性別識別項目效果示例如下：

表情識別項目效果示例如下：

綜合識別項目是基于的YOLO v3算法，YOLOv3是YOLO (You Only Look Once)系列目標檢測算法中的第三版，相比之前的算法，尤其是針對小目標，精度有顯著提升。我們可以在此算法框架下利用自己的數(shù)據(jù)集，訓練自己需要的人工智能視覺識別模型。

網(wǎng)絡結構：

教學實訓

唯眾的人工智能產品立足中高職學生同時也能滿足本科學生的專業(yè)建設需要，提供人工智能教學資源和教學儀器。教學資源方面，公司IT教學云平臺提供了學習人工智能必要的基礎課程，包含認識人工智能、Python入門、Python基礎、Python進階、TensorFlow基礎、TensorFlow進階、大數(shù)據(jù)相關課程。由于Python語言的特殊性，Python入門、Python基礎、Python進階可以作為計算機大類的公共基礎課程。TensorFlow基礎和TensorFlow進階作為人工智能專業(yè)特定基礎課程。我們公司除了提供人工智能教學的基礎課程之外，針對人工智能專業(yè)還提供了數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)優(yōu)化、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)字標簽）、神經網(wǎng)絡（ANN人工神經網(wǎng)絡、CNN卷積神經網(wǎng)絡、RNN循環(huán)神經網(wǎng)絡、DNN深度神經網(wǎng)絡）、計算機視覺（人臉檢測、人臉識別、手寫數(shù)字識別、人臉表情識別等）、自然語言等（語音識別、文本翻譯）多個人工智能高級課程資源。同時針對所有的課程資源提供完整配套的教程、課件、教案和示例源碼資源。學生可以直接利用IT教學云平臺上的教材進行學習，老師可以直接利用云平臺上的課件、教案直接教學，同時配套了相應的實訓案例和實訓指導書，方面老師進行實訓教學。

在教學儀器方面，唯眾提供IT教學云平臺、融合云平臺、虛擬仿真平臺提供了服務器、人工智能AI實訓平臺（核心板、攝像頭、語音陣列、傳感器、電源器等）、圖形化編程工具、可視化界面設計工具。公司立足行業(yè)實際，從學即所用，用即所學的思維出發(fā)，搭配了RK3399Pro為核心的人工智能開發(fā)板，用于人工智能項目的部署和推理，讓學生和老師所做的人工智能項目能夠脫離服務器和電腦直接部署到邊緣設備，和相關的行業(yè)、產業(yè)現(xiàn)狀直接做對接，完成學、訓、用一體化學生的專業(yè)培訓體系。人工智能實訓開發(fā)套件箱既解決了部分高校在人工智能技術與服務專業(yè)上師資力量不足的問題，同時也能解決部分高校建設人工智能實訓室的資金不足問題（不需要購買昂貴的服務器硬件，也無需對購買各類型的軟件平臺）。同時，人工智能實訓平臺可以和物聯(lián)網(wǎng)進行無縫對接，在不更換任何硬件設備的情況下，滿足人工智能技術與服務、物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式多個專業(yè)的實訓。

可以說唯眾的人工智能產品可以為學校解決人工智能開課的師資問題、教學資源問題、實訓資源問題、實訓設備問題以及和行業(yè)應用對接的問題，真正做到了產、教、學、研、創(chuàng)五位一體。

教學資源：《Linux基礎》、《認識人工智能》、《Python基礎》、《Python入門》、《Python進階》、《TensorFlow基礎》、《TensorFlow入門》、《TensorFlow進階》、《Python網(wǎng)絡爬蟲》、《Hadoop生態(tài)系統(tǒng)與環(huán)境搭建》、《Spark大數(shù)據(jù)分析》。

