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高中學習歷程：人工智慧專題實作-監督式學習－AI4kids
來自高中生的AI醫療預測模型學習歷程報告 AI4kids與台中女中於109年下學期合作多元選修課程-人工智慧專題實作，主要的學習目標有三： 1.具備python程式語言基礎 2.人工智慧背景知識建立 3.建立AI資料處理與機器學習模型的實作能力 搭配AI4kids出版的書籍<學AI真簡單：初探機器學習>教科書，讓高一、高二學員在學期間逐步建立AI的背景知識與實作能力，同時也引導學生到資料科學家經常造訪的網站Kaggle去取得真實的資料集，以練習實作機器學習的五大流程：定義問題、搜集資料、處理資料及、訓練模型、推論與預測。 如下是一位對醫療議題有興趣的高一同學所完成的實作報告。 我們期待有更多高中學子，能夠透過認識AI，學習AI的實作技能，能夠深入探索自己有興趣的領域，利用新興科技來思考並解決問題。 想了解更多？點擊按鈕獲得更多資訊！ → 高中人工智慧線上課程 → 更多文章 更多相關文章 「智慧投資新時代」－ 用AI金融預測股價與創建完美投資組合 羽球教練的秘密武器：羽球大數據和電腦視覺技術 電腦感知 人機互動 什麼是AI教育？八大方法啟發孩子對人工智慧和機器學習的興趣！ - AI4kids 機器學習 從陳珊妮AI Vocal單曲看音樂人工智慧技術與創作革命的開端 operational-thinking 表示法與推理 人工智慧在未來10年會如何發展?對你我的生活會造成什麼影響? 一文讀懂在SIGGRAPH...
高中學習歷程：人工智慧專題實作-監督式學習－AI4kids
來自高中生的AI醫療預測模型學習歷程報告 AI4kids與台中女中於109年下學期合作多元選修課程-人工智慧專題實作，主要的學習目標有三： 1.具備python程式語言基礎 2.人工智慧背景知識建立 3.建立AI資料處理與機器學習模型的實作能力 搭配AI4kids出版的書籍<學AI真簡單：初探機器學習>教科書，讓高一、高二學員在學期間逐步建立AI的背景知識與實作能力，同時也引導學生到資料科學家經常造訪的網站Kaggle去取得真實的資料集，以練習實作機器學習的五大流程：定義問題、搜集資料、處理資料及、訓練模型、推論與預測。 如下是一位對醫療議題有興趣的高一同學所完成的實作報告。 我們期待有更多高中學子，能夠透過認識AI，學習AI的實作技能，能夠深入探索自己有興趣的領域，利用新興科技來思考並解決問題。 想了解更多？點擊按鈕獲得更多資訊！ → 高中人工智慧線上課程 → 更多文章 更多相關文章 「智慧投資新時代」－ 用AI金融預測股價與創建完美投資組合 羽球教練的秘密武器：羽球大數據和電腦視覺技術 電腦感知 人機互動 什麼是AI教育？八大方法啟發孩子對人工智慧和機器學習的興趣！ - AI4kids 機器學習 從陳珊妮AI Vocal單曲看音樂人工智慧技術與創作革命的開端 operational-thinking 表示法與推理 人工智慧在未來10年會如何發展?對你我的生活會造成什麼影響? 一文讀懂在SIGGRAPH...
Code Quest: Redefining Esports & Academic Compe...
At the start of 2021 we launched the CodeCombat AI League. Built on the foundation of our annual CodeQuest competitive coding hackathon, this new and innovative esport was born. The...
Code Quest: Redefining Esports & Academic Compe...
At the start of 2021 we launched the CodeCombat AI League. Built on the foundation of our annual CodeQuest competitive coding hackathon, this new and innovative esport was born. The...
