“个性化3D 智能硬件 教学内容”版本间的差异
来自iCenter Wiki
（→PYNQ智能硬件实践） |
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==PYNQ智能硬件实践== | ==PYNQ智能硬件实践== | ||
| + | ===PYNQ 的基础实践环节=== | ||
| + | 1. 智能硬件库 （章）（10分钟） | ||
| − | + | 2. 智能语音音箱（亚马逊alxa视频）（10分钟） | |
| − | PYNQ硬件简介 | + | 3. PYNQ硬件简介 （章）（5分钟） |
| − | + | 4. PYNQ实验 （王） （65分钟） | |
| − | -学习Jupyter Notebook的运行方式 | + | -学习Jupyter Notebook的运行方式 （5分钟） |
| − | -Python的基本介绍( | + | -Python的基本介绍(打印一段话）（10分钟） |
| − | - | + | -了解智能硬件 PYNQ板子（20分钟） |
| − | + | - PYNQ编程： | |
| − | + | a. 跑马灯实验（通过修改延时体验对板子的控制）（15分钟） | |
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| − | + | b. 按键控制LED (15分钟） | |
| − | + | 4. 数据中心大数据平台参观（10分钟） | |
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| − | + | ===PYNQ 的提高环节=== | |
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| − | + | ====项目1（可选）. 智能路灯==== | |
| − | + | 通过动手实践，使学生对传感器的原理，工作方式及如何与智能硬件板的结合有一个初步的了解。 | |
| − | + | 1.教学安排 | |
| − | + | 制作一个基于智能硬件板的环境光传感器的监测仪，可以在电脑上显示出环境光的变化 | |
| − | + | 第一步：老师讲解任务及所用的器材（20） | |
| − | + | 第二步：学生动手配置智能硬件板及安装传感器，调试程序（45） | |
| + | 第三步：学生改变实验条件，并对实验结果进行观察（30） | ||
| − | + | 2.实验器材和元器件 | |
| − | + | PYNQ开发板x1，装有PYNQ系统的SD卡x1，Pmod ALS传感器x1，网线x1，USB充电线x1，电脑x1，电脑上Google Chrome浏览器x1 | |
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| − | + | ====项目2（可选）OpenCV人脸识别==== | |
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| − | + | 通过动手实践，使学生了解如何在智能硬件上实现人工智能图像识别的功能。了解使用wiki和git。 | |
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| − | + | 第一步：老师讲解任务及所用的资料（20） | |
| − | + | 第二步：学生动手配置智能硬件板及安装摄像头，调试程序（45） | |
| − | + | 第三步：学生改变实验条件，并对实验结果进行观察（30） | |
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| − | + | 第四步：上传结果到wiki，以及git。 | |
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| − | + | ==子单元1（智能声控音箱）== | |
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| − | + | [[智能硬件-智能音箱-单元]] | |
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| − | + | ==子单元2 声控节奏灯的制作== | |
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| − | + | [[智能硬件-声控节奏灯-单元]] | |
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| − | + | ==子单元3 环境光传感器的使用== | |
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| − | + | [[智能硬件-PYNQ-环境光感应-单元]] | |
2018年11月12日 (一) 10:55的最后版本
目录
PYNQ智能硬件实践
PYNQ 的基础实践环节
1. 智能硬件库 （章）（10分钟）
2. 智能语音音箱（亚马逊alxa视频）（10分钟）
3. PYNQ硬件简介 （章）（5分钟）
4. PYNQ实验 （王） （65分钟）
-学习Jupyter Notebook的运行方式 （5分钟）
-Python的基本介绍(打印一段话）（10分钟）
-了解智能硬件 PYNQ板子（20分钟）
- PYNQ编程：
a. 跑马灯实验（通过修改延时体验对板子的控制）（15分钟）
b. 按键控制LED (15分钟）
4. 数据中心大数据平台参观（10分钟）
PYNQ 的提高环节
项目1（可选）. 智能路灯
通过动手实践，使学生对传感器的原理，工作方式及如何与智能硬件板的结合有一个初步的了解。
1.教学安排
制作一个基于智能硬件板的环境光传感器的监测仪，可以在电脑上显示出环境光的变化
第一步：老师讲解任务及所用的器材（20）
第二步：学生动手配置智能硬件板及安装传感器，调试程序（45）
第三步：学生改变实验条件，并对实验结果进行观察（30）
2.实验器材和元器件
PYNQ开发板x1，装有PYNQ系统的SD卡x1，Pmod ALS传感器x1，网线x1，USB充电线x1，电脑x1，电脑上Google Chrome浏览器x1
项目2（可选）OpenCV人脸识别
通过动手实践，使学生了解如何在智能硬件上实现人工智能图像识别的功能。了解使用wiki和git。
第一步：老师讲解任务及所用的资料（20）
第二步：学生动手配置智能硬件板及安装摄像头，调试程序（45）
第三步：学生改变实验条件，并对实验结果进行观察（30）
第四步：上传结果到wiki，以及git。
