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人工智能综合实践
AI 边缘计算与智能硬件实践
围绕数据采集、模型训练、边缘部署和硬件执行构建端到端工程实践。
能力目标
- 理解 MCU 与 Linux AI 协同
- 完成边缘模型部署
- 形成软硬件闭环项目
可配套资源
咨询课程配套 ↗COURSE RESOURCES
从课程目标到实验任务,把产品能力转化为可组织、可实施、可评价的实践教学内容。
COURSE TO PRODUCT
CURRICULUM MAP
共 11 门课程
围绕数据采集、模型训练、边缘部署和硬件执行构建端到端工程实践。
覆盖机器学习、机器视觉、智能控制与机械臂等典型人工智能实验方向。
将文本、语音、视觉等多模态交互引入课程实验,理解大模型应用与边缘智能协同。
以移动机器人为载体,组织 ROS2、激光雷达、视觉、建图导航与机械臂抓取实验。
从 MCU 基础、接口扩展和传感器控制逐步过渡到开放式综合设计。
通过模块自由组合和软硬件协同,将知识点组织为可拆分、可迭代的工程项目。
围绕核心部件、数据通路、指令执行和整机系统开展验证与开放实验。
面向 32 位微机体系、接口扩展和课程设计,兼顾原理验证与工程应用。
以水利与农业场景串联感知、通信、平台、数据展示和智能控制。
覆盖数字电路、模拟电路、焊接装配、检测调试和电子产品开发基础。
围绕感知、控制、路径规划、系统联调和现场策略组织渐进式竞赛训练。