用 / 39
2.3 语音合成技术 / 41
2.3.1 语音合成技术的发展 / 41
2.3.2 语音合成技术的原理 / 42
2.3.3 语音合成技术的实践 / 46
2.3.4 语音合成技术的应用 / 47
第 3 章 C H A P T E R 3
“能看” 的
机器人——
颜色及图像
识别51
3.1 识别黑白色 / 52
3.1.1 巡线传感器 / 52
3.1.2 红外线接近开关 / 53
3.1.3 任务实践 / 53
3.2 颜色识别 / 57
3.2.1 颜色识别传感器及原理 / 57
3.2.2 Pixy2 颜色识别传感器 / 57
3.2.3 任务实践 / 58
3.3 图像识别和人脸识别 / 60
3.3.1 图像的数字化 / 61
3.3.2 颜色识别与HSV 颜色空间 / 62
3.3.3 卷积运算与边缘提取 / 64
3.3.4 任务实践——人脸识别 / 68
C H A P T E R 4
第4 章
71
“能动” 的
机器人——
无人驾驶
体验
4.1 设计制作一辆自动运行小车 / 72
4.1.1 实验器材 / 72
4.1.2 实验电路 / 73
4.1.3 程序清单 / 73
4.2 闭环控制小车 / 75
4.2.1 实验器材 / 75
4.2.2 实验电路 / 75
4.2.3 程序清单 / 76
4.2.4 程序说明 / 76
4.3 基于图像识别技术自动驾驶小车 / 78
4.3.1 实验器材 / 78
4.3.2 实验电路 / 78
4.3.3 实验原理 / 79
4.3.4 操作流程 / 79
第 5 章 C H A P T E R 5
“能互联”的
智能家居——
物联网及智能
家居技术87
5.1 蓝牙及无线通信 / 88
5.1.1 蓝牙技术的基本知识 / 88
5.1.2 常见的无线通信方式 / 91
5.1.3 5G 与未来生活 / 92
5.2 智能家居 / 92
5.2.1 物联网及智能家居 / 92
5.2.2 制作智能家居模型 / 99
C H A P T E R 6
第6 章
103
“能学习”
的机器
6.1 从观察到预测 / 104
6.1.1 机器学习 / 105
6.1.2 从预测说起 / 105
6.1.3 数字化：建立机器与现实世界的连接 / 106
6.1.4 预测函数：从观察到结论的映射 / 107
6.1.5 任务实践 / 108
6.2 从数据中学习 / 111
6.2.1 监督学习 / 111
6.2.2 试验与修正：一种简单的学习策略 / 112
6.2.3 任务实践 / 113
6.3 分类函数的调用 / 116
6.3.1 提取特征 / 117
6.3.2 特征向量与特征空间 / 118
6.3.3 分类器 / 119
6.3.4 感知器 / 120
6.3.5 任务实践 / 121
6.4 卷积神经网络 / 124
6.4.1 深度神经网络的特点 / 124
6.4.2 深度神经网络的结构 / 125
6.4.3 卷积层 / 126
6.4.4 全连接层、归一化指数层与非线性激活层 / 127
6.4.5 池化层 / 127
6.4.6 人工神经网络 / 128
6.4.7 任务实践 / 129
参考文献 / 133
附录 《人工智能与开源硬件》课程实施建议 / 134
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| 內容試閱：
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新时代的教育要在增强综合素质上下功夫，教育要引导学生培养综合能力，培养创新思维。学生综合能力的提升与教师的引导有着密不可分的关系，教师要在课程设计和实施上下功夫、花力气，力争将前沿的科技知识用科普的方式传授给学生。同时，在育人的过程中还要注重科学思想与方法的应用，让学生通过参加科技活动，掌握科学的思想与方法，从而受益一生。
在新一轮的教育改革中，国家将培养学生的创新能力放到了重要的位置，力争在课程中让学生能够灵活运用知识解决问题。课程实施的重点也从以往的知识学习转变为能力和素养的提升。在本书中，将适合科普教育的开源硬件与人工智能技术恰当地融合在一起。书中的案例大多以活动的形式展现，每章中的内容依次递进，从基础的开源硬件知识到利用开源硬件实施人工智能项目，为教师的课程组织提供了行之有效的课程载体。在内容设置中，不局限于某个厂商的硬件设备，而是针对不同主题选择不同的硬件设备，增强了本书的实用性。
本书每个章节都有比较明确的主题内容，以“能听”“能看”“能思考”“能互联”等较为生动形象的内容帮助教师充分理解开源硬件在人工智能领域中的作用。同时，对语音识别、图像识别、无人驾驶、物联网X 人工智能与开源硬件等人工智能典型应用场景进行了介绍，实现了科普人工智能教育的作用。另外，本书还为教师介绍了一些开源免费的人工智能体验平台，如旷视科技等。科技教师可以利用这些平台设计一些体验课程，让学生们体会人工智能的魅力，激发学生热爱科学、学习科学的热情。
由于本书涉及技术面较广，所以不可能做到面面俱到，但力求让读者掌握实用核心的技术，通过实践加深对知识的灵活应用。
本书编委中包含了多位拥有丰富一线科技教育经验的教师，其中既包含了中小学的科技教师，也包含了科技馆、少年宫等校外教育机构的教师。在组织编写过程中，教师们从不同的教育视角和维度将自己对科技教育尤其是工程教育的理解融入其中，因此本书具有一定的可实践性。
由于编者水平有限，书中若有疏漏之处，敬请广大读者批评、指正。
本书编委会2020 年12 月本书勘误及教学资源更新
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