為積極響應《國務院關于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》及教育部《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，進一步推動高等院校新工科專業(yè)人工智能與嵌入式相關教學工作，滿足社會對人工智能及嵌入式人才的迫切需求，培養(yǎng)具備前沿IT知識的師資力量，提高高校教師教育教學改革與創(chuàng)新的業(yè)務水平和能力，由華清遠見教育科技集團主辦，軟件行業(yè)協(xié)會嵌入式系統(tǒng)分會、ST支持，舉辦“2024暑假第三十屆全國高校高級師資培訓班——人工智能方向”和“2024暑假第三十屆全國高校高級師資培訓班——嵌入式方向”。

本次師資班分別從人工智能與嵌入式課程體系設計、教學經驗分享、教學資源分享、項目案例與平臺實訓等多方面入手，不同師資班將結合不同軟硬件平臺開展教學，華清遠見自主研發(fā)的人工智能虛擬仿真系統(tǒng)（FS_AISIM）、嵌入式虛擬仿真系統(tǒng)（FS_EMBSIM）等。針對人工智能與嵌入式教學中的痛點及難點，真正幫助高校老師快速提升人工智能與嵌入式專業(yè)技術水平及教學能力。

華清遠見產學研相結合的強大優(yōu)勢，也將為高校人工智能與嵌入式相關課程的建設與教學實踐提供教學體系/實驗平臺/項目案例/師資培養(yǎng)/實驗室建設/在線課程等的一體化的解決方案，全面推進高校人工智能與嵌入式相關學科建設。

AI
全鏈路課程
嵌入式
芯片級仿真
人工智能
虛擬仿真系統(tǒng)
一體化
教學實訓解決方案

技術大咖領銜授課，干貨滿滿

劉老師
華清遠見研發(fā)副總裁/研發(fā)中心總經理

劉老師
華清遠見研發(fā)副總裁/研發(fā)中心總經理
華清遠見研發(fā)副總裁/研發(fā)中心總經理，ARM公司全球認證講師，企業(yè)級嵌入式及物聯(lián)網系統(tǒng)方案設計解決專家。《高等院校嵌入式人才培養(yǎng)規(guī)劃教材》及《2012版高等院校物聯(lián)網人才培養(yǎng)規(guī)劃教材》系列叢書主編。10年以上嵌入式及物聯(lián)網相關領域專業(yè)研發(fā)經驗，主持開發(fā)過多個大型嵌入式及物聯(lián)網項目，涉及工業(yè)控制、網絡、通訊、消費電子等應用領域。
韓老師
華清遠見人工智能技術負責人

韓老師
華清遠見人工智能技術負責人
華清遠見人工智能技術負責人，《人工智能基礎與應用》圖書第一作者，主導人工智能教研產品的研發(fā)和課程設計。7年人工智能相關開發(fā)經驗，連續(xù)11期人工智能師資班主講。精通PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等框架，精通各式算法原理與端側部署，精通AIGC的RAG與Agent。
劉老師
華清遠見嵌入式技術負責人

劉老師
華清遠見嵌入式技術負責人
華清遠見嵌入式技術負責人，多年嵌入式系統(tǒng)開發(fā)經驗。主要負責ARM、Linux驅動、Android驅動、Linux應用方向項目開發(fā)，精通Exynos4412、S5P6818、i.MX8M Plus、STM32MP157、STM32MP135、D1-H、A64、T113等多種處理器平臺下的Linux系統(tǒng)、Android系統(tǒng)開發(fā)技術。曾參與過多個嵌入式項目，廣泛應用于工業(yè)控制、醫(yī)療電子及消費電子等多個領域。

人工智能師資班亮點

1、提前開放AI部分重點基礎課程，提升基礎能力；
2、課程中以AI的實用技術為主：（1）如何使用Prompt技巧來激發(fā)大模型潛力，獲得更優(yōu)質答案；（2）如何全鏈路的部署ResNet、
YOLO算法應，用在教學、科研工作中；（3）如何在端側NPU部署算法以實現(xiàn)算法落地；
3、系統(tǒng)的人工智能知識體系，包含：算法庫、場景結合、應用開發(fā)等；
4、專為人工智能教學研發(fā)的虛擬仿真系統(tǒng)軟件、智能分揀場景等；
5、理論結合實踐，快速掌握人工智能開發(fā)和部署方法，以及課程建設思路。