相關課程資源如下圖：

認識人工智能：內容包含4個任務（認識人工智能、認識神經網(wǎng)絡、深度學習的特點與應用、學習框架和開發(fā)環(huán)境），配套3個教案、1個實訓指導書、3個安裝包。通過本章節(jié)的學習，學習可以了解人工智能技術的概念、人工智能技術的發(fā)展史、相互間的關系（人工智能、機器學習、神經網(wǎng)絡、深度學習）、數(shù)據(jù)量、計算力、網(wǎng)絡規(guī)模、計算機視覺、自然語言處理、強化學習、主流學習框架。本章節(jié)的內容理論知識為主，配套安裝包和實訓指導書可以滿足人工智能開發(fā)環(huán)境搭建的教學使用。

Python基礎：Python基礎教材（4個任務）、4個課件（初始Python、Python基礎知識、列表、操作列表）、3個教案、38個示例源碼、5個依賴包、3個安裝包。Python基礎作為Python的基礎課程，對Python的發(fā)展史、Python的特點、Python的安裝、Python的使用做了詳細的描述，同時指導學生學習了Python的行與縮進、字符串、變量、列表、元素、排序、遍歷列表、列表統(tǒng)計計算等多方面的知識。通過本章的學習，學生可以初步了解Python語音的特點以及Python編程中的相關注意事項，同時可以學會利用PyCharm進行Python開發(fā)。

Python入門：Python入門教材（4個任務）、4個課件（if條件語句、字典、用戶輸入和while循環(huán)、函數(shù)）、4個教案、50個示例源碼、2實訓指導書。Python入門是Python的入門的課程，對于Python開發(fā)中所需要設計到的入門知識進行了詳細地講解，指導學生學習條件測試、if語句多種結構的使用方法和使用場景、字典的鍵-值對、遍歷字典操作、修改字典、嵌套、獲取用戶參數(shù)、while循環(huán)多場景使用、函數(shù)封裝、實參和形參、函數(shù)傳遞列表。

Python進階：Python進階教材（4個任務）、4個課件（類和實例、繼承和導入類、文件、異常處理）、4個教案、33個示例源碼、6個課程配套文本文件。 Python進階是Python開發(fā)的進階課程，指導學生學習模塊、類、實例、屬性、方法、繼承、導入類、文件讀取、文件路徑、文件內容、文件數(shù)據(jù)寫入、數(shù)據(jù)附加、ZeroDivisionError異常處理、FileNotFoundError異常處理、JSON數(shù)據(jù)格式、程序的重構等。通過本章節(jié)的學習，學生可以掌握Python程序開發(fā)中所需要運用到的比較復雜的知識，同時提供了異常處理和代碼重構的講解，學生在學習之后能夠達到利用Python語言開發(fā)大型項目的能力。

TensorFlow入門：內容包含了數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)精度、待優(yōu)化張量、創(chuàng)建張量、張量的典型應用、索引和切片、緯度變換、數(shù)學運算等多個方面。該部分的內容會被細化為4個任務，對應有4個教案、2個實訓指導書、配套30-50個左右的資源示例源碼、10個左右的依賴包。學生學習本章學習之前需要完成Python的學習，通過本章節(jié)的學習，學生可以掌握基于Python的主流人工智能開發(fā)框架TensorFlow的應用、深度理解TensorFlow中的數(shù)據(jù)類型和Python中的數(shù)據(jù)類型的異同點，理解標量、向量、矩陣、張量、多維張量、維度的概念，完成基于TensorFlow的張量的創(chuàng)建和操作、數(shù)學運算、索引與切片、矩陣運算。學習這部分的內容需要一定的數(shù)學基礎。

TensorFlow進階：內容包含了合并與分割、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、張量比較、經典數(shù)據(jù)加載、TensorFlow高級操作、數(shù)據(jù)預處理等方面。該部分的內容分為4個任務、對于4個教案、1個實訓指導書、配套20-30個示例源碼、10個左右的依賴包、4個數(shù)據(jù)文件。學生在學習這個章節(jié)之前需要完成TensorFlow基礎的學習，了解什么是張量、什么是維度。通過本章的學習，學生可以學會合并、分割、向量范數(shù)、填充、復制、張量比較、tf.where、tf.gather等知識。為人工智能的模型訓練、數(shù)據(jù)處理打下基礎。

實訓資源主要分為四個大方向：人工智能基礎、機器學習、計算機視覺、自然語言處理。