了解课堂上人工智能学习的痛点。 了解 华清远见人工智能虚拟仿真系统 和 华清远见人工智能训练工具包 结构的功能。 了解人工智能的发展以及现在人工智能在各个领域上的应用，通过学习Python了解该语言在人工智能开发上的优缺点，并能够简单的开发和使用Python。

• 1人工智能技术发展与项目介绍

• 2人工智能在云侧、端侧的不同作用

• 3Python的基本操作

  3.1 缩进
  3.2 注释
  3.3 输入输出
  3.4 转义

• 4Python的数据类型

  4.1 Numbers类型
  4.2 String类型
  4.3 List类型
  4.4 Tuple类型
  4.5 Dict类型

• 1《华清远见人工智能虚拟仿真系统》软件安装与使用

• 2Jupyter的使用规则

• 3学习Python的基础实践操作

• 4基于《华清远见人工智能虚拟仿真系统》学习Python的基本操作

本节开始讲解在人工智能开发过程中，基于Python常用的库，包括Numpy、Matplotlib、Pandas、Sklearn等。

• 1Numpy矩阵介绍

• 2OpenCV矩阵介绍

• 3Matplotlib绘图库介绍

4Pandas数据分析库介绍

• 5Sklearn机器学习库介绍

• 6MQTT消息协议

• 7JSON数据封装及解析

• 8Flask后端库介绍

• 1基于Numpy实操

  1.1 数组的创建
  1.2 打印数组
  1.3 数组运算
  1.4 形状改变

• 2基于Matplotlib实操

  2.1 绘制正弦图
  2.2 绘制余弦图
  2.3 绘制绘图区域
  2.4 绘制散点图

• 3基于Pandas实操

  3.1 创建Series对象
  3.2 访问Series元
  3.3 创建DataFrame对象

• 4基于《华清远见人工智能虚拟仿真系统》实现数字图像处理的学习

掌握机器学习算法与神经网络的基础概念与基础知识，应用 华清远见人工智能虚拟仿真系统 进行算法与结果判别，并通过软件与代码的一键生成了解代码内部构造。

• 1机器学习的方向

• 2经典的机器学习实践

• 3机器学习与深度学习的区别

• 4简单的神经网络实践

• 1基于 华清远见人工智能虚拟仿真系统 实现机器学习算法

  1.1 线性回归
  1.2 逻辑回归
  1.3 KNN
  1.4 bayes
  1.5 SVM
  1.6 聚类算法

• 2基于《华清远见人工智能虚拟仿真系统》实现神经网络算法

了解视觉领域的相关概念，学习分类和检测算法的应用场景与异同。 基于 华清远见人工智能训练工具包 训练农副产品的相关数据，选择不同网络进行优势判别。

• 1计算机视觉-图像识别

  1.1 图像识别面临的挑战
  1.2 早期图像识别方式
  1.3 中期图像识别方式
  1.4 人工智能时代图像识别方式

• 2人工智能图像识别-方法和步骤

  2.1 模型选择和建立
  2.2 损失函数选择
  2.3 开始训练

• 3人工智能图像识别-为什么是卷积神经网络？

  3.1 全连接网络介绍
  3.2 卷积神经网络介绍
  3.3 经典卷积神经网络

• 4人工智能自然语言处理-技术概述

• 1学习使用代码实现卷积神经网络算法

• 3基于 华清远见人工智能训练工具包 实现农副产品、垃圾分类算法实践

  1.1 数据集的采集
  1.2 标注软件介绍
  1.3 数据集标注
  1.4 数据增强
  1.5 网络参数修改
  1.6 网络训练
  1.7 训练结果判断

• 2了解代码实现与 华清远见人工智能训练工具包 实现算法训练的优劣势

通过场景与算法结合，使用《华清远见人工智能虚拟仿真系统》与 《华清远见人工智能训练工具包》 实现算法从训练到部署的完整过程。

• 1实现模型训练与预测功能

• 2模型后端部署

• 3基于http请求目标检测结果

• 1基于人工智能工业互联网教学实验平台实现农副产品分类，垃圾分类。 案例功能：

  案例功能：
  1）部署一套可实现垃圾分类的后端
  2）基于QT、mqtt与设备端进行交互，实现垃圾识别分拣功能