線上直播人工智能師資班課程大綱

第1天
第2天
第3天
第4天
第5天

第一天：大模型與Prompt工程

學習目標
了解大模型的發(fā)展史與各類大模型的能力，學習和了解大模型為何能力這么多樣，理解Prompt工程是什么，理解為什么要有Prompt工程，學習Prompt的實用技巧，激發(fā)大模型潛力，了解人工智能在線實驗環(huán)境，
技術課程
（上午）
- 1開場介紹與開班注意事項
- 4垂直領域大模型的意義
- 2大模型的發(fā)展史，大模型帶來的便利
- 5直觀的解釋大模型的基礎原理
- 3大模型的能力介紹與演示
技術課程
（下午）
- 1Prompt工程介紹
- 4介紹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(tǒng)
- 2演示使用技巧與不適用技巧與大模型交流的區(qū)別
- 5搭建人工智能虛擬仿真環(huán)境并測試
- 3Prompt工程的使用技巧
第二天：卷積的本質與搭建

學習目標
了解深度學習的前向與反向過程,了解深度學習中損失函數(shù)、學習率、梯度、梯度下降等內容,了解分類與回歸任務的不同之處,了解卷積的本質，卷積為何能提取圖像特征 ,了解卷積過程中特征圖變化與卷積核的關系,了解PyTorch搭建網絡的流程、數(shù)據(jù)處理、網絡搭建、如何訓練,學習基于PyTorch搭建一個卷積神經網絡實現(xiàn)手寫體識別
技術課程
（上午）
- 1通過虛擬仿真動態(tài)了解前向傳播與損失函數(shù)
- 4通過虛擬仿真動態(tài)了解卷積實現(xiàn)特征提取的的原因
- 2通過虛擬仿真動態(tài)了解反向傳播的學習率與梯度下降
- 5通過虛擬仿真動態(tài)了解卷積過程中特征圖變化與卷積核的關系
- 3通過虛擬仿真動態(tài)了解使用框架實現(xiàn)一個回歸算法
- 6通過PyTorch了解網絡搭建流程
實驗+編程課程
（下午）
- 1通過PyTorch了解數(shù)據(jù)處理的流程與步驟
- 5模型保存與加載，實現(xiàn)模型驗證
- 2通過PyTorch了解框架如何自動微分，實現(xiàn)訓練流程
- 6了解模型評估指標
- 3基于PyTorch搭建一個卷積神經網絡實現(xiàn)手寫體識別
- 7老師動手編寫一個卷積神經網絡并實現(xiàn)功能
- 4基于tensorboardX實現(xiàn)過程可視化
第三天：圖像分類算法與ResNet

學習目標
了解圖像分類算法、目標檢測算法、實例分割算法,了解ResNet50為什么在工業(yè)界被受喜愛,了解ResNet算法的優(yōu)勢與后續(xù)發(fā)展,學會基于PyTorch手動搭建ResNet算法,了解開源數(shù)據(jù)集獲取與kaggle,學習基于ResNet的動物分類算法,了解算法的遷移學習與如何從零開始改怎么做
技術+實驗課程
（上午）
- 1圖像分類算法、目標檢測算法、實例分割算法的不同與演示
- 3基于PyTorch手動搭建ResNet18算法結構
- 4常見的開源數(shù)據(jù)網站介紹
- 2ResNet50的優(yōu)勢與論文
- 5動物分類的數(shù)據(jù)集介紹
技術+實驗課程
（下午）
- 1分類算法數(shù)據(jù)集樣式與基于PyTorch的數(shù)據(jù)導入
- 4使用遷移學習與從零開始訓練
- 2基于PyTorch實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強
- 5凍結部分網絡層實現(xiàn)訓練
- 3基于PyTorch的ResNet18實現(xiàn)動物分類
- 6快速調用PyTorch的model庫實現(xiàn)ResNet50
第四天：目標檢測與YOLO

