③模型训练

课程介绍

本课程通过三个循序渐进的实验，引导学生体验人工智能在图像分类与语音识别领域的核心技术与训练流程。学生将在无代码平台的帮助下，从数据采集到模型训练，再到结果验证，全面感受AI模型的构建与应用过程，培养数据意识、动手能力与创新思维。

实验一：训练图像分类模型

项目介绍
本项目主要介绍如何训练一个简单的图像分类模型来识别手势（如手掌和拳头），并通过实际操作让学生了解这一过程。通过这个实验，学生将初步接触到人工智能领域中的图像分类技术，并学习到基本的模型训练流程。

学习目标

• 学生初步了解图像分类模型的概念，学习如何简单区分手掌和拳头图像。

• 提升动手实践能力，激发对人工智能技术的好奇心和探索欲。

实验二：训练手写数字识别模型

项目介绍
本实验将使用零代码图像分类模型训练系统，通过上传或拍照合适的数据集进行处理，构建自定义的图像分类模型，并进行实时推理。

学习目标

• 掌握零代码图像分类模型训练系统的使用。

• 了解分类任务的模型训练过程。

实验三：训练语音分类模型

项目介绍
本项目主要介绍如何训练语音识别模型。学生了解语音识别模型的基本原理，初步掌握训练语音识别模型的方法，学会通过录制不同音频进行数据采样，并验证语音识别模型的准确性。

语音识别模型介绍：
语音识别是一种技术，它能够将人类的声音转化为计算机可以理解的文字或指令。在这个实验中，我们将训练语音识别模型。

学习目标

• 理解语音识别的基本概念和应用场景。掌握如何使用无代码平台训练语音识别模型。

• 学会将训练好的模型应用于实际场景，例如智能家居控制。