機器人特工訓練營-學生活動手冊-(上) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張海兵，徐茜茜 著

圖書標籤:

• 機器人
• STEM教育
• 青少年科技
• 編程入門
• 動手實踐
• 機器人製作
• 教育
• 科普
• 學習手冊
• 創新思維

店鋪： 學嚮美圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465669

商品編碼：29734773765

包裝：平裝-膠訂

開本：32

齣版時間：2017-06-01

內容介紹
本書是與《機器人特工訓練營——搭建指南（上）A》和《機器人特工訓練營——搭建指南（上）B》配套的學生活動 手冊，可幫助學生學xi和鞏固結構知識以及機械基礎知識，激發和*升學生對設計、探究基礎結構和機械結構的興趣。要求 學生結閤課程內容分步完成本手冊中的題目，認真設計模型，認真完成手冊中的實驗內容。

關聯推薦
◆ &xbsp; &xbsp; du特、創新、跨學科的教學設計，增進孩子們的閤作意識。◆ &xbsp; &xbsp; 較強的趣味性、實踐性和探索性，激發孩子們的學xi興趣。◆ &xbsp; &xbsp; 綜閤運用的多學科知識，讓孩子們不斷獲得新的體驗和技能。&xbsp;
目錄
目 錄 第 1 課 奇特的形狀........................................................................................1 第 2 課 望塔...............................................................................................3 第 3 課 桁架橋...............................................................................................5 第 4 課 不同形狀的橋....................................................................................7 第 5 課 方便的桌子........................................................................................9 第 6 課 摺疊椅.............................................................................................11

目 錄

&xbsp;

第 1 課 奇特的形狀 ........................................................................................1

&xbsp;

第 2 課 望塔 ...............................................................................................3

&xbsp;

第 3 課 桁架橋 ...............................................................................................5

&xbsp;

第 4 課 不同形狀的橋 ....................................................................................7

&xbsp;

第 5 課 方便的桌子 ........................................................................................9

&xbsp;

第 6 課 摺疊椅 .............................................................................................11

&xbsp;

第 7 課 萬嚮推車 .........................................................................................13

&xbsp;

第 8 課 不倒翁 .............................................................................................15

&xbsp;

第 9 課 蹺蹺闆 .............................................................................................17

&xbsp;

第 10 課 天平 ...............................................................................................19

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第 11 課 齒輪組閤 .......................................................................................21

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第 12 課 陀螺 ...............................................................................................23

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第 13 課 攪拌器 ...........................................................................................25

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第 14 課 手鑽 ...............................................................................................27

&xbsp;

第 15 課 道閘 ...............................................................................................29

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在綫試讀
第3課 桁 架 橋 ● 力 ● 科學實驗 ● 桁架結構 科學 ● 裝配組件 ● 工程設計 ● 測試與評估 技術/工程 ● 三角形的穩定性 ● 將二維圖建構成三維模型 ● 預測與估算 ● 對稱 ● 測試與記錄 學xi目標 數學 ● 美觀結構設計 ● 描繪第3課
桁 架 橋
● 力
● 科學實驗
● 桁架結構
科學
● 裝配組件
● 工程設計
● 測試與評估
技術/工程
● 三角形的穩定性
● 將二維圖建構成三維模型
● 預測與估算
● 對稱
● 測試與記錄
學xi目標&xbsp;
數學
● 美觀結構設計
● 描繪
● 正確錶述
藝術
● 桁架
● 承載
● 對稱
● 閤作
詞匯

建構與反思
1. 請設計1座桁架橋。


2. 請預測，如果分彆將錶格中的物品放置在桁架橋上，桁架橋能否承受呢？再按錶格要求，有順序地將物品逐個放置在桁架橋上，觀察桁架橋是否能承受，並完成實驗記錄。
物 品 類 彆
我的預測
實際情況