學習目標
了解目標檢測基礎知識：目標檢測概述與挑戰(zhàn),了解目標檢測的評估指標,了解兩階段目標檢測RCNN、fastRCNN、fasterRCNN,了解單階段目標檢測SSD的原理與過程,了解YOLO1/2/3/5/8的發(fā)展與關鍵概念：YOLO的起源和原理,了解YOLOV8的實現(xiàn)過程與不同用法,人工智能虛擬仿真系統(tǒng)的3D智能分揀場景介紹與使用
技術+實驗課程
（上午）
- 1目標檢測概述與挑戰(zhàn)
- 4SSD的原理與過程
- 2目標檢測算法評估指標
- 5YOLO1/2/3/5/8的發(fā)展與關鍵概念：YOLO的起源和原理
- 3RCNN、fastRCNN、fasterRCNN的原理
技術+實驗課程
（下午）
- 1人工智能虛擬仿真3D智能分揀場景數(shù)據(jù)采集
- 3基于YOLOV8實現(xiàn)3D智能分揀場景數(shù)據(jù)的訓練
- 2數(shù)據(jù)標注工具介紹與使用，目標檢測數(shù)據(jù)集介紹
- 4基于YOLOV8實現(xiàn)3D智能分揀場景數(shù)據(jù)的預測
第五天：3D場景部署與NPU算法移植

學習目標
了解3D場景部署所需的邏輯與算法知識,了解MQTT通信原理,學習程序如何與3D場景交互,完成3D場景智能分揀項目部署,了解GPU、NPU、TPU的不同之處,了解RKNPU推理框架與量化,了解RK3588處理器與其能力,了解如何將YOLOV8移植到RK3588,了解如何優(yōu)化YOLOV8的處理速度
技術+實驗課程
（上午）
- 1學習華清遠見人工智能虛擬仿真系統(tǒng)的智能分揀場景的接入與使用
  
  2MQTT原理與實踐
- 3編寫程序實現(xiàn)與3D場景交互與控制
- 4完成邏輯代碼實現(xiàn)項目部署
技術+實驗課程
（下午）
- 1GPU、NPU、TPU的不同之處
- 4將YOLOV8移植到RK3588
- 2RKNPU推理框架與量化
- 5優(yōu)化YOLOV8的處理速度
- 3RK3588處理器與其能力
- 6使用3588作為算法后端實現(xiàn)虛擬仿真3D場景的接入與部署

嵌入式師資班亮點

1、全程采用華清遠見最新升級的《嵌入式虛擬仿真系統(tǒng)V2.0》軟件，解決嵌入式學習三大痛點：（1）芯片內部結構抽象，不易理解；
      （2）需要很多硬件條件，學習門檻高且不方便；（3）軟硬件知識點分散，不好串聯(lián)，不易系統(tǒng)學習；
2、豐富完善的平臺仿真功能：支持知識點項目管理、處理器內核相關功能仿真、外設控制器仿真、原理圖應用仿真、PCB各層線路仿
      真、支持3D電路板仿真、3D場景仿真、流程圖編程仿真、STM32CubeMXHAL庫源碼仿真、支持FreeRTOS、RT-Thread等RTOS、
      支持LVGL等UI；
3、生動直觀系統(tǒng)的學習體驗：通過仿真的方式，讓控制器等抽象的知識點變的生動易學。除了處理器部分，還仿真了多種外設傳感器、
      執(zhí)行部件和綜合項目場景，深入系統(tǒng)的學習單片機軟硬件技術，從硬件控制器原理、應用系統(tǒng)設計、單片機應用編程、到綜合項目，
      系統(tǒng)深入的掌握單片機知識，實現(xiàn)硬件控制器在大腦中“動起來”，單片機程序在大腦中“跑起來”。

線上直播嵌入式師資班課程大綱

正式開課前，會為所有報名老師開通《STM32時鐘與串口控制器及其應用》、《STM32中斷控制器及其應用》、《STM32 DMA控制器及其應用》前導課程，可以提前了解并熟悉。

