主要内容

Ø 第一部分： python学习

Ø 第二部分： 物联网与人工智能结合

Ø 第三部分：传统图像算法实验

Ø 第四部分：基于深度学习图像算实验

Ø 第五部分：深度学习应用

实验教学的课程：人工智能、物联网

实验名称

u 物联网人工智能学习系统

Ø python编程

Ø LED灯实验

Ø 串口通信实验

Ø 485通信实验

Ø CAN总线通信实验

Ø Flash读写实验

Ø EEPROM读写实验

Ø 蓝牙通信实验

Ø 音频实验

Ø 电机控制类实验（步进电机、直流电机、舵机）

Ø 传感器采集类实验（物联网节点温湿度传感、报警、可燃气体、烟雾传感、人体红外、火焰传感、门磁检测、加速度传感、气压计传感、光照度传感、陀螺仪传感等）。

Ø 手势检测识别

Ø 人脸检测识别

Ø 表情识别

Ø 绊线检测识别

Ø 遗留物检测识别

Ø 物品看管识别

u 深度学习

Ø 学习使用深度学习框架tensorflow

Ø 学习使用深度学习框架Keras

Ø 学习使用MLP(多层感知器)

Ø 学习使用CNN(卷积神经网络)

Ø 学习使用卷积神经网络VGG

Ø 学习使用迁移学习训练神经网络

Ø 学习使用卷积神经网络MobileNet

Ø 学习使用训练过程可视化工具TensorBoard

Ø 学习使用Tensorflow高级API:tf.estimator

Ø 学习使用人脸检测网络MTCNN

Ø 学习使用resnet来训练和识别脸部表情

Ø 学习使用目标检测网络SSD检测人脸

Ø 基于深度学习-- MTCNN+Facenet构建完整人脸识别系统

专业：物联网、人工智能、大数据等专业