前言
在这个科技日新月异的时代，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，无一不彰显着AI的强大潜力。而人脸识别技术作为AI领域的一项重要应用，更是以其高效、便捷的特点受到了广泛关注。今天，小北将通过一篇博客，带友友们走进“人工智能初步”与“Mind+人脸识别”的世界，一同探索这一前沿技术的奥秘。
课程全部回放：（格式为日期_上午下午_内容）
（其实点开任意一个视频都可以看到其他视频，在一个合集里面，电脑的话在右边，手机的话在下面）
20240703_am_人工智能初步、mind+人脸识别20240703_am_人工智能初步、mind+人脸识别_哔哩哔哩_bilibili
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20240703_pm_python调用百度AI、获取token，并利用opencv绘制分析图，做简单判断20240703_pm_python调用百度AI、获取token，并利用opencv绘制分析图，做简单判断_哔哩哔哩_bilibili
20240704_am_python机器学习、Pytorch库入门、d2l学习20240704_am_python机器学习、Pytorch库入门、d2l学习_哔哩哔哩_bilibili
20240704_pm_1_机器学习、神经网络——原理、理论20240704_pm_1_机器学习、神经网络——原理、理论_哔哩哔哩_bilibili
20240704_pm_2_利用百度AI实现视频关键点实时标注、Python多线程调用、车辆识别、SDK调用实现ASR（语音识别）和TTS（语音合成）20240704_pm_2_利用百度AI实现视频关键点实时标注、Python多线程调用、车辆识别、SDK调用实现ASR（语音识别）和TTS（语音合成）_哔哩哔哩_bilibili
20240705_am_python通过OpenAI库，调用千问大模型，并进行反复询问等功能加强20240705_am_python通过OpenAI库，调用千问大模型，并进行反复询问等功能加强_哔哩哔哩_bilibili
20240705_pm_2_PyTorch训练模型测试20240705_pm_2_PyTorch训练模型测试_哔哩哔哩_bilibili
20240705_pm_3_代码、选课指导20240705_pm_3_代码、选课指导_哔哩哔哩_bilibili
有关代码的开源
www.bilhttps (github.com)
人工智能初步：开启智能时代的大门
什么是人工智能？
人工智能，简称AI，是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它试图让机器能够像人类一样思考、学习和决策，从而执行复杂的任务。
人工智能的发展与应用
近年来，随着计算能力的提升、大数据的积累和算法的进步，人工智能迎来了爆发式增长。从简单的语音助手到复杂的医疗诊断系统，AI的应用场景日益丰富。在教育、医疗、金融、交通等各个领域，AI都在发挥着不可替代的作用，极大地提高了工作效率和服务质量。
Mind+图形化编程与人脸识别
Mind+图形化编程软件官网- 一站式入门学习Arduino、micro:bit、掌控板。 (mindplus.cc)https://mindplus.cc/
Mind+图形化编程简介
Mind+是一款专为青少年设计的图形化编程软件，它支持Arduino、micro:bit、掌控板等多种硬件平台，通过拖拽积木块的方式，让编程变得简单有趣。Mind+不仅降低了编程的门槛，还激发了孩子们的创造力和想象力，让他们在玩乐中学习编程知识。
Mind+人脸识别项目实践
在Mind+平台上，我们可以轻松实现人脸识别项目。通过调用Mind+提供的人脸识别库或集成第三方人脸识别服务（如百度AI、OpenCV等），我们可以实现人脸检测、人脸跟踪、人脸比对等功能。以下是一个基于Mind+平台的人脸识别项目的基本步骤：
环境搭建：首先，确保你已经安装了Mind+软件，并连接好了相应的硬件平台（如摄像头）。
项目创建：在Mind+中创建一个新项目，并选择适合的人脸识别库或模块。
编程实现：使用图形化编程的方式，拖拽积木块编写代码。你需要设置摄像头捕捉图像、调用人脸识别函数、处理识别结果等。
调试与测试：在编写完代码后，进行调试和测试，确保人脸识别功能能够正常工作。
优化与扩展：根据实际需求，对项目进行优化和扩展，如增加人脸识别后的动作响应、提升识别准确率等。
Mind+人脸识别的应用场景
Mind+人脸识别技术可以广泛应用于多个领域，如：
- 安全监控：在公共场所安装摄像头，通过人脸识别技术实现对进出人员的身份识别和监控。
- 门禁系统：结合门禁设备，实现基于人脸识别的无接触门禁管理。
- 教育娱乐：在教育和娱乐领域，可以利用人脸识别技术实现互动游戏、智能教学等功能。
理论学习部分
ppt展示（冯老师主讲）
实操部分
第一步：确保友友你是”实时模式“（代码可以直接在Windows上运行），
（上传模式：方便之后可能代码可以通过USB接口传到”树莓派“或者其他的设备上）
（Python模式：用Pyth代码写入）
点开扩展：
选择点击“网络服务”——AI图像识别
可以点击“-”减号移除，然后点击返回~
接下来我们开始“人脸识别”的机器人🤖：
百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台 (baidu.com)https://ai.baidu.com/?tn=39042058_34_oem_dg&ie=utf-8可以提前“个人认证”一下：
打开“开放能力”———“人脸识别”————（随便点一个进去）
点击“立即使用”：
点击”应用列表“——”创建应用“
”应用名称“——“接口选择（全选）——”应用归属（个人）——"应用描述“（简单描述）
创建完毕：
点击打开项目：
API列表：（免费使用中/待开通付费）
"概览“——“领取免费资源”：（一般要等待十几分钟）
点击“应用列表”复制API Key：
粘贴到正确的位置，选择合适的存放路径（保存视频到本地）
完整流程：
点击“可视化人脸库”——“人脸识别”：
FaceGroup1:（创建）：用户组场景类型——通用版(生活照)
匹配Mind+中的命令：
创建完成后：点击“新建用户”——（用户ID必须由数字、字母、下划线组成0/128)
先保存，然后改动较大可以另存：
接下来我们进一步优化我们的“人脸识别”：
改进：
效果：
主动删除：
加进去：
会议签到：
附：KNN口罩、图书识别：
效果：
这个功能的算法局限性：只能识别出（蓝色的是口罩，红色的是图书）
结语
通过本次探索，我们不仅了解了人工智能的基本概念和发展趋势，还深入体验了Mind+图形化编程在人脸识别项目中的应用。人工智能和图形化编程的结合，不仅降低了技术门槛，还激发了更多人的创新潜能。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，我们有理由相信，人工智能将为我们的生活带来更多便利和惊喜。
希望这篇博客能够帮助友友们更好地理解“人工智能初步”与“Mind+人脸识别”技术，激发您对AI领域的兴趣和探索欲。如果您对相关内容有更多疑问或想法，欢迎在评论区留言交流！
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