CodeQuest臺灣選手佳績－AI4kids
台灣選手勇奪佳績 有青少年編程世界盃美譽的「Code Quest全球賽2021」成績揭曉，來自全球70個國家和地區的3,400名選手參加角逐，其中全球一等獎國小組第一名及第二名分別由台灣選手張宬暟及鄭品緣包攬。 國小組全球冠軍 張宬暟 國小組全球亞軍 鄭品緣 Code Quest全球賽至今已舉辦三屆，被《華爾街日報》譽為「全球青少年程式設計的世界盃」，比賽採用演算法競技模式進行，時間為期一個月，選手可在時間內調整策略及演算法，透過不斷優化代碼並提升在全球排行版的排名。...
CodeQuest臺灣選手佳績－AI4kids
台灣選手勇奪佳績 有青少年編程世界盃美譽的「Code Quest全球賽2021」成績揭曉，來自全球70個國家和地區的3,400名選手參加角逐，其中全球一等獎國小組第一名及第二名分別由台灣選手張宬暟及鄭品緣包攬。 國小組全球冠軍 張宬暟 國小組全球亞軍 鄭品緣 Code Quest全球賽至今已舉辦三屆，被《華爾街日報》譽為「全球青少年程式設計的世界盃」，比賽採用演算法競技模式進行，時間為期一個月，選手可在時間內調整策略及演算法，透過不斷優化代碼並提升在全球排行版的排名。...
一文讀懂在SIGGRAPH 上技驚四座的Nvidia Omniverse－AI4kids
遊戲變局者 - Nvidia Omniverse 前言 Nvidia 在最近頻頻出現在各類媒體、新聞上，於全球掀起一片熱烈討論。原因是藉由自家的開源軟體 Omniverse ，於最具盛名的計算機圖學年度會議 SIGGRAPH 2021 以讓人瞠目結舌的成果獲得最佳展示獎。 本文將帶領讀者一起看看 Nvidia 獲獎的三個案例成果，Omniverse 整合「虛擬環境模擬」、「AI」 跨足不同領域、帶動流程創新。 Metaverse The Metaverse is “a virtual environment where you can be present with...
一文讀懂在SIGGRAPH 上技驚四座的Nvidia Omniverse－AI4kids
遊戲變局者 - Nvidia Omniverse 前言 Nvidia 在最近頻頻出現在各類媒體、新聞上，於全球掀起一片熱烈討論。原因是藉由自家的開源軟體 Omniverse ，於最具盛名的計算機圖學年度會議 SIGGRAPH 2021 以讓人瞠目結舌的成果獲得最佳展示獎。 本文將帶領讀者一起看看 Nvidia 獲獎的三個案例成果，Omniverse 整合「虛擬環境模擬」、「AI」 跨足不同領域、帶動流程創新。 Metaverse The Metaverse is “a virtual environment where you can be present with...
NVDIA Jetson Nano 讓高中生也能動手打造AI自走車！－AI4kids
AI自走車競速賽 吸引北、中、南高中生齊聚挑戰 AI4kids暑期於中科機器人自造基地，運用NVIDIA Jetson nano邊緣運算設計了四天AI自走車實作競賽，吸引來自台北、新北、新竹、台中、雲林、高雄、澎湖的青少年報名參加！由AI4kids的專業講師與助教團隊帶領下，學員在短短四天從最初的機器學習與深度學習知識建立，進一步熟悉JetBot車硬體組裝、運動控制(基礎程式、遠端控制)、智能控制(障礙物閃避、物件跟隨，到最後能獨當一面進行AI視覺辨識模型的訓練，完成Jetbot自走車競速競賽！ 如何讓賽車具備AI視覺？ 自走車賽場為一方形賽道，學員的挑戰在於不能使用任何人為遙控或程式設定，而需讓車子透過電腦視覺，在最短秒數內先繞完一圈賽道，才能獲得優勝。