第1天
第2天
第3天
第4天
第5天

第一天：GPIO控制器及應用

學習目標
了解STM32 GPIO控制器的推挽輸出模式、開漏輸出模式以及輸入模式工作原理,了解STM32最小系統(tǒng)組成部分,了解原理圖與PCB設計,了解推挽輸出、開漏輸出和輸入模式下的實際應用。
技術+實驗課程
（上午）
- 1嵌入式系統(tǒng)概述
  
  2GPIO控制器原理
  
  2.1 推挽輸出模式
  2.2 開漏輸出模式
  2.3 GPIO輸入模式
- 3GPIO控制器實驗
  
  3.1 GPIO控制器推挽輸出模式配置
  3.2 GPIO控制器開漏輸出模式配置
  3.3 GPIO控制器輸入模式配置
技術+實驗課程
（下午）
- 1STM32最小系統(tǒng)組成
  
  1.1 電源模塊原理介紹
  1.2 內部調壓模塊原理介紹
  1.3 復位模塊原理介紹
  1.4 時鐘模塊原理介紹
  1.5 啟動模式原理介紹
  1.6 調試接口原理介紹
  
  2IO型典型外設
  
  2.1 LED燈模塊原理介紹
  2.2 繼電器模塊原理介紹
  2.3 調壓模塊原理介紹
  2.4 按鍵模塊原理介紹
  
  3原理圖與PCB設計
  
  3.1 PCB制板流程
  3.2 常見元器件封裝
  3.3 PCB過孔與線徑
  3.4 PCB各層作用介紹
- 4實驗環(huán)境安裝與使用
  
  4.1華清遠見嵌入式虛擬仿真系統(tǒng)環(huán)境安裝與介紹
  4.2 STM32CubeIDE安裝
  4.3 CubeMX工程創(chuàng)建
  4.4 HAL庫工程源碼分析
  4.5 CubeMX工程編譯與調試
  
  5GPIO應用實戰(zhàn)
  
  5.1 最小系統(tǒng)與LED實驗
  5.2 繼電器控制實驗
  5.3 可調電壓信號發(fā)生器控制實驗
  5.4 按鍵控制實驗
  
  注：本部分實驗包含：原理圖接線、PCB圖生成、
  3D器件及電路板生成、流程圖配置、3D場景硬件
  模塊接線、代碼生成與外部程序仿真
第二天：I2C控制器及其應用

學習目標
了解I2C總線拓撲結構與通訊協(xié)議,了解AT24C02 EEPROM讀寫操作協(xié)議,了解STM32 I2C控制器原理,了解STM32 I2C輪詢與中斷方式程序執(zhí)行流程
技術+實驗課程
（上午）
- 1I2C總線介紹
  
  1.1 I2C總線拓撲結構
  1.2 I2C總線電氣特性
  1.3 I2C協(xié)議的幀格式
  
  2AT24C02 EEPROM介紹
  
  2.1 EEPROM介紹
  2.2 AT24C02介紹
  2.3 AT24C02存儲空間排布
- 3AT24C02讀寫協(xié)議分析
  
  3.1從24C02內部設定地址寫操作時序分析
  3.2從24C02內部設定地址讀取操作時序分析
  3.3從24C02內部當前地址讀取操作時序分析
- 4I2C控制器中斷
  
  4.1 I2C事件中斷
  4.2 I2C錯誤中斷
技術+實驗課程
（下午）)
- 1I2C應用實戰(zhàn)
  
  1.1 通過輪詢方式讀寫AT24C02 EEPROM實驗
  1.2 通過中斷方式讀寫AT24C02 EEPROM實驗
  
  注：本部分實驗包含：原理圖接線、PCB圖生成、3D器件及電路板生成、流程圖配置、3D場景硬件模塊接線、代碼生成與外部程序仿真
第三天：ADC控制器及其應用

學習目標
了解模擬電壓數(shù)字電壓轉換工作原理,了解STM32 ADC控制器的掃描和轉換模式,了解STM32 ADC的工作模式,了解STM32 ADC輪詢與中斷方式程序執(zhí)行流程
技術+實驗課程
（上午）
- 11.ADC工作原理
  
