嵌入式人工智能基础课占24个课时，分为四个模块：嵌入式人工智能教学科研平台课程、基础与环境课程、百度飞桨入门课程、OpenCV入门课程。嵌入式人工智能教学科研平台课程占用2个课时，主要介绍嵌入式人工智能教学科研平台的特点、基本操作与使用。基础与环境课程占用8个课时，包含人工智能简介、人工智能环境搭建、C、C++、Python的基础简介等，掌握嵌入式人工智能学习的基础知识与基本环境搭建；OpenCV入门课程包含OpenCV简介、OpenCV编程入门、图像的存取与显示等，这部分课程可以了解OpenCV、掌握OpenCV的编程基础，为后面算法课程、案例课程打下基础；百度飞桨入门课程占用4个课时，包含百度飞桨的简介、百度飞桨的安装、常用API简介、编程入门，也是为后面的算法、案例课程打基础，同样的这部分也可以使用TensorFlow。

算法课程包含8个课时，这里包含KNN、K-Means、贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归、SVM、梯度下降、神经网络，将理论与代码实战结合，掌握人工智能领域中常用的算法原理与代码实现。综合案例课程占10个课时，首先以百度AI开放平台为例介绍如何基于第三方平台实现图像处理、语音处理，然后结合基础课程、算法课程在本地实现手写数字识别、文字识别、人脸检测、人脸识别、车牌识别等，最后以一个智能音箱项目结尾，将人工智能在嵌入式设备上的实现方式完整地体现出来。