過程中，兩人一組要先完成賽道影像搜集、AI模型訓練與修正，並進行多次的測試驗證、參數微調。多數學員都是第一次嘗試訓練自己的AI模型，因此會遇到的挑戰包含：拍攝影像時賽道的反光、路面不平整、參數設定錯誤導致車體控制不順暢等等，必須前後多次的調整，才能順利讓車子跑完一圈，花了半天訓練的學員們都直呼「時間好緊迫！」 「我們需要重複蒐集sample，從各個角度的畫面的蒐集，與各個動向的規劃，總共拍了200多張的照片使其學習，並且使其重複訓練50次，訓練時利用jeston內建的GPU，最終完成自走車的行走。最終呈現四項數據緊密連接，「整體速度」、「轉向加速」、「行走軌跡微分處理」、「左右馬達的平衡」，綜合「環境」、「場地」、「數據」、「四大變因」想完成簡單的軌道真的並不容易啊！」 ——–正心高中 陳同學 競賽冠軍-「做了才知道沒有想像中容易！」 「我們這組的Jetbot 因為出現了一些問題，因此比較晚開始進行測試；在製作的過程中也遇到了許多的問題，例如：無法連接到電腦，或是在電腦中無法找尋到機器人，下午時我們在操作機器人並拍攝訓練模型用照片的過程中，更是接連遇到程序無法進行或是錯誤，又遇到機器人在無預警下沒電；解決辦法就只能我們自己慢慢找出引發問題的原因並排解錯誤，還有找到相應的充電器為機器人充電。」 ——-新民高中吳同學 Jetbot自走車影像實錄 不僅有實作課程，基礎知識也不馬虎！ 四天營隊的第一天課程是先帶領大家進入人工智慧的領域，以神經網路、機器學習、物聯網以及Python程式語言的課程讓學員能夠對此領域有著更深入的了解。第二天則進階了解機器人世界，包含嵌入式單板電腦 (Jetson Family)、機器人大腦與視覺安裝 (OS & Camera)、深度學習 (NVIDIA Jetson-inference) 與電腦視覺應用 (偵測、辨識、分割)。 「第二天，我們用了ThinkerCAD模擬Arduino、下午，我們先介紹了邊緣裝置，還有Jetson在生活上的應用以及架構。接著，我們體驗一台機器手臂，比賽用機械手臂夾黃色小鴨，看誰夾的最多，就是勝利。在這之後，我們還一起組裝了JetBot，幸好裡面的配電不難，稍微了解遺下就能夠看懂。而在課程中，我多學會了一些Arduino的元件，也多學會了一些理論類的知識。雖然有些課程在學校就已經接觸過，但還是讓我聽的津津有味。」 ——明道高中魏同學 ...
NVDIA Jetson Nano 讓高中生也能動手打造AI自走車！－AI4kids
AI自走車競速賽 吸引北、中、南高中生齊聚挑戰 AI4kids暑期於中科機器人自造基地，運用NVIDIA Jetson nano邊緣運算設計了四天AI自走車實作競賽，吸引來自台北、新北、新竹、台中、雲林、高雄、澎湖的青少年報名參加！由AI4kids的專業講師與助教團隊帶領下，學員在短短四天從最初的機器學習與深度學習知識建立，進一步熟悉JetBot車硬體組裝、運動控制(基礎程式、遠端控制)、智能控制(障礙物閃避、物件跟隨，到最後能獨當一面進行AI視覺辨識模型的訓練，完成Jetbot自走車競速競賽！ 如何讓賽車具備AI視覺？ 自走車賽場為一方形賽道，學員的挑戰在於不能使用任何人為遙控或程式設定，而需讓車子透過電腦視覺，在最短秒數內先繞完一圈賽道，才能獲得優勝。過程中，兩人一組要先完成賽道影像搜集、AI模型訓練與修正，並進行多次的測試驗證、參數微調。多數學員都是第一次嘗試訓練自己的AI模型，因此會遇到的挑戰包含：拍攝影像時賽道的反光、路面不平整、參數設定錯誤導致車體控制不順暢等等，必須前後多次的調整，才能順利讓車子跑完一圈，花了半天訓練的學員們都直呼「時間好緊迫！」 