  1.1ADC介紹
  1.2 ADC轉換主要流程
  1.3 常見ADC類型
  
  2ADC控制器原理
  
  2.1 參考電壓與分辨率
  2.2 轉換序列與觸發(fā)源
  2.3 轉換優(yōu)先級
  2.4 ADC控制器的掃描模式
  2.5 ADC控制器的轉換模式
- 3ADC的工作模式
  
  3.1 ADC單次非掃描模式
  3.2 ADC連續(xù)非掃描模式
  3.3 ADC單次掃描模式
  3.4 ADC連續(xù)掃描模式
技術+實驗課程
（下午）
- 1ADC應用實戰(zhàn)
  
  1.1 ADC輪詢方式采集模擬電壓實驗
  1.2 ADC中斷方式采集模擬電壓實驗
  1.3 ADC中斷DMA方式采集模擬電壓實驗
  
  注：本部分實驗包含：原理圖接線、PCB圖生成、3D器件及電路板生成、流程圖配置、3D場景硬件模塊接線、代碼生成與外部程序仿真
第四天：TIM控制器及其應用

學習目標
了解STM32 基本定時器與通用定時器工作原理,了解STM32 通用定時器的主模式與從模式,了解STM32 通用定時器的常用功能應用,了解STM32 Timer控制器常用功能的程序執(zhí)行流程
技術+實驗課程
（上午）
- 1基本定時器原理
  
  1.1 定時器介紹
  1.2 定時器的計數(shù)模式
  1.3 定時器的時基單元
  1.4 基本定時器工作流程
  
  2通用定時器原理
  
  2.1 通用定時器的時鐘源
  2.2 通用定時器的從模式
  2.3 通用定時器的主模式
- 3通用定時器應用
  
  3.1 PWM輸出原理
  3.2輸入脈沖捕獲原理
  3.3輸入脈沖計數(shù)原理
技術+實驗課程
（下午）
- 1定時器應用實戰(zhàn)
  
  1.1 基本定時器點燈實驗
  1.2 PWM風扇控制器實驗
  1.3 輸入脈寬捕獲實驗
  1.4 輸入脈沖計數(shù)實驗
  
  注：本部分實驗包含：原理圖接線、PCB圖生成、3D器件及電路板生成、流程圖配置、3D場景硬件模塊接線、代碼生成與外部程序仿真
第五天：綜合項目案例

學習目標
了解STM32 LCD顯示與電容觸摸屏工作原理,了解ESP8266 WiFi模組使用方法,了解MQTT網絡服務協(xié)議、JSON數(shù)據(jù)封裝及解析
技術+實驗課程
（上午）
- 1LCD顯示原理
  
  1.1 LCD工作原理
  1.2 RGB LCD屏時序分析
  1.3 FSMC控制器介紹
  
  2電容觸摸屏原理
  
  2.1 電容觸摸屏工作原理
  2.2 GT9147觸摸芯片操作方法
  
  3WiFi模組介紹
  
  3.1 ESP8266模組介紹
  3.2 ESP8266工作模式
  3.3 常用AT指令簡介
- 4網絡通訊協(xié)議
  
  4.1 MQTT消息協(xié)議
  4.2 JSON數(shù)據(jù)封裝及解析
  
  5傳感器工作原理
  
  5.1 光敏傳感器
  5.2 火焰?zhèn)鞲衅?/p>
技術+實驗課程
（下午）
- 1綜合項目應用實戰(zhàn)
  
  1.1 智能燈光控制系統(tǒng)實驗
  1.2 火災報警系統(tǒng)實驗
  
  注：本部分實驗包含：原理圖接線、PCB圖生成、3D器件及電路板生成、流程圖配置、3D場景硬件模塊接線、代碼生成與外部程序仿真

人工智能/嵌入式教學實驗平臺

人工智能虛擬仿真系統(tǒng)
（FS_AISIM）
嵌入式虛擬仿真系統(tǒng)
（FS_EMBSIM）
人工智能教學實驗平臺
(FS_AIARMC)
人工智能工業(yè)互聯(lián)網實訓臺
(FS IIOTA)
嵌入式教學開發(fā)板
（FS_STM4）
嵌入式ARM實驗箱
（FS_3399M4）
嵌入式AI教學開發(fā)板
（FS3588）

