二维数学与Python基础

每周教学计划

课程内容可能根据学员进度和反馈进行调整。

1. 第01周

   课程启动和二维地图

   数学

   坐标平面、点和地图方向。

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2. 第02周

   点和距离

   数学

   巩固第01周的坐标平面概念，探索两点之间的距离。

   环境配置

   安装LEGO Education SPIKE App (https://education.lego.com/en-us/downloads/spike-app/software/) 或验证浏览器访问 https://spike.legoeducation.com/。

   Python

   LEGO Spike Prime IDE设置和使用FIRST LEGO Python库的辅助函数驱动SPIKE PRIME。

   机器人

   驱动校准和使用move_for_degrees进行距离移动以到达地图检查点。

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3. 第03周

   线性方程和坐标系

   数学

   使用二元一次方程组理解非垂直（"古怪的"）坐标系并在它们之间转换。

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4. 第04周

   AI中的向量、三维空间和Python基础

   数学

   词嵌入（king - man + woman = queen）、三维坐标系和在三维空间中定位点。

   Python

   Google Colab设置、变量类型（int, float, str, list）和NumPy矩阵乘法。

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5. 第05周

   向量加法和标量乘法

   数学

   将向量相加并用标量乘以向量进行移动规划。

   Python

   介绍用于遍历向量组件的for循环。

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6. 第06周

   什么是智能？

   数学

   介绍输入和输出。

   人工智能

   什么让任务变得"智能"？

   人工智能

   Google Teachable Machine：训练狗与猫分类器。

   阅读材料
7. 第07周

   一步一步找到最佳直线

   数学

   绝对误差、误差斜率和梯度下降更新规则。

   Python

   列表、for循环、函数和用于梯度下降的matplotlib散点/线图。

   人工智能

   梯度下降：从随机猜测开始，一步一步改进。

   人工智能

   学习率：控制每次更新步长的大小。

   阅读材料
8. 第08周

   复习周——连点成线

   数学

   坐标系、向量及其应用的全面复习。

   Python

   变量、列表、for循环、函数和matplotlib绘图的复习。

   人工智能

   连接所有概念：从抽象到梯度下降。

   人工智能

   综合挑战：从头开始实现线性回归。

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9. 第09周

   将Python技能应用到LEGO Spike

   数学

   正多边形的外角（360 ÷ n）。

   Python

   配置块、自定义函数（drive_straight、turn）、用for循环实现重复路线、用任务列表规划多步路线。

   机器人

   驱动多边形路线、调整配置变量、导航多航点路线。

   阅读材料
10. 第10周

    待更新

    数学

    待更新。

11. 第11周

    待更新

    数学

    待更新。

12. 第12周

    待更新

    数学

    待更新。

13. 第13周

    待更新

    数学

    待更新。

14. 第14周

    待更新

    数学

    待更新。

15. 第15周

    待更新

    数学

    待更新。

16. 第16周

    待更新

    数学

    待更新。