了解課堂上人工智能學習的痛點。 了解華清遠見元宇宙實驗中心和華清遠見人工智能虛擬仿真系統。 了解人工智能的發展以及現在人工智能在各個領域上的應用，通過學習Python了解該語言在人工智能開發上的優缺點，并能夠簡單的開發和使用Python。

• 1人工智能課堂上教學的難實施性與實驗的難度

• 2學習華清遠見元宇宙實驗中心的使用和各模塊功能

• 3了解華清遠見物聯網虛擬仿真系統以及各模塊功能

• 4了解華清遠見人工智能虛擬仿真系統以及各模塊功能

• 5Python的基本操作、條件語句和循環語句

• 6Python的數據類型

  6.1 Numbers類型
  6.2 String類型
  6.3 List類型
  6.4 Tuple類型
  6.5 Dict類型
  6.6 Set類型

• 1Python的JSON數據封裝及解析

• 2Python的requests庫的使用

• 3華清遠見人工智能虛擬仿真服務安裝與使用

• 4Jupyter的安裝與使用規則

• 5通過Python尋找數據集并下載圖片數據集

• 6百度AI開放平臺實現圖片識別

本節開始講解在人工智能開發過程中，基于Python常用的庫，包括Numpy、Matplotlib、Pandas、Sklearn等。 利用華清遠見人工智能虛擬仿真的基礎視覺應用3D場景，并基于2D環境實現車牌識別邏輯實現車牌識別，并基于仿真軟件生成代碼了解具體代碼識別流程。

• 1Numpy矩陣介紹

  1.1 數組的創建
  1.2 打印數組
  1.3 數組運算
  1.4 形狀改變

• 2Matplotlib繪圖庫介紹

  2.1 繪制正弦圖
  2.2 繪制余弦圖
  2.3 繪制繪圖區域
  2.4 繪制散點圖

• 3OpenCV視覺庫介紹

  3.1 OpenCV實現顏色識別
  3.2 OpenCV實現形狀識別

• 4Pandas數據分析庫介紹

• 5Sklearn機器學習庫介紹

• 6MQTT消息協議

• 1顏色、形狀3D場景與2D邏輯實現顏色識別、形狀識別

• 2虛擬仿真軟件生成Python代碼實現顏色識別、形狀識別

• 3車牌3D場景與2D邏輯實現車牌定位

• 4了解車牌的數據集

• 5訓練車牌識別的模型，并了解HOG特征提取

• 6車牌3D場景與2D邏輯實現車牌識別流程

• 7生成代碼了解并查看Python如何實現車牌的定位、模型訓練與車牌識別

掌握語音的模擬聲音和數字聲音的區別，掌握語音的時頻域與mel特征，掌握機器學習算法與神經網絡的基礎概念與基礎知識， 應用華清遠見人工智能虛擬仿真系統進行算法與結果判別，并通過軟件與代碼的一鍵生成了解代碼內部構造。

• 1認識模擬聲音與數字聲音

• 2聲音時域與頻域轉換

• 3聲音的Mel譜特征抽取

• 4學習率與梯度下降

• 5回歸算法與分類算法

• 6機器學習與深度學習的區別

• 7簡單的神經網絡介紹與功能

• 8卷積神經網絡的介紹與功能

• 1基礎語音3D應用場景的介紹與應用

• 2基礎語音3D應用場景與2D邏輯實現聲音時域與頻域轉換與代碼解讀

• 3基礎語音3D應用場景與2D邏輯實現Mel譜特征抽取與代碼解讀

• 43D場景與2D邏輯實現數字定位流程與實戰

• 5基于2D邏輯學習經典神經網絡LeNet-5的網絡結構與超參數

• 6基于MNIST訓練一個經典神經網絡LeNet-5的模型與代碼解讀

• 73D場景與2D邏輯實現數字識別流程與實戰

了解經典神經網絡的發展與其相關概念。 基于華清遠見人工智能虛擬仿真系統，學習不同的算法原理與網絡結構，并了解與檢測算法的應用場景與異同。

• 1計算機視覺-圖像識別

  1.1 圖像識別面臨的挑戰
  1.2 早期圖像識別方式
  1.3 中期圖像識別方式
  1.4 人工智能時代圖像識別方式

• 2人工智能圖像識別-方法和步驟

  2.1 模型選擇和建立
  2.2 損失函數選擇
  2.3 開始訓練

• 3不同神經網絡的優劣與網絡結構介紹

  3.1 LeNet-5
  3.2 AlexNet
  3.3 VggNet
  3.4 GoogLeNet
  3.5 ResNet
  3.6 MobileNetV1
  3.7 MobileNetV2
  3.8 MobileNetV3

• 1基于人工智能虛擬仿真軟件實現AlexNe

• 2基于人工智能虛擬仿真軟件實現VggNet

• 3基于人工智能虛擬仿真軟件實現GoogLeNet

• 4基于人工智能虛擬仿真軟件實現ResNet

• 5基于人工智能虛擬仿真軟件實現MobileNetV1

• 6基于人工智能虛擬仿真軟件實現MobileNetV2

• 7基于人工智能虛擬仿真軟件實現MobileNetV3

通過場景與算法結合，使用華清遠見人工智能虛擬仿真系統實現和代碼從數據采集->數據增強->數據劃分->模型訓練->模型部署的完整過程。

• 1通過人工智能虛擬仿真軟件的3D場景-智能分揀系統，實現數據的采集

• 2通過人工智能虛擬仿真軟件的2D邏輯，實現采集好數據的數據增強

• 3使用Python實現數據劃分

• 4基于Python代碼實現圖像分類模型訓練

• 1通過訓練好的模型，Flask后端庫實現一個后端代碼用于實現端對端的請求

• 2通過scratch實現人工智能虛擬仿真軟件的3D場景-智能分揀系統的各硬件模塊的控制，學習控制邏輯與控制協議

• 3通過scratch自動生成Python代碼，實現Python對人工智能虛擬仿真軟件的3D場景-智能分揀系統的各硬件模塊的控制

• 4解析Python代碼的整體控制邏輯，并結合后端實現智能分揀系統的整體功能