產品簡介

人工智能虛擬仿真系統(tǒng)首先把人工智能整個過程根據(jù)階段進行封裝，將算法也進行了封裝，2D圖像形象展示機器視覺、機器學習、深度學習過程的運行邏輯，模型化搭建人工智能學習架構。在此基礎上，用系統(tǒng)自動生成代碼的功能，可以邊調節(jié)參數(shù)邊動態(tài)學習代碼，并在豐富的3D場景中利用算法體驗和驗證實驗結果。該系統(tǒng)不僅適用個人學習，還可廣泛應用于高校、高職、k12人工智能教學，配套專業(yè)課程、實踐項目、動態(tài)代碼資源包和可以遷移學習的3D產業(yè)場景，能夠快速準確幫助學生構建整體人工智能學習思維，支持人工智能基礎理論教學、工程項目開發(fā)教學及實驗成果展示。詳情介紹>>

產品簡介

以2D實驗、3D軟件仿真場景為依托，形象展示嵌入式電路板結構及控制器運行邏輯。在軟件平臺上實現(xiàn)嵌入式外設控制器理論教學、外設接口應用教學，有效解決教學及實驗開展難等諸多問題。獨有的、開創(chuàng)性的功能可開展理論教學、編程、實驗模擬、成果展示、創(chuàng)新實驗等一系列嵌入式教學活動，有效解決嵌入式開發(fā)教學過程中芯片內部結構無法直觀體現(xiàn)、實際物理外設接口資源少、編程枯燥等系列專業(yè)建設問題。詳情介紹>>

產品簡介

人工智能教學實驗箱AIARMC，由工業(yè)機械臂、工業(yè)級USB免驅攝像頭、10.1寸高清顯示屏、嵌入式AI控制單元、物聯(lián)網一鍵還原節(jié)點、嵌入式AI運算單元、RFID射頻模塊等組成。采用了人工智能計算機視覺與語音技術+嵌入式Linux技術+物聯(lián)網技術+機械臂控制技術+AR技術的融合，同時滿足了“人工智能+嵌入式”、“人工智能+物聯(lián)網”、“人工智能+機器人”的基礎教學需求。同時配套設計了系統(tǒng)的“嵌入式人工智能”課程體系，以及系統(tǒng)的AI+嵌入式開發(fā)、AI+機械臂開發(fā)以及AI+物聯(lián)網技術開發(fā)的相關理論及應用實驗，并設計了AI計算機視覺倉庫貨物分揀/整理、AI語音機械臂控制、貨物分揀、AR倉庫貨物分揀、AI人臉識別開門、手勢識別遠程遙控等多個創(chuàng)新教學項目。詳情介紹>>

產品簡介

人工智能工業(yè)互聯(lián)網開發(fā)平臺FS_IIOTA是以工業(yè)互聯(lián)網為背景，人工智能為基礎，模擬實現(xiàn)工業(yè)化的廠區(qū)的產品分類分揀、缺陷檢測分揀等工作，并在TensorFlow、PaddlePaddle、PyTorch以及DarkNet等框架的加持下，通過Python、C++、Scratch等編程方式（注：可選任意語言開發(fā)），幫助學生了解AI+IIOTA的技術實現(xiàn)與落地應用。系統(tǒng)融合人工智能圖像-語音技術，Kubernetes編排管理工具技術，docker容器引擎技術，在線編程環(huán)境技術，GPU算力支撐技術，積木式框架技術，適配多語言開發(fā)技術，廠區(qū)實時監(jiān)控技術等，并通過多技術融合，實現(xiàn)：語言認知->基礎算法學習->部署模型->多組件融合。詳情介紹>>

產品簡介

采用的意法半導體公司生產的STM32F407IGT6處理器。FS_STM4 ARM開發(fā)平臺采用核心板+底板的方式，從最基礎的電路圖到工程實踐項目、從底層應用開發(fā)到驅動框架，層層深入淺出解析開發(fā)步驟和培養(yǎng)解決問題思路。板載資源及設計考慮到目前流行技術的應用需求。無論是用于教學、自學還是項目研發(fā)，都是非常完善的開發(fā)平臺。詳情介紹>>

