培訓內容:以Python作為編程語言的軟硬件編程課。軟件部分使用PyQt5制作電腦端上位機軟件。硬件部分使用STM32自研主控板。通過編程控制可變形機器人和多種硬件傳感器。 教學理念:培養(yǎng)解決問題的能力、做中學,螺旋式知識設計、5C教學方法
百科知識:數(shù)學幾何、光學知識、數(shù)字通信、超聲效應、網(wǎng)絡通信 編程技能:口調試器、紅外傳感器、超聲波傳感器、溫濕度傳感器、重力感應傳感器、模擬舵機、搖桿、無線模塊、wifi模塊.攝像頭模塊while循環(huán)、if else條件語句、運算符、隨機數(shù)、網(wǎng)絡編程、多線程編程、 pyqt5界面設計模塊、攝像頭模塊
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名稱 | 編程原理與
網(wǎng)絡技術 | 搜索引擎與
網(wǎng)僂絡爬蟲 | 數(shù)據(jù)分析與可視化 | 機器學習與算法應用 | 深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡 | 人工智能應用與深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡實踐 |
編程內容 | 編程語言、計算機組成原理、網(wǎng)絡通信與安全軟件工程、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫技術 | 網(wǎng)絡爬蟲、反爬與反反爬、搜索算法、分布式搜索引擎、大數(shù)據(jù)緩存技術、WEB技術、互聯(lián)網(wǎng)技術 | 數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析方法與工具、數(shù)據(jù)可視化方法與工具智能 | 回歸算法、分類算法、聚類算法降維算法等常用機器學習算法,機器學習庫Scikit-Learn與算法應用 | 人工神經(jīng)網(wǎng)絡卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習算法遷移學習模型TensorFlow、K錫蕾肌軫簫暖r沮岸鞍叭瓣憊呆癟框架、神經(jīng)網(wǎng)絡性能優(yōu)化 | 自然語言處理NLP、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM、強化學習、智能文本生成 |
課程目標 | 理解編程原理培養(yǎng)計算機科學素養(yǎng) | 掌握網(wǎng)絡爬蟲和互聯(lián)網(wǎng)技術,成為搜索引擎工程師 | 感受大數(shù)據(jù),培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維,成為數(shù)據(jù)分析工程師 | 理解機器學習算法,像數(shù)據(jù)科學家一樣思考,并成為機器學習工
程師 | 探索人工智能核心算法,成就人工智能工程師 | 應用人工智能算法和技術,成為人工智能商業(yè)應用開發(fā)工程師 |
課堂教學
課堂教學:學生將通過在線平臺參與課堂教學,老師將講解硬件編程的基本原理和技術,引導學生進行實踐操作。
項目指導
項目指導:老師將指導學生完成實踐項目,幫助他們理解項目需求、設計解決方案,并編寫相應的程序。
互動交流
互動交流:學生可以與老師和其他學生進行互動交流,分享自己的項目經(jīng)驗和解決問題的方法。
溫馨提示
溫馨提示
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