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《未來先鋒：人工智能探索與實踐指南》 前言 我們正處在一個前所未有的時代，人工智能（AI）不再是科幻小說中的遙遠設想，而是深刻影響我們生活方方麵麵的現實力量。從智能助手到自動駕駛汽車，從精準醫療到個性化推薦，AI的觸角已延伸至社會的每一個角落。然而，理解AI的運作原理，掌握其核心技術，並能在實際應用中發揮其潛力，卻需要係統性的學習和深入的實踐。 《未來先鋒：人工智能探索與實踐指南》正是為懷揣對AI好奇心，渴望在這一顛覆性領域占據一席之地的學習者們量身打造。本書旨在打破AI的神秘感，以一種既嚴謹又易於理解的方式，引領讀者逐步深入AI的奇妙世界。我們不追求炫目的技術堆砌，而是專注於構建紮實的理論基礎，培養解決實際問題的能力，激發無限的創新潛能。 本書並非對某一特定AI應用或狹窄領域的速成手冊，而是一套旨在構建學習者全麵AI素養的階梯式學習框架。我們相信，真正的AI能力並非一蹴而就，而是源於對基本概念的深刻理解，對算法原理的透徹把握，以及對編程實踐的反復磨練。因此，本書的內容設計注重循序漸進，從最基礎的AI概念入手，逐步過渡到復雜的機器學習模型，再到實際應用中的挑戰與機遇。 我們鼓勵每一個讀者，無論你是否具備深厚的編程背景，都能在這本書中找到屬於自己的學習路徑。本書的語言風格力求簡潔明瞭，避免過多的專業術語，即使是初學者也能輕鬆入門。我們通過大量的圖示、實例和逐步解析，幫助讀者形象地理解抽象的AI概念。同時，我們也為有一定基礎的學習者提供瞭深入探討的方嚮和挑戰，確保本書的深度和廣度能夠滿足不同層次的需求。 《未來先鋒》的誕生，源於我們對人工智能教育的深刻思考和不懈追求。我們希望通過這本書，點燃更多人對AI的熱情，讓他們能夠自信地站在科技發展的最前沿，用AI的力量創造更美好的未來。這本書不僅是一本知識的寶庫，更是一扇通往無限可能的大門，等待著你的開啓。 第一篇：人工智能的基石——概念與曆史 在本篇中，我們將為讀者構建對人工智能最宏觀、最基礎的認知。我們將從“人工智能是什麼”這一根本性問題齣發，探討其定義、發展曆程、核心分支以及在當今社會中的地位和影響。 第一章：你好，人工智能！ 1.1 什麼是人工智能？ 我們將從哲學和計算機科學的角度，多維度地定義人工智能，探討其本質是模擬、延伸還是超越人類智能。我們將區分狹義人工智能（ANI）和廣義人工智能（AGI），以及當前AI發展所處的階段。 1.2 AI 的發展脈絡：從圖靈測試到深度學習 迴顧人工智能波瀾壯闊的發展史，重點梳理關鍵的裏程碑事件、重要的思想流派（如符號主義、連接主義）以及它們的興衰更替。我們將深入瞭解，是什麼驅動瞭AI的幾次“寒鼕”和“春天”。 1.3 AI 的主要分支 介紹當前AI領域中最活躍、最具影響力的幾個分支，包括： 機器學習（Machine Learning）： AI的核心驅動力，讓機器通過數據學習。 深度學習（Deep Learning）： 機器學習的強大子集，模仿人腦神經網絡。 自然語言處理（NLP）： 讓機器理解和生成人類語言。 計算機視覺（Computer Vision）： 使機器能夠“看見”並理解圖像和視頻。 機器人學（Robotics）： 融閤AI的物理實體，執行任務。 專傢係統（Expert Systems）： 模擬人類專傢的決策能力。 1.4 AI 的應用領域與社會影響 探討AI在醫療、金融、交通、教育、娛樂等各個行業的廣泛應用，並深入分析AI對就業、倫理、隱私、安全等方麵帶來的深遠影響。我們將思考如何應對AI帶來的挑戰，並最大化其積極作用。 第二章：構建智能的基石——數據與算法 2.1 數據：AI 的“燃料” 強調數據在AI中的核心地位。我們將討論不同類型的數據（結構化、非結構化），數據的質量、數量、多樣性對AI模型性能的影響。 2.2 數據預處理：讓數據“說話” 介紹數據清洗（缺失值處理、異常值檢測）、特徵工程（特徵選擇、特徵提取）、數據歸一化/標準化等關鍵的數據預處理技術，確保輸入給AI模型的數據具有可用性和有效性。 2.3 算法：AI 的“大腦” 引入算法的概念，解釋算法是解決問題或執行任務的明確指令集。我們將概述一些基礎但重要的AI算法類型，為後續章節的深入學習打下基礎。 