產品簡介

采用ARM微控制器+ARM微處理器多核心方式設計，ARM微處理器采用瑞芯微雙核Cortex-A72+四核Cortex-A53異構處理器RK3399。實驗箱可選配仿真器、多種擴展資源，可開展嵌入式、Android等領域教學與產品研發(fā)。實驗箱采用分層結構設計，主板帶管理鎖，主板下面有充足的收納空間，放置模塊和配件，方便教學管理。詳情介紹>>

產品簡介

嵌入式AI運算單元，F(xiàn)S3588處理器，具有8核CPU（四核Cortex-A76+ 四核Cortex-A55架構）與6TOPS算力NPU。主頻2GHz，集成MaliG6103D四核GPU。集成Linux、Python、機器學習、深度學習，滿足人工智能視覺、語言、機器控制等算法、硬件、應用的開發(fā)學習。能夠直接執(zhí)行 Python程序，實現(xiàn)語法教學、嵌入式控制、上位機編程、AI視覺、語音應用等知識的教學和實訓。

報名詳細信息

人工智能師資班報名

報名須知

培訓對象：

全國本科、專科、高職等一線授課教師、實驗指導教師。

培訓時間：

2024年7月22日-7月26日

授課地點：

在線

聯(lián)系方式：

手機：18311482458(谷老師)
微信：18311482458
QQ：1396891859

所需費用

培訓費：

1800元

認證費(可選)：

500元（百度云嵌入式人工智能認證證書）

實驗環(huán)境（免費）：

華清遠見專為人工智能教學研發(fā)了多款軟硬件產品，本次課程用到：華清遠見元宇宙實驗中心-人工智能虛擬仿真系統(tǒng)（FS_AISIM）。更多產品詳情介紹參見研發(fā)中心網站（www.fsdev.com.cn），華清遠見元宇宙實驗中心（www.yyzlab.com.cn）培訓費用須提前轉賬，屆時開具票據(jù)。

嵌入式師資班報名

報名須知

培訓對象：

全國本科、專科、高職等一線授課教師、實驗指導教師。

培訓時間：

2024年7月29日-8月2日

授課地點：

在線

聯(lián)系方式：

手機：18311482458(谷老師)
微信：18311482458
QQ：1396891859

所需費用

培訓費：

1800元

認證費(可選)：

1088元（嵌入式人才中級認證證書，中國電子學會頒發(fā)。包括一套70余講認證視頻課程+華清遠見STM32U5開發(fā)套件+兩次考試機會+資深教師答疑服務）

實驗環(huán)境（免費）：

華清遠見專為嵌入式教學研發(fā)了多款軟硬件產品，本次課程用到：嵌入式虛擬仿真系（FS_EMBSIM），提供一個月免費使用賬號。更多設備詳情參見研發(fā)中心網站（www.fsdev.com.cn），華清遠見元宇宙實驗中心（www.yyzlab.com.cn）。培訓費用須提前轉賬，屆時開具票據(jù)。

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歷年合作學校名單

北京航空航天大學北京郵電大學福州大學海淀教師進修學校湖南商務職業(yè)技術學院濟寧職業(yè)技術學院計算機工程系遼寧經濟職業(yè)技術學院山東經貿職業(yè)學院深圳職業(yè)技術學院蘇州職業(yè)大學蕪湖職業(yè)技術學院徐州師范大學物電學院浙江長征技術學院海洋大學青島學院安徽職業(yè)技術學院
北京工業(yè)大學常州信息職業(yè)技術學院公安大學河北理工大學湖南師范大學樹達學院嘉興職業(yè)技術學院南海東軟信息技術職業(yè)學院山東軟通信息科技有限公司石油大學勝利學院泰安校區(qū)機電工程系武漢江漢大學實驗師范學校陽泉職業(yè)培訓學校浙江工業(yè)職業(yè)技術學院中南民族大學蚌埠學院
北京理工大學成都電子機械高等專科學校廣西機電職業(yè)技術學院河南省平頂山學院湖南鐵道職業(yè)技術學院蘭州交通大學南京職業(yè)技術學院上海醫(yī)療器械高等專科學校首鋼工學院天津工業(yè)大學廈門理工學院云南國防工業(yè)職業(yè)技術學院浙江水利水電專科學校中原工學院
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培訓合作機構

