《人工智能開源硬件與Python編程實踐》是基于機器視覺、語音識別等典型方法的開源硬件及開源算法，利用Python編程工具而設計的創新實踐項目。
《人工智能開源硬件與Python編程實踐》注重推動人工智能新技術的工程實踐，將人工智能教育與創客教育相結合，課程模塊包括顏色形狀檢測、目標跟蹤、邊緣檢測、軌跡跟蹤、人臉檢測、人眼檢測、瞳孔檢測、條碼二維碼識別、笑臉檢測、數字識別、語音識別等實踐項目。每個課程模塊均從社會需求及生活實際出發設置實踐任務，介紹相關的理論知識和應用方法，提供相應算法的Python實施案例，引導學生動手實踐，掌握經典機器視覺、語音識別技術的應用方法，并能夠解決實際問題，培養學生的創新實踐能力，可作為高等院校學生創新實踐類課程教材。
人工智能的迅速發展深刻地改變了人類的社會生活，改變了世界，引起了全世界范圍內的重視。2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，要求搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。迄今為止，已經有中國、加拿大、日本、韓國、美國等19個國家和地區先后推出了自己的國家級人工智能戰略計劃。
美國麻省理工學院溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”通俗地說，人工智能就是研究和開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用的系統。1956年夏季，在美國達特茅斯學院舉辦了一場研討會，深入討論了用機器模擬人類智能的問題。出席會議的幾位計算機科學家首次提出了“人工智能”的概念，設想用當時剛剛出現的計算機來構造復雜的、擁有與人類智慧同樣本質特性的機器。這次研討會標志著人工智能學科的誕生。
人工智能的研究領域一直在不斷擴大，主要包括專家系統、機器學習、模式識別、計算機視覺、自然語言處理、專家系統等，典型的應用有機器人、機器翻譯、智能駕駛、智能家居等。從1997年超級計算機深藍與卡斯帕羅夫的較量，到可以與人類進行智力比拼的Watson系統，人工智能正在改變著我們的生活。2012年以后，得益于互聯網和大數據技術、計算資源和運算力的突飛猛進以及機器學習（深度學習）等新算法的出現，人工智能開始大爆發。于是，出現了2016年AlphaGo與韓國棋手李世石較量的人工智能的標志性事件。
以卷積神經網絡為代表的深度學習方法取得了突破性發展，使得機器可以模仿視聽和思考等人類活動，解決了很多復雜的模式識別的難題；使得人工智能技術取得了重大進步，語音識別及語音合成、計算機視覺與目標識別、生物特征識別等典型的人工智能技術開始走進人們的生活。
人工智能成為國際競爭的新焦點和經濟發展的新引擎，加快培養人工智能人才是當前的重要工作。國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中明確提出：要實施全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育；建立適應智能經濟和智能社會需要的終身學習和就業培訓體系，支持高等院校、職業學校和社會化培訓機構等開展人工智能技能培養。2018年1月，教育部正式頒布《普通高中信息技術課程標準》《普通高中通用技術課程標準》等新課標，設置人工智能初步、開源硬件項目設計、智能家居應用設計等新技術體驗與探究課程模塊。2018年4月，教育部發布《高等學校人工智能創新行動計劃》，推動人工智能基礎、機器學習、神經網絡、計算機視覺等主干課程建設，結合學生的學習興趣和社會需求，積極開展新工科實踐，支持師生開展AI領域創新創業活動，培養AI創新創業人才。2019年1月，國務院發布《國家職業教育改革實施方案》，要求“牢固樹立新發展理念，服務建設現代化經濟體系和實現更高質量更充分就業需要，對接科技發展趨勢和市場需求，完善職業教育和培訓體系”。同年4月，教育部學校規劃建設發展中心批準了15所高職院校建立人工智能學院。
項目1 計算機視覺與Python編程實踐
（1）問題的提出
（2）任務與目標
（3）知識準備
（4）設計與實踐
（5）調試、驗證及完善
（6）分析與思考
項目2 視頻捕捉與處理Python編程
（1）問題的提出
（2）任務與目標
（3）知識準備
（4）設計與實踐
（5）調試、驗證及完善
（6）分析與思考
項目3 計算機視覺與顏色追蹤
（1）問題的提出
（2）任務與目標
（3）知識準備
（4）設計與實踐
（5）調試、驗證及完善
（6）分析與思考
項目4 基于計算機視覺的物體形狀檢測
（1）問題的提出
（2）任務與目標
（3）知識準備
（4）設計與實踐
（5）調試、驗證及完善
（6）分析與思考
（7）綜合拓展實踐任務
項目5 計算機視覺目標跟蹤系統
（1）問題的提出
（2）任務與目標
（3）知識準備
（4）設計與實踐
（5）調試、驗證及完善
（6）分析與思考
（7）綜合拓展實踐任務
項目6 基于邊緣與角點檢測的圖像匹配
（1）問題的提出
（2）任務與目標
（3）知識準備
（4）設計與實踐
（5）調試、驗證及完善
（6）分析與思考
……
項目7 軌跡跟蹤與擬合
項目8 計算機視覺與人臉檢測
項目9 人眼檢測與瞳孔檢測
項目10 計算機視覺與條碼識別系統
項目11 計算機視覺與二維碼識別系統
項目12 卷積神經網絡初步與笑臉識別
項目13 卷積神經網絡與圖像自動分類
項目14 基于卷積神經網絡的手寫體數字識別
項目15 語音識別技術與Python編程
項目16 語音交互控制智能相機設計綜合實踐
參考文獻
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