零基础AI入门与实战手把手教你用树莓派搭建机器视觉、语音交互与AIGC项目

本书的核心优势在于其独特的定位与前沿的实践性。
1.将“树莓派5”这一热门硬件平台与“生成式AI”这一尖端技术领域紧密结合，为读者提供了一条将抽象AI理论付诸于有形创造的清晰路径。
2.本书内容极具时效性和前瞻性，直接引入了本地大语言模型、扩散模型、离线语音识别等在传统入门教程中较为少见的前沿项目，让初学者也能接触并实践当前业界的核心技术。
3.本书的教学结构设计科学，通过大量项目驱动，确保了平滑的学习曲线和强大的实践导向，同时探讨了本地部署与云端API调用的不同策略，赋予读者在真实开发场景中解决问题的能力。
4.书中谈及对AI伦理的不同层次的探讨，提升了其教育深度和社会价值。

这是一本以树莓派5为核心平台的人工智能（AI）实践入门指南，旨在引导编程初学者和电子爱好者，从零开始，亲手解锁人工智能的强大潜力。
本书遵循“动手创造”的理念，从点亮一颗LED开始，逐步教会你如何使用Python与物理世界互动，并借助OpenCV赋予树莓派“看”与“听”的能力。更进一步，本书将带领你踏入AI的大门，亲手在树莓派上部署并运行先进的本地AI模型，完成实时目标检测、离线语音交互等经典任务，甚至完成大语言模型（LLM）和扩散模型的部署和调用。最终，通过融合所有知识，你将能够打造出真正属于自己的、功能强大的AI智能助手。

陈宇航，毕业于浙江大学，海亮青少儿AI教育研究院高级研究员，从事科技创新教育多年，开发编程、机器人、人工智能等主题中小学课程系列超过20套，主持开展信息科技校本课程、人工智能通识课程等多项大型项目，课程落地百余所学校，服务师生超10万人。致力于全面发展青少年科技素养，帮助学生更好地迎接人工智能时代的挑战。已出版著作《人工智能+机器人入门与实战：用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人》《青少年人工智能入门与实战》。
侯俊萍，浙江大学本硕，课程与教学论专业，海亮青少儿AI教育研究院院长。以全面提升青少儿科技创新素养为愿景，长期从事科技创新教育的课程研发、教师培训和运营管理工作，主持开发校内外编程、机器人、人工智能等主题课程数十套，服务师生超10万人。已出版著作《人工智能+机器人入门与实战：用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人》。