技術大咖領銜授課，干貨滿滿

劉老師

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人工智能師資班亮點

線上直播人工智能師資班課程大綱

第一天：大模型與Prompt工程

1開場介紹與開班注意事項

4垂直領域大模型的意義

2大模型的發(fā)展史，大模型帶來的便利

5直觀的解釋大模型的基礎原理

3大模型的能力介紹與演示

1Prompt工程介紹

4介紹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(tǒng)

2演示使用技巧與不適用技巧與大模型交流的區(qū)別

5搭建人工智能虛擬仿真環(huán)境并測試

3Prompt工程的使用技巧

第二天：卷積的本質與搭建

1通過虛擬仿真動態(tài)了解前向傳播與損失函數(shù)

4通過虛擬仿真動態(tài)了解卷積實現(xiàn)特征提取的的原因

2通過虛擬仿真動態(tài)了解反向傳播的學習率與梯度下降

5通過虛擬仿真動態(tài)了解卷積過程中特征圖變化與卷積核的關系

3通過虛擬仿真動態(tài)了解使用框架實現(xiàn)一個回歸算法

6通過PyTorch了解網絡搭建流程

1通過PyTorch了解數(shù)據(jù)處理的流程與步驟

5模型保存與加載，實現(xiàn)模型驗證

2通過PyTorch了解框架如何自動微分，實現(xiàn)訓練流程

6了解模型評估指標

3基于PyTorch搭建一個卷積神經網絡實現(xiàn)手寫體識別

7老師動手編寫一個卷積神經網絡并實現(xiàn)功能

4基于tensorboardX實現(xiàn)過程可視化

第三天：圖像分類算法與ResNet

1圖像分類算法、目標檢測算法、實例分割算法的不同與演示

3基于PyTorch手動搭建ResNet18算法結構

4常見的開源數(shù)據(jù)網站介紹

2ResNet50的優(yōu)勢與論文

5動物分類的數(shù)據(jù)集介紹

1分類算法數(shù)據(jù)集樣式與基于PyTorch的數(shù)據(jù)導入

4使用遷移學習與從零開始訓練

2基于PyTorch實現(xiàn)數(shù)據(jù)增強

5凍結部分網絡層實現(xiàn)訓練

3基于PyTorch的ResNet18實現(xiàn)動物分類

6快速調用PyTorch的model庫實現(xiàn)ResNet50

第四天：目標檢測與YOLO

1目標檢測概述與挑戰(zhàn)

4SSD的原理與過程

2目標檢測算法評估指標

5YOLO1/2/3/5/8的發(fā)展與關鍵概念：YOLO的起源和原理

3RCNN、fastRCNN、fasterRCNN的原理

1人工智能虛擬仿真3D智能分揀場景數(shù)據(jù)采集

3基于YOLOV8實現(xiàn)3D智能分揀場景數(shù)據(jù)的訓練

2數(shù)據(jù)標注工具介紹與使用，目標檢測數(shù)據(jù)集介紹

4基于YOLOV8實現(xiàn)3D智能分揀場景數(shù)據(jù)的預測

第五天：3D場景部署與NPU算法移植

1學習華清遠見人工智能虛擬仿真系統(tǒng)的智能分揀場景的接入與使用

2MQTT原理與實踐

3編寫程序實現(xiàn)與3D場景交互與控制

4完成邏輯代碼實現(xiàn)項目部署

1GPU、NPU、TPU的不同之處

4將YOLOV8移植到RK3588

2RKNPU推理框架與量化

5優(yōu)化YOLOV8的處理速度

3RK3588處理器與其能力

6使用3588作為算法后端實現(xiàn)虛擬仿真3D場景的接入與部署

嵌入式師資班亮點

線上直播嵌入式師資班課程大綱

第一天：GPIO控制器及應用

1嵌入式系統(tǒng)概述

2GPIO控制器原理

3GPIO控制器實驗

1STM32最小系統(tǒng)組成

2IO型典型外設

3原理圖與PCB設計

4實驗環(huán)境安裝與使用

5GPIO應用實戰(zhàn)

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