Python人工智能课程
制作：杭州古德微机器人有限公司 最后更新：2022.2.18
本系列课程以先进的人工智能理论和技术为基础，结合当前社会发展的前沿技术，教授学生使用Python来实现一些好玩的人工智能功能。
课程内容
Python人工智能课程大纲如下：
以下是具体课程内容介绍及程序截图。
Python人工智能课程01 基于opencv的人脸检测
- 情景引入
摄像头是怎么识别判断出画面中有人脸的呢？想不想自己也来做一个这样的人脸检测仪呢？不同于调用依赖网络的接口来检测人脸，让我们学习使用opencv-python来进行人脸检测吧
- 知识点
- 学习opencv的常用基本操作。
- 使用opencv的人脸检测分类器识别摄像头画面中是否存在人脸，并用矩形框标注出来。
效果演示
代码下载
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Python人工智能课程02 基于opencv的人脸识别
- 情景引入
很多小区的门禁都安装人脸识别系统，可以识别出具体是谁，那么是怎么做到的呢？让我们也来试试吧
- 知识点
- 用opencv的人脸检测提取样本中的人脸信息。
- 创建一个LBPH人脸识别器，然后对步骤1中提取的样本信息进行训练。
- 训练完成后，对一张人脸图片进行判断识别。
- 效果演示
- 代码下载
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Python人工智能课程03 人脸关键点识别--赶走瞌睡虫
- 情景引入
看他腰背挺直，不看正脸，谁能知道他在打瞌睡呢，这打瞌睡的功夫可真是了得！这可是正在上课呢，怎能打瞌睡！让我们一起赶走瞌睡虫！！
- 知识点
- 学习如何识别人脸关键点信息。
- 通过人脸关键点信息中眼睛周围的信息来判断瞌睡状态。
- 如果判断为瞌睡状态，则使用蜂鸣器提醒。
- 效果演示
- 代码下载
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Python人工智能课程04 图片分类学习--水果分类器
- 情景引入
据说要训练一个好用的图片分类模型需要数万甚至更多的样本图片才可以。这对应一个想要体验下机器学习过程的人来说简直就是一个不可能实现的事情。那么有没有可以通过训练少量图片(几张十几张)就可以得到一个效果比较好的图片分类模型的方法呢？有！！！
- 知识点
- 通过网页采集不同水果的样本图片进行训练
- 训练完成后转换下载为树莓派可以使用的模型
- 在树莓派上加载模型，然后对不同的水果进行分类
- 效果演示
- 代码下载
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Python人工智能课程05 物体检测学习--餐盘计价器
- 情景引入
有没有体验过无人餐厅呢？取完食物结算的时候是怎么知道你拿了哪些食物呢？让我们来做个智能的餐盘计价器吧，来体验感受人工智能的物体检测功能是如何应用的。
- 知识点
- 通过网页采集不同食物的样本图片进行训练
- 训练完成后转换下载为树莓派可以使用的模型
- 在树莓派上加载模型，然后对餐盘上放置的各种食物进行识别，并计算总的价格
- 效果演示
- 代码下载
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