（一）课程的性质、目的和任务

本课程为大学生竞赛类培训课程，旨在通过本课程吸引有志于参加此类竞赛的优秀学生，普及创新设计思想，培养本科学生的工程实践能力。通过本课程的学习，使本科生掌握关于人工智能，嵌入式设计的相关概念。并在课程项目实施中，选拔优秀学生参加国际性竞赛。

（二）课程教学基本要求

课程由5-6个讲座构成，每个讲座涉及一个人工智能或嵌入式设计的相关知识点，每个讲座之后需要完成一个对应的项目并参与验收及答辩。

（三）课程教学内容、重点、难点，课程各教学环节要求，学时分配

讲座一：课程相关内容介绍（4学时）

智能嵌入式的基本概念，及intel全球大学生嵌入式邀请赛的相关要求及历届获奖作品情况，鼓励同学们积极参与该赛事。

讲座二：机器学习算法与应用（8学时）

介绍什么是机器学习，机器学习算法的发展，机器学习的应用，机器学习的分类，机器学习算法介绍（包括回归算法，神经网络，支持向量机，聚类算法，降维算法，推荐算法），机器学习算法的应用。重点介绍一个机器学习的应用——情感识别，使用情感字典方法实例及演示，使用机器学习方法实例及演示。

课程设计题目：（1）数字识别（2）字母识别（3）情感识别（4）自拟机器学习相关题目

讲座三：智能化人机交互（8学时）

课程内容分为两部分，第一部分是介绍基于可穿戴式传感器的人机交互方式，重点分析了如何使用佩戴式传感器，实现对机械臂的控制功能。第二部分是关于无佩戴的自然人机交互方式，重点介绍了基于超声波和WiFi信号的多普勒效应的人机交互方式，系统分析了从信号采集到模式分类的完整流程；同时，也重点介绍了使用WiFi的无线信道状态信息，实现人体运动信息的识别与人机交互。

课程设计题目：（1）使用个人电脑上的麦克风和扬声器，构建一个多普勒频移检测系统，能够检测出人体在电脑前面的左/右挥手的动作；（2）在MATLAB中处理提供的WiFi采集数据，能判断出采集数据的环境里是否有人员走动？（3）设计一个新的人机交互方式，或改进一个现有的人机交互方式。

讲座四：计算机视觉（8学时）

计算机如何理解图片；CV概念、发展、挑战、技术框架；预处理算法、特征提取算法、匹配算法、分割算法、机器学习在CV中的应用、相关数据库简介；3D视觉交互，包括以下内容：体感传感器介绍，PCL库；人姿态识别、手势识别；行人检测算法、相关数据库。

课程设计题目：（1）Human Pose Recognition Using Microsoft's Kinect ，（2）Pedestrian Detection，（3）Hand Gesture Recognition， （4）开放性创意题目和学生自主设计题目。

讲座五：图像处理算法（8学时）

图像处理及目标检测。主要内容包括：图像处理基础知识，图像特征点检测，图像配准，激光光斑检测基本概念及要求。

课题题目：激光光斑检测——设计要求：了解设计背景、给出详细设计方案、给出详细设计实现、分析实验结果，撰写实验报告。

讲座六：智能控制算法（8学时）

介绍智能嵌入式系统中智能控制算法设计，包括模糊控制和混沌控制系列算法，基于神经网络的智能控制算法，以及基于机器学习的专家控制系统的设计；介绍智能控制算法的仿真；并以机器人自主行走的控制算法设计为例，介绍智能控制的具体工程实现。

课题题目：机器人自主行走——设计要求：了解 SLAM、EKF-SLAM等算法，了解专家控制系统的构建，针对不同足数机器人的详细设计方案、给出详细设计实现、分析实验结果，撰写实验报告。

讲座七：智能嵌入式平台及网络通信（12学时）

首先介绍智能嵌入式系统的概念，组成、应用，发展和未来；哪些场景适于应用智能嵌入式系统；接着介绍intel开发板的生产和发展，特点及应用，相关学习资源介绍；最后介绍应用智能嵌入式系统时，一般在哪些方面涉及定制开发及开发的相关方法。

课程设计内容：（1）基本智能嵌入式系统的配置与驱动，具体包括

a、系统安装类型：• 板上安装win10；• 板上安装OpenWRT；• 板上安装MatLab

b、接口应用类型：利用USB口，UART口，WiFi，蓝牙等连接摄像头、传感器节点等外设，将外设数据通过校园网传送到PC机显示

c、系统应用类型：防火墙：将树莓派设置为防火墙+路由（+热点） +NAT，使用手机WiFi连接Pi，Pi有线连接校园网，Pi过滤手机的部分访问内容；Web服务器：将树莓派配置为Web服务器，设计页面，通过浏览器访问。页面要求美观大方，可以是自己的某个作业的报告转变成网页形式。FTP服务器：将树莓派配置为FTP服务器，成为一个移动存储站

d、APP应用类型：无间道发报机：利用GPIO接口，通过短接或断开（开关），形成发报，识别信号，用WiFi或有线，通过校园网，发送到PC机（或手机），PC机端软件翻译为文字；魔幻键盘：Pi连接键盘，通过校园网连接PC，将键盘上的按键进行重新定义。PC上现实重定义后的效果——希望能做的有趣；或根据网上教程，自拟题目：www.raspberrypi.org

（2）将课程前期所学，移植算法（机器学习，姿态识别，人工智能，WiFi非合作式运动检测，智能机器人运动控制），完善系统的智能交互接口和外围功能电路，针对智能应用开发系统软件，形成一个完整的智能嵌入式系统作品进行展示。

讲座八：Intel嵌入式设计大赛（8学时）

选拔参加Intel嵌入式设计大赛的学生，支持和指导开展竞赛的系统开发，并邀请请Intel技术人员介绍Intel产品特点及最新发展动态。

（四）与其他课程的联系

本课程集结了很多相关课程内容，要完成本课程学习，必须大量课后阅读和学习。与之联系的课程有：图像处理，机器学习，计算机视觉，人机交互，嵌入式系统设计等。

（五）教材及参考教材

市面上尚无本领域教材可用，课程组老师们已与清华大学出版社签订了《嵌入式AI系统设计》一书的出版合同，样稿已经基本完成，有望明年出版。目前授课中，每位老师都会提供给同学们很多相关资料的链接，学生自行在课后学习。