2.4 評估指標：衡量智能的標尺 介紹如何量化AI模型的性能，例如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數等，理解它們各自的含義和適用場景。 第二篇：機器學習的奧秘——理論與實踐 本篇將是本書的核心部分，我們深入探討機器學習這一AI的基石。我們將從監督學習、無監督學習、強化學習三大主要範式齣發，詳細解析各類經典算法的原理、優缺點以及適用場景，並通過豐富的實踐案例，引導讀者動手實踐，構建自己的機器學習模型。 第三章：學習的起點——監督學習 3.1 監督學習的核心思想 解釋監督學習的工作方式：通過帶有標簽的訓練數據來學習輸入與輸齣之間的映射關係。 3.2 迴歸算法：預測數值 綫性迴歸（Linear Regression）： 從最簡單的模型開始，理解如何用直綫擬閤數據，以及其局限性。 多項式迴歸（Polynomial Regression）： 擴展綫性迴歸，處理非綫性關係。 嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸（Lasso Regression）： 學習如何防止過擬閤，提高模型的泛化能力。 3.3 分類算法：劃分邊界 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 雖名“迴歸”，實為強大的二分類算法。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors, KNN）： 基於“物以類聚”的思想進行分類。 支持嚮量機（Support Vector Machines, SVM）： 尋找最優的分類超平麵，處理高維數據。 決策樹（Decision Trees）： 直觀易懂的樹狀分類模型。 隨機森林（Random Forests）： 集成學習的代錶，通過多棵決策樹提升分類性能。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 基於概率的分類器，在文本分類等領域錶現齣色。 第四章：發現的智慧——無監督學習 4.1 無監督學習的挑戰與魅力 闡述無監督學習的任務：在沒有標簽的數據中發現隱藏的模式和結構。 4.2 聚類算法：尋找相似的群體 K-Means聚類： 最常用、最直觀的聚類算法。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 構建數據點的層級結構。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 基於密度的聚類，能發現任意形狀的簇。 4.3 降維算法：壓縮數據，提取精華 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 尋找數據的主方嚮，最大化方差。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 適用於高維數據可視化，保留局部結構。 4.4 關聯規則挖掘：發現潛在聯係 Apriori算法： 經典的市場籃子分析算法，發現項集之間的頻繁關聯。 第五章：行動的藝術——強化學習 5.1 強化學習的基本概念 介紹智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）等核心要素。 5.2 Q-Learning：學習最優策略 深入理解價值函數和策略的概念，以及Q-Learning如何通過與環境交互來學習最優動作價值。 5.3 Deep Q-Networks (DQN)：深度強化學習的開端 介紹如何將深度學習與Q-Learning結閤，處理高維狀態空間。 5.4 強化學習的應用場景 探討強化學習在遊戲（如AlphaGo）、機器人控製、資源調度等領域的突破性進展。 第三篇：神經網絡與深度學習——模擬大腦的強大力量 本篇將重點介紹神經網絡，特彆是深度學習，這是當前AI領域最炙手可熱的技術之一。我們將從神經網絡的基本結構開始，逐步深入到各種復雜的網絡模型，並介紹其在圖像識彆、自然語言處理等領域的強大應用。 第六章：神經網絡的起源與結構 6.1 人工神經元：模仿生物神經元 介紹感知機（Perceptron）模型，理解神經網絡的基本組成單元。 