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[正版] (套装)科技教师能力提升丛书 北京市科学技术协会
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书名: | (套装)科技教师能力提升丛书 |
出版社: | 清华大学出版社 |
出版日期 | 2021 |
ISBN号: | 9787302569848 |
科技教师能力提升丛书分为理论、方法、实践三个模块,共包含10门课程教材:《科技前沿与科学教育》《科学思维与科学探究》《STEM教育理论与实践》《科创教育理论与实践》《科创活动组织与实践》《课程开发与科学传播》《计算思维与程序设计》《人工智能与开源硬件》《设计思维与产品创意》《创意搭建与工程设计》。适合读者对象包括中小学科学教师、科技教师、学科教师、通用技术教师、信息技术教师,以及科技馆所从事科学教育工作的科技辅导员和社会自学者。 |
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科技教师能力提升丛书是北京市科学技术协会主导开发的一套精品图书,丛书主要面向中小学科技教师,体现了“科学思想与方法”内涵,内容融汇“立德树人”理念,涵盖了中小学科技教师教育教学及课程活动实践的诸多方面。 |
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目 录 第 1 章 C H A P T E R 1 人工智能的 发展和相关 概念 1.1 人工智能发展概述 / 2 1.1.1 人工智能发展大事件 / 2 1.1.2 达特茅斯会议 / 12 1.1.3 人工智能的高潮与低谷 / 12 1.1.4 人工智能与未来发展 / 14 1.2 人工智能概念解析 / 15 1.2.1 什么是人工智能 / 15 1.2.2 什么是语音识别 / 19 1.2.3 什么是图像识别 / 20 1.2.4 什么是无人驾驶 / 22 1.2.5 什么是SLAM / 23
第 2 章 C H A P T E R 2 “能听会说” 的机器—— 语音识别及 语音合成 25 2.1 认识语音 / 27 2.1.1 人类对声音的处理 / 27 2.1.2 声音的特征 / 27 2.1.3 计算机处理声音的方式 / 30 2.2 语音识别技术 / 34 2.2.1 语音识别原理 / 34 2.2.2 语音识别模型的训练和再认 / 36 2.2.3 体验语音转写功能 / 37 2.2.4 语音识别的应用 / 39 2.3 语音合成技术 / 41 2.3.1 语音合成技术的发展 / 41 2.3.2 语音合成技术的原理 / 42 2.3.3 语音合成技术的实践 / 46 2.3.4 语音合成技术的应用 / 47 第 3 章 C H A P T E R 3 “能看” 的 机器人—— 颜色及图像 识别51 3.1 识别黑白色 / 52 3.1.1 巡线传感器 / 52 3.1.2 红外线接近开关 / 53 3.1.3 任务实践 / 53 3.2 颜色识别 / 57 3.2.1 颜色识别传感器及原理 / 57 3.2.2 Pixy2 颜色识别传感器 / 57 3.2.3 任务实践 / 58 3.3 图像识别和人脸识别 / 60 3.3.1 图像的数字化 / 61 3.3.2 颜色识别与HSV 颜色空间 / 62 3.3.3 卷积运算与边缘提取 / 64 3.3.4 任务实践——人脸识别 / 68
C H A P T E R 4 第4 章 71 “能动” 的 机器人—— 无人驾驶 体验 4.1 设计制作一辆自动运行小车 / 72 4.1.1 实验器材 / 72 4.1.2 实验电路 / 73 4.1.3 程序清单 / 73 4.2 闭环控制小车 / 75 4.2.1 实验器材 / 75 4.2.2 实验电路 / 75 4.2.3 程序清单 / 76 4.2.4 程序说明 / 76 4.3 基于图像识别技术自动驾驶小车 / 78 4.3.1 实验器材 / 78 4.3.2 实验电路 / 78 4.3.3 实验原理 / 79 4.3.4 操作流程 / 79
第 5 章 C H A P T E R 5 “能互联”的 智能家居—— 物联网及智能 家居技术87 5.1 蓝牙及无线通信 / 88 5.1.1 蓝牙技术的基本知识 / 88 5.1.2 常见的无线通信方式 / 91 5.1.3 5G 与未来生活 / 92 5.2 智能家居 / 92 5.2.1 物联网及智能家居 / 92 5.2.2 制作智能家居模型 / 99
C H A P T E R 6 第6 章 103 “能学习” 的机器 6.1 从观察到预测 / 104 6.1.1 机器学习 / 105 6.1.2 从预测说起 / 105 6.1.3 数字化:建立机器与现实世界的连接 / 106 6.1.4 预测函数:从观察到结论的映射 / 107 6.1.5 任务实践 / 108 6.2 从数据中学习 / 111 6.2.1 监督学习 / 111 6.2.2 试验与修正:一种简单的学习策略 / 112 6.2.3 任务实践 / 113 6.3 分类函数的调用 / 116 6.3.1 提取特征 / 117 6.3.2 特征向量与特征空间 / 118 6.3.3 分类器 / 119 6.3.4 感知器 / 120 6.3.5 任务实践 / 121 6.4 卷积神经网络 / 124 6.4.1 深度神经网络的特点 / 124 6.4.2 深度神经网络的结构 / 125 6.4.3 卷积层 / 126 6.4.4 全连接层、归一化指数层与非线性激活层 / 127 6.4.5 池化层 / 127 6.4.6 人工神经网络 / 128 6.4.7 任务实践 / 129
参考文献 / 133 附录 《人工智能与开源硬件》课程实施建议 / 134 |
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