桌面式交互一体机
桌面式交互一体机是一款EdgeBoard硬件板卡与人工智能技术相融合的应用平台。产品的控制主板为Edgeboard计算卡，支持Python编程 语言。降低学习人工智能相关知识的难度，为理解和掌握人工智能提供了一个全面的实践平台。可实现通用目标检测（80类别）、人脸及关键 点检测、口罩检测、人体姿态检测、OCR中英文识别、餐厅检测等功能。
产品基于Linux操作系统，可采用Python语言进行课程教学及资源研发，适用于Python程序设计、深度学习、数字图像处理、计算机视觉、 物联网等课程的教学与实践。
目标检测:桌面式交互一体机为载体，通过对图像进行分析和处理，自动识别并定位图像中的目标物体，提供通用目标检测、人脸检测与口罩检测等案例。
关键点检测:关键点检测是基于图像处理和特征提取的技术。通过对图像进行预处理,如去噪、平滑和增强等，可以提高关键点检测的准确性和稳定性。提供人脸关键点、人体关键点检测等案例。
行业场景:桌面式交互一体机聚焦目标检测、关键点检测、目标跟踪学科，以项目为驱动，全面培养学生在人工智能领域的实践创新能力。
提供课程指南、课件、学习指导书、实训手册、考评资料包、理论课视频资源，共计32学时。 其中包含深度学习和计算机视觉的基础实验和综合项目，帮助学生深入理解和掌握相关理论知识，提升实践技能。
| 章 | 节 |
|---|---|
| 第1章 人工智能起源与发展 | 1.1 人工智能起源 |
| 1.2 人工智能发展 | |
| 1.3 现状与研究热点 | |
| 第2章 机器学习概述 | 2.1 机器学习定义 |
| 2.2 机器学习基本概念 | |
| 2.3 机器学习常用算法 | |
| 第3章 神经网络与深度学习 | 3.1 人工神经网络概述 |
| 3.2 前馈神经网络 | |
| 3.3 循环神经网络 | |
| 3.4 深度学习与卷积神经网络 | |
| 第4章 智能系统 | 4.1 环境感知 |
| 4.2 信息处理 | |
| 4.3 通信与交互 | |
| 4.4 实训：认识一体机与开发环境 | |
| 第5章 计算机视觉与目标跟踪 | 5.1 计算机视觉概述 |
| 5.2 视频分析技术 | |
| 5.3 运动检测与跟踪 | |
| 5.4 KCF目标跟踪算法 | |
| 第六章 目标检测与识别 | 6.1 目标检测概述 |
| 6.2 数据集标注与数据集划分实验 | |
| 6.3 实训：基于云端的目标检测模型训练实验 | |
| 6.4 实训：AI模型评估优化与部署实验 | |
| 6.5 目标识别技术 | |
| 6.6 实训：餐厅检测编程实验 | |
| 6.7 实训：水果分类编程实验 | |
| 第七章 视觉应用综合实训 | 7.1 人脸关键点检测原理 |
| 7.2 实训：人脸关键点检测编程实验 | |
| 7.3 实训：口罩检测编程实验 | |
| 7.4 人体关键点检测与姿态估计 | |
| 7.5 文字识别概述（OCR） | |
| 7.6 实训：人体姿态检测编程实验 | |
| 7.7 实训：中英文字符识别编程实验 |
本课程定位于计算机科学、人工智能等相关专业的学生，帮助他们系统地学习计算机视觉、人工智能、深度学习等领域的核心技术。