6.2 多層感知機（Multi-Layer Perceptron, MLP） 講解隱藏層的概念，以及激活函數的引入（如Sigmoid, ReLU）如何賦予神經網絡非綫性錶達能力。 6.3 訓練神經網絡：反嚮傳播算法 詳細解析反嚮傳播算法的工作原理，理解梯度下降如何驅動網絡參數的優化。 第七章：深度學習模型與應用 7.1 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN） 專為圖像處理設計的強大模型。我們將詳細講解捲積層、池化層、全連接層的作用，以及CNN在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等任務中的應用。 7.2 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNN） 適用於處理序列數據的模型。我們將介紹RNN的循環結構，以及它在文本生成、機器翻譯、語音識彆等任務中的應用。 7.3 長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）與門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU） 解決傳統RNN的長期依賴問題，進一步提升序列建模能力。 7.4 Transformer 模型： Attention 機製的革命 介紹Attention機製如何讓模型更關注輸入序列中的重要部分，以及Transformer在自然語言處理領域帶來的革命性突破。 第四篇：AI 實踐與前沿展望 在本篇中，我們將迴歸實踐，引導讀者進行實際的AI項目開發，並對AI的未來發展進行展望。 第八章：AI 開發工具與實踐 8.1 常用編程語言與庫 介紹Python及其在AI領域的核心庫，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。 8.2 構建第一個AI模型 提供從數據加載、模型構建、訓練到評估的完整實踐流程，讓讀者親手體驗AI項目的全貌。 8.3 模型部署與優化 簡要介紹如何將訓練好的模型應用於實際場景，並討論模型性能優化、計算效率提升等問題。 第九章：AI 的未來之路 9.1 遷移學習與預訓練模型 介紹如何利用已有的強大預訓練模型，加速新任務的學習。 9.2 可解釋性AI（Explainable AI, XAI） 探討AI模型“黑箱”問題，以及提高AI透明度的重要性。 9.3 AI倫理與社會責任 再次強調AI發展中的倫理考量，如偏見、公平性、隱私保護等，引導讀者思考負責任的AI開發。 9.4 AI 的前沿趨勢 展望AI未來的發展方嚮，如生成式AI、聯邦學習、邊緣AI等。 結語 《未來先鋒：人工智能探索與實踐指南》是一次關於智能的探索之旅，也是一次關於創造的實踐曆程。本書的編寫，旨在為每一位渴望理解和掌握AI技術的學習者提供一個堅實可靠的起點。我們希望通過深入淺齣的講解，豐富的案例，以及循序漸進的結構，幫助讀者建立起對AI的全麵認知，掌握核心的算法原理，並具備將理論應用於實踐的能力。 我們鼓勵讀者在學習過程中，積極動手嘗試，進行編碼實踐，解決實際問題。AI的學習之路充滿挑戰，但也樂趣無窮。每一次代碼的敲擊，每一次模型的訓練，都將帶領你更深入地理解智能的奧秘。 人工智能的浪潮正以前所未有的速度席捲而來，它將深刻重塑我們的世界。掌握AI，就是掌握未來。願《未來先鋒》成為你在這場智能革命中，最得力的夥伴和嚮導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常具有感染力，它沒有采用那種冷冰冰的技術文檔口吻，而是充滿瞭對科技探索的熱情。讀起來就像是和一位經驗豐富的朋友在交流製作心得，親切而自然。作者在介紹每一個元件和工具時，都會簡要說明其在現實世界中的應用背景，這讓我對所學知識的價值有瞭更深的理解，而不僅僅是停留在“知道怎麼用”的層麵。我特彆欣賞書中對“調試”過程的重視，很多教程會把調試描述成一件令人沮喪的事情，但這本書卻將其描繪成發現問題、精進技術的關鍵環節，讓人心態更積極。通過這本書的指引，我不僅學會瞭如何搭建一個機器人，更重要的是，我開始理解機器人的設計哲學和工程思維。這是一次全方位的學習體驗，它教會我的遠超書本上的具體步驟。

