人工智能機器鼠
“人工智能機器鼠”講解機器鼠從設計、焊接、制作到算法調試的原理及實踐內容，通過實現搜索迷宮、尋找最短路徑等功能， 促進在實踐過程中掌握計算智能方法、搜索、路徑規劃等算法應用。標準版配備焊接材料，可實現完整機器鼠制作。精簡版不含焊接材料， 可直接調試算法。課程配備完善的課程資料，包括課程指南、學習指導書、實訓手冊、教學課件、實踐代碼以及考核資料包，便于授課學習。
參加人工智能機器鼠走迷宮競賽。
人工智能機器鼠是通過傳感器、人工智能和電子電路技術的集成，使人工智能機器鼠能夠模仿人類智能。
人工智能機器鼠以“理論一實踐一研究”軟硬件教學資源為主軸協同培養創新，是輔助教師人工智能技術基礎應用能力的重要途徑。
人工智能機器鼠的高效運行，離不開人工智能和嵌入式系統，這兩大核心技術涉及多個方向的理論知識。人工智能機器鼠課程定位于中高職、 專本科院校人工智能、電子工程、機械工程、自動化、計算機相關專業的專業基礎課與綜合實踐課，適合有一定專業學習基礎、 致力于培養在人工智能相關行業發展的專本科學生，可適應嵌入式系統、硬件開發、算法研發、實操實踐等崗位技術與管理等職業需求。
精簡版
| 章 | 節 |
|---|---|
| 第一章 電腦鼠概述 | 1.1 電腦鼠發展與人工智能概述 |
| 1.2 實訓：電腦鼠實訓環境配置 | |
| 第二章 信息感知系統 | 2.1 電腦鼠信息感知原理及傳感器應用 |
| 2.2 實訓：電腦鼠傳感器應用實踐 | |
| 第三章 嵌入式控制系統 | 3.1 嵌入式微控制系統的硬件結構 |
| 3.2 電腦鼠的主控電路設計思路 | |
| 3.3 電腦鼠行走結構與控制策略 | |
| 3.4 實訓：電腦鼠運動控制實踐 | |
| 第四章 環境建模與決策 | 4.1 迷宮環境建模基本原理 |
| 4.2 實訓：迷宮環境建模實踐 | |
| 第五章 路徑搜索策略 | 5.1 盲目式搜索基礎法則 |
| 5.2 盲目式搜索算法——深度優先算法 | |
| 5.3 盲目式搜索算法——廣度優先算法 | |
| 5.4 實訓：向心法則搜索實踐 | |
| 5.5 實訓：深度優先搜索實踐 | |
| 5.6 經典啟發式搜索——A*算法原理 | |
| 5.7 實訓：基于A*算法搜索迷宮實踐 | |
| 5.8 等高圖與洪水算法 | |
| 5.9 實訓：利用廣度優先算法制作等高圖 | |
| 5.10 實訓：利用深度優先算法制作等高圖 | |
| 第六章 智能搜索算法 | 6.1 遺傳算法起源及基本原理 |
| 6.2 基于遺傳算法抉擇迷宮最優路徑 | |
| 6.3 實訓：遺傳算法實踐 | |
| 6.4 粒子群算法基本原理 | |
| 6.5 基于粒子群抉擇迷宮最優路徑 | |
| 6.6 實訓：粒子群算法實踐 | |
| *第七章 數據結構與算法基礎 | 7.1 數據結構：線性表與樹 |
| 7.2 數據結構：圖 | |
| 7.3 遞歸算法詳解 |
標準版
| 章 | 節 |
|---|---|
| 第一章 緒論 | 1.1 電腦鼠起源與電腦鼠競賽 |
| 1.2 電腦鼠與人工智能 | |
| 第二章 電腦鼠實訓平臺配置 | 2.1 電腦鼠焊接及組裝理論 |
| 2.2 實訓：電腦鼠焊接及組裝實踐 | |
| 2.3 實訓：電腦鼠軟件開發環境配置 | |
| 2.4 實訓：軟件測試與電腦鼠基礎運動調試 | |
| 第三章 電腦鼠組成架構 | 3.1 嵌入式控制系統概述 |
| 3.2 主控系統與主控電路 | |
| 3.3 控制邏輯與代碼實例 | |
| 3.4 環境感知系統與紅外傳感器 | |
| 3.5 紅外傳感器的控制邏輯與代碼實例 | |
| 3.6 電機使用基本原理 | |
| 3.7 電腦鼠驅動電路 | |
| 第四章 環境搜索策略 | 4.1 盲目式搜索基礎法則 |
| 4.2 深度優先算法詳解 | |
| 4.3 廣度優先算法詳解 | |
| 4.4 實訓：向心法則搜索迷宮 | |
| 4.5 實訓：深度優先算法搜索迷宮 | |
| 第五章 環境建模基本方法 | 5.1 環境坐標建立及方向轉換 |
| 5.2 迷宮環境建模中的墻壁存儲策略 | |
| 5.3 迷宮環境中的等高圖制作 | |
| 第六章 智能算法原理及應用 | 6.1 啟發式搜索與A*算法原理 |
| 6.2 遺傳算法起源及基本原理 | |
| 6.3 基于遺傳算法抉擇迷宮最優路徑 | |
| 6.4 粒子群算法基本原理 | |
| 6.5 基于粒子群抉擇迷宮最優路徑 | |
| 6.6 實訓：A*算法搜索迷宮實驗 | |
| 第七章 迷宮路徑規劃實戰 | 7.1 實訓：迷宮的路徑規劃實驗 |
本課程定位于計算機、物聯網、自動化、人工智能相關專業的專業實訓課與實習實踐課。