第 1章 树莓派5基础 1
1.1 什么是树莓派 1
1.1.1 树莓派的起源、命名与用途 1
1.1.2 树莓派的硬件构成 2
1.1.3 树莓派的版本演变 3
1.2 树莓派5的新特性 5
1.2.1 处理器升级与性能提升 5
1.2.2 接口升级与扩展功能 6
1.3 操作系统与初始化 8
1.3.1 Linux与树莓派操作系统 8
1.3.2 为树莓派5安装Raspberry Pi OS 9
1.3.3 首次启动树莓派5 10
第 2章 树莓派GPIO基础 14
2.1 什么是GPIO 14
2.1.1 GPIO简介 14
2.1.2 树莓派上的引脚 15
2.2 使用Python控制数字输入与输出 17
2.2.1 配置开发环境 17
2.2.2 数字输出 19
2.2.3 数字输入 21
2.3 PWM输出控制 23
2.3.1 模拟输出与PWM简介 23
2.3.2 使用RPi.GPIO库进行PWM控制 25
2.3.3 使用gpiozero库进行PWM控制 28
2.4 使用树莓派搭建简易的自动控制系统 29
2.4.1 项目概述 29
2.4.2 PIR数据读取 29
2.4.3 舵机角度控制 32
2.4.4 搭建自动感应门控制系统 35
第3章 树莓派GPIO进阶 37
3.1 ADC与模拟输入控制 37
3.1.1 树莓派扩展板与ADC功能简介 37
3.1.2 温度传感器的连接与数据读取 39
3.2 SPI与I2C通信 42
3.2.1 SPI通信与全彩LED控制实践 42
3.2.2 I2C通信与颜色传感器实践 47
3.3 综合实践项目：物联网智能环境监测与控制系统搭建 50
3.3.1 项目简介 50
3.3.2 硬件准备与连接 51
3.3.3 系统实现 52
3.3.4 项目总结与扩展 63
第4章 计算机视觉入门 65
4.1 OpenCV基础 65
4.1.1 什么是OpenCV 65
4.1.2 安装OpenCV 66
4.1.3 OpenCV基本操作 66
4.2 用树莓派5连接与使用摄像头 71
4.2.1 选择树莓派摄像头 71
4.2.2 连接摄像头硬件 72
4.2.3 编写程序查看摄像头图像 73
4.3 用OpenCV识别颜色 76
4.3.1 让计算机理解颜色 76
4.3.2 更好的颜色空间：HSV 77
4.3.3 识别特定颜色 77
4.4 用OpenCV检测与追踪运动 80
4.4.1 让树莓派感知“动” 80
4.4.2 简单的帧差法 81
4.4.3 改进与展望 84
第5章 人工智能基础 85
5.1 什么是人工智能 85
5.2 机器学习与深度学习 87
5.2.1 机器学习 87
5.2.2 深度学习 88
5.3 用树莓派5训练轻量级AI模型 89
5.3.1 关键技术与工具 90
5.3.2 使用PyTorch训练一个简单的人工神经网络 90
第6章 树莓派5+AI经典项目实践 96
6.1 用树莓派5实现实时目标检测 96
6.1.1 项目概述 96
6.1.2 关键技术与模型选择 97
6.1.3 硬件准备与软件安装 97
6.1.4 编写目标检测程序 98
6.1.5 项目扩展方向 101
6.2 用树莓派5实现离线语音交互 102
6.2.1 项目概述 102
6.2.2 关键技术与工具选择 102
6.2.3 准备工作：硬件、软件与模型 103
6.2.4 配置与测试本地TTS 104
6.2.5 配置与测试本地STT 106
6.2.6 项目整合与扩展 109
第7章 在树莓派5上与大语言模型对话 110
7.1 欢迎来到生成式人工智能时代 110
7.2 在树莓派5上运行你的第 一个大语言模型 114
7.2.1 在终端中与大语言模型对话 114
7.2.2 构建与大语言模型对话的Web界面 117
7.3 揭秘大语言模型的生成过程：看见下一个词的诞生 121
第8章 用扩散模型在树莓派5上创造图像 127
8.1 认识神奇的扩散模型 127
8.1.1 核心思想：从一张清晰图片到一堆噪声，再“反转”回来 127
8.1.2 文字如何“指导”绘画：CLIP模型简介 129
8.2 在树莓派5上实现文生图 131
8.2.1 技术选型：Diffusers库与TinySD模型 131
8.2.2 环境准备与模型下载 131
8.2.3 动手实践：你的第 一个“AI画作” 132
8.2.4 如何探索更强大的模型 134
8.3 可视化“无中生有”：解构扩散的每一步 135
8.3.1 捕获中间过程 135
8.3.2 动手实践：从噪声到图像的演化过程 136
第9章 用树莓派5打造你的AI智能助手 140
9.1 本地模型vs云端API：如何选择 140
9.1.1 对比分析 140
9.1.2 混合应用：两全其美的策略 142
9.2 通过API释放云端AI的超能力 143
9.2.1 API基础与OpenAI库 143
9.2.2 动手实践1：与云端大语言模型对话 144
9.2.3 动手实践2：让云端AI为你绘画 146
9.2.4 动手实践3：为你的云端助手搭建Web界面 147
9.3 综合实践项目一：树莓派离线语音翻译机器人 153
9.3.1 项目描述 153
9.3.2 硬件与软件准备 153
9.3.3 整合实现：打造翻译核心 153
9.3.4 挑战与拓展 158
9.4 综合实践项目二：树莓派5智能文档助手 159
9.4.1 项目概述 159
9.4.2 硬件与软件准备 159
9.4.3 经典之路：OCR+LLM两步走 160
9.4.4 前沿体验：基于多模态LLM的文档助手 164
9.5 结语：你的AI创新之旅，才刚刚开始 170
9.5.1 成为一名负责任的创造者 170
9.5.2 星辰大海：未来的学习方向 171