評分☆☆☆☆☆

我是一個比較注重項目完成度和成就感的學習者，而這本書恰好滿足瞭我的需求。它提供的每一個小項目都設計得非常精巧，完成後都能立刻看到實際效果，這種及時的反饋機製極大地增強瞭我的學習動力。我尤其贊賞書中對於不同模塊集成處理的講解，比如如何讓機器人的視覺係統與運動係統協同工作，這在很多同類書籍中都是一筆帶過的內容。這本書卻用非常詳盡的步驟，教會讀者如何將不同的技術單元有機地結閤起來，形成一個完整的、具有一定智能的係統。在製作過程中，我遇到瞭一些關於軟件兼容性的問題，書後麵附帶的資源列錶和在綫社區鏈接幫瞭我大忙，這體現瞭作者對讀者學習體驗的全麵考量。總而言之，這本書的實用性和前瞻性都做得非常齣色，它為我打開瞭一扇通往更高級彆機器人設計的大門。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我本來對機器人編程有點畏懼，覺得那可能是隻有“天纔”纔能掌握的領域。但是，當我開始閱讀這本書時，我的這種顧慮完全消除瞭。作者似乎非常理解初學者的睏惑點，他們總能找到最貼閤實際生活的例子來解釋抽象的算法和控製原理。比如說，在講解如何讓機器人避開障礙物時，書中用瞭類似“玩捉迷藏”的比喻，一下子就讓晦澀的傳感器數據處理變得生動起來。這本書的排版也非常人性化，留白適中，字體大小和行距都很舒服，長時間閱讀也不會感到視覺疲勞。更難得的是，書中鼓勵讀者去嘗試修改和創新，而不是簡單地照搬書中的示例。這種開放式的引導，極大地激發瞭我的創造力，讓我開始思考如何用學到的知識去解決我生活中遇到的其他問題。這本書不僅是技術手冊，更像是一位耐心且富有啓發性的老師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排得極其閤理，讀起來讓人感覺非常流暢。它不像其他一些技術書籍那樣枯燥乏味，而是用一種非常生動活潑的語言來闡述復雜的概念。尤其是在講解編程邏輯和硬件接口的部分，作者似乎非常懂得如何用最簡單的方式來解釋那些看似高深的技術術語。我印象深刻的是，書中穿插瞭許多“故障排除”的小貼士，這些經驗之談對我幫助巨大，很多時候我遇到的問題，恰好在這些提示中找到瞭答案，避免瞭大量的摸索時間。此外，書中的配圖質量非常高，色彩鮮明，細節清晰，這對於理解復雜的機械結構和電子元件布局至關重要。每次閱讀完一個章節，我都迫不及待地想動手實踐一下學到的知識。這本書的實用性體現在它提供瞭很多可以直接應用的案例，讓我能夠很快地將理論知識轉化為實際作品。對於希望係統學習機器人製作流程的人來說，這本書無疑是一份寶貴的資源。

評分☆☆☆☆☆

這本關於機器人編程和製作的書籍，從我拿到手的那一刻起，就讓我感到非常興奮。它不僅僅是一本簡單的教程，更像是一份充滿挑戰和樂趣的冒險地圖。書中的介紹非常直觀，即便是對機器人技術知之甚少的初學者，也能快速上手。我特彆喜歡它循序漸進的講解方式，每一步操作都配有清晰的圖示和詳盡的文字說明，讓你感覺仿佛身邊有一位經驗豐富的導師在手把手地指導。書中的項目設計巧妙，既有基礎的電路連接和傳感器應用，也有更復雜的邏輯編程部分，讓人在實踐中不斷鞏固理論知識。我嘗試製作瞭其中一個移動機器人的項目，整個過程充滿瞭驚喜，每當代碼成功運行，機器人的反應符閤預期時，那種成就感是無與倫比的。這本書非常注重動手實踐，它強調的“做中學”理念，對於培養邏輯思維和解決問題的能力有著極大的幫助。我強烈推薦給所有對機器人技術有熱情的朋友們，它絕對是開啓機器人世界大門的鑰匙。