[實(shí)用新型]基于TensorFlow的人工智能的教學(xué)系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201721740744.2
• 申請(qǐng)日: 2017-12-13
• 公開（公告）號(hào): CN207851897U
• 公開（公告）日: 2018-09-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李泰博;樊鈺;周泓;李宏坤;楊若璋;張學(xué)陽(yáng);徐經(jīng)娟;林強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京海豚世紀(jì)教育科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q50/20
• 分類號(hào): G06Q50/20;G06K9/00;G09B5/06
• 代理公司: 杭州知通專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33221
• 代理人: 朱林軍

本實(shí)用新型公開了一種基于TensorFlow的人工智能的教學(xué)系統(tǒng)，包括電源模塊、圖像采集裝置、處理器、若干教學(xué)模塊以及顯示模塊；電源模塊用于為各部件提供工作電壓；處理器連接每個(gè)教學(xué)模塊，用于接收?qǐng)D像采集裝置采集的待識(shí)別物體的圖像信息，對(duì)圖像信息進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別處理，得到檢測(cè)識(shí)別圖像信息；根據(jù)檢測(cè)識(shí)別圖像信息選擇對(duì)應(yīng)的教學(xué)模塊，并將檢測(cè)識(shí)別圖像信息傳輸至對(duì)應(yīng)的教學(xué)模塊；教學(xué)模塊用于根據(jù)檢測(cè)識(shí)別圖像信息和預(yù)置教學(xué)資源生成教學(xué)內(nèi)容；顯示模塊連接處理器，用于顯示檢測(cè)識(shí)別結(jié)果和播放教學(xué)內(nèi)容完成教學(xué)。本實(shí)用新型不僅降低學(xué)習(xí)門檻；而且內(nèi)部能夠儲(chǔ)存大量的學(xué)習(xí)資源，能夠減輕書本的負(fù)擔(dān)，提高了學(xué)習(xí)積極性，使學(xué)生找回對(duì)學(xué)習(xí)的興趣。

技術(shù)領(lǐng)域

本實(shí)用新型涉及教育技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于TensorFlow的人工智能的教學(xué)系統(tǒng)。

背景技術(shù)

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)深入到人們生活的方方面面。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

在傳統(tǒng)式教育過(guò)程中，學(xué)習(xí)生活比較繁瑣而且枯燥，在長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)后，常常會(huì)對(duì)其厭倦，嚴(yán)重影響學(xué)習(xí)的質(zhì)量。而且傳統(tǒng)的書本教育，學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性也較差。

實(shí)用新型內(nèi)容

本實(shí)用新型的目的是提供一種基于TensorFlow的人工智能的教學(xué)系統(tǒng)，可以直接根據(jù)圖像采集裝置采集的圖像信息選擇對(duì)應(yīng)的教學(xué)模塊進(jìn)行相關(guān)教學(xué)，降低學(xué)習(xí)門檻；而且內(nèi)部能夠儲(chǔ)存大量的學(xué)習(xí)資源，能夠減輕書本的負(fù)擔(dān)，提高了學(xué)習(xí)積極性，使學(xué)生找回對(duì)學(xué)習(xí)的興趣。

本實(shí)用新型提供了一種基于TensorFlow的人工智能的教學(xué)系統(tǒng)，包括電源模塊、圖像采集裝置、處理器、若干教學(xué)模塊以及顯示模塊；

所述電源模塊，分別與所述圖像采集裝置、處理器、教學(xué)模塊以及顯示模塊連接，用于提供所述圖像采集裝置、處理器、教學(xué)模塊以及顯示模塊的工作電壓；

所述圖像采集裝置，與所述處理器連接，用于采集待識(shí)別物體的圖像信息，并將所述圖像信息傳輸至所述處理器；

所述處理器，連接每個(gè)所述教學(xué)模塊，用于接收所述圖像信息，對(duì)所述圖像信息進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別處理，得到檢測(cè)識(shí)別圖像信息；根據(jù)所述檢測(cè)識(shí)別圖像信息選擇對(duì)應(yīng)的所述教學(xué)模塊，并將所述檢測(cè)識(shí)別圖像信息傳輸至對(duì)應(yīng)的所述教學(xué)模塊；

所述教學(xué)模塊，用于根據(jù)檢測(cè)識(shí)別圖像信息和預(yù)置教學(xué)資源生成教學(xué)內(nèi)容；

所述顯示模塊，連接所述處理器，用于顯示檢測(cè)識(shí)別結(jié)果和播放教學(xué)內(nèi)容完成教學(xué)。

作為一種可實(shí)施方式，本實(shí)用新型提供的基于TensorFlow的人工智能的教學(xué)系統(tǒng)還包括通訊模塊；

所述通訊模塊，連接所述處理器，用于通過(guò)通訊模塊使外部服務(wù)器與處理器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，并將教學(xué)資源下載至對(duì)應(yīng)的教學(xué)模塊中。

作為一種可實(shí)施方式，所述教學(xué)模塊為基礎(chǔ)教學(xué)模塊和高階教學(xué)模塊；

所述基礎(chǔ)教學(xué)模塊，連接所述處理器，用于根據(jù)檢測(cè)識(shí)別圖像信息和預(yù)置基礎(chǔ)教學(xué)資源生成基礎(chǔ)教學(xué)內(nèi)容；

所述高階教學(xué)模塊，連接所述處理器，用于根據(jù)檢測(cè)識(shí)別圖像信息和預(yù)置高階教學(xué)資源生成高階教學(xué)內(nèi)容。

作為一種可實(shí)施方式，所述基礎(chǔ)教學(xué)模塊包括支持向量機(jī)教學(xué)單元和貝葉斯分類器教學(xué)單元；

所述支持向量機(jī)教學(xué)單元，用于生成支持向量機(jī)的原理和應(yīng)用的教學(xué)內(nèi)容；

所述貝葉斯分類器教學(xué)單元，用于生成貝葉斯分類器原理和應(yīng)用的教學(xué)內(nèi)容。