一、认识机器 二、机器的分类和组成 三、机械发展历程概述

2.1 人工智能的起源与发展 2.2 机器学习方法简介 2.3 机器学习方法初级应用介绍 2.3 人工智能的环境岩土工程应用案例 2.4 基于高斯过程的污染土场地勘察 2.5 小节与思考

上海交通大学：《脑与机器人》课程教学课件（一）脑与机器人

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公共基础课 《马克思主义基本原理》 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 习近平新时代中国特色社会主义思想概论 中国近现代史纲要 思想道德与法治 形势与政策 体育 大学英语 高等数学 线性代数 概率论与数理统计 人工智能基础 大学物理 大学物理实验 大学生国防教育 大学生劳动教育理论与实践 国家安全与校园安全 大学生心理健康教育 思政限选课 交通大国史话 中华民族共同体概论 中国共产党与中国道路 马克思主义哲学视野中的党史 解码交通强国 学科基础课 人工智能专业导论 电工学 电子技术实验 高级语言程序设计（C） 离散数学 数据结构与算法 专业必修课 Python 程序设计 模式识别与机器学习 深度学习 单片机原理及应用 Linux 操作系统 计算机视觉 数字信号处理 专业（方向）限选课 信号与系统 嵌入式系统开发 通信原理 高频电路 物联网技术及应用 物联网系统开发 传感器与检测技术 计算机网络 专业任选课 计算机仿真 电子设计自动化 Java 程序设计 专业英语 数据库原理与应用 创新创业必修课 大学生职业生涯规划 就业指导 创业指导 创新创业选修课 科技论文与专利撰写 人工智能前沿技术 美育必修课 音乐鉴赏 影视鉴赏 实践课 入学教育及军训实践 C 语言课程设计实践 电子技术课程设计（含电子工艺实习）实践 Python 课程设计实践 竞赛实训实践 机器学习课程设计实践 深度学习课程设计实践 嵌入式系统开发课程设计实践 物联网技术及应用课程设计实践 嵌入式人工智能项目实训实践 毕业实习（专业实训）实践 毕业设计（论文）

上海交通大学：《ROS机器人操作系统基础与实战》课程教学资源（实验指导书）06 机器视觉

本章的教学目标： 1）了解本课程研究对象，认识机器的组成，掌握机器、机构、构件、零件的基本概念及正确识别； 2) 初步了解本课程学习内容，及在专业人才培养中的地位及作用，从而明确本课程学习目标； 3) 对平面机构的组成有所认识，对由一般平面机构组成的机械系统，能绘制出机构运动简图,计算其自由度，并判断其是否有确定的运动。 4) 了解机械设计的基本要求和方法

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）