「我們需要重複蒐集sample，從各個角度的畫面的蒐集，與各個動向的規劃，總共拍了200多張的照片使其學習，並且使其重複訓練50次，訓練時利用jeston內建的GPU，最終完成自走車的行走。最終呈現四項數據緊密連接，「整體速度」、「轉向加速」、「行走軌跡微分處理」、「左右馬達的平衡」，綜合「環境」、「場地」、「數據」、「四大變因」想完成簡單的軌道真的並不容易啊！」 ——–正心高中 陳同學 競賽冠軍-「做了才知道沒有想像中容易！」 「我們這組的Jetbot 因為出現了一些問題，因此比較晚開始進行測試；在製作的過程中也遇到了許多的問題，例如：無法連接到電腦，或是在電腦中無法找尋到機器人，下午時我們在操作機器人並拍攝訓練模型用照片的過程中，更是接連遇到程序無法進行或是錯誤，又遇到機器人在無預警下沒電；解決辦法就只能我們自己慢慢找出引發問題的原因並排解錯誤，還有找到相應的充電器為機器人充電。」 ——-新民高中吳同學 Jetbot自走車影像實錄 不僅有實作課程，基礎知識也不馬虎！ 四天營隊的第一天課程是先帶領大家進入人工智慧的領域，以神經網路、機器學習、物聯網以及Python程式語言的課程讓學員能夠對此領域有著更深入的了解。第二天則進階了解機器人世界，包含嵌入式單板電腦 (Jetson Family)、機器人大腦與視覺安裝 (OS & Camera)、深度學習 (NVIDIA Jetson-inference) 與電腦視覺應用 (偵測、辨識、分割)。 「第二天，我們用了ThinkerCAD模擬Arduino、下午，我們先介紹了邊緣裝置，還有Jetson在生活上的應用以及架構。接著，我們體驗一台機器手臂，比賽用機械手臂夾黃色小鴨，看誰夾的最多，就是勝利。在這之後，我們還一起組裝了JetBot，幸好裡面的配電不難，稍微了解遺下就能夠看懂。而在課程中，我多學會了一些Arduino的元件，也多學會了一些理論類的知識。雖然有些課程在學校就已經接觸過，但還是讓我聽的津津有味。」 ——明道高中魏同學 ...
用 Nvidia 軟硬體生態系 實現 Jetson Nano 物件偵測與數據串流儀表板－AI4...
實作綠鬣蜥偵防儀表板 1. 專案大綱 本頁面是 Nvidia Jetson 社群中的公益開源專案「綠鬣蜥個體偵測與監控」的 專案簡介。此專案使用 Jetson Nano 搭配電腦視覺之物件偵測模型即時偵測綠鬣蜥的行蹤與呈現。 我們同時提供此開源專案的 Github repo，讓讀者能夠在進行類似專案開發時複製模式進行快速開發。 2. 專案動機 什麼是綠鬣蜥？ 美洲鬣蜥又名綠鬣蜥，是一種生活在樹上的大型蜥蜴，頭尾全長可達1～2公尺，壽命可長達10年以上，以植物的葉、嫩芽、花、果實為食物，為日行性爬蟲類，每胎可產24–45顆卵，繁殖力、環境適應能力極強。 綠鬣蜥帶來之生態浩劫嚴重性 在台灣，棄養的綠鬣蜥在快速野外繁殖，本國農委會林務局曾表示，綠鬣蜥問題不不僅危害生態，其攝食植物造成農民的農作物損失、並且由於綠鬣蜥有挖洞之習慣，常在河堤、魚塭旁挖洞，破壞設施。以政府目前監控下所知，綠鬣蜥的行蹤已擴散多個縣市。 建立綠鬣蜥監控系統 得力於近年來 Edge device 的發展，我們得以開發、佈署實時電腦視覺應用，藉以偵測、監控綠鬣蜥的行蹤，通過系統即時告警與通報，能採取措施避免綠鬣蜥帶來的資產損失問題。 軟體架構 3. 資料蒐集 綠鬣蜥圖片標籤示意 圖片爬蟲 透過...
用 Nvidia 軟硬體生態系 實現 Jetson Nano 物件偵測與數據串流儀表板－AI4...
實作綠鬣蜥偵防儀表板 1. 專案大綱 本頁面是 Nvidia Jetson 社群中的公益開源專案「綠鬣蜥個體偵測與監控」的 專案簡介。此專案使用 Jetson Nano 搭配電腦視覺之物件偵測模型即時偵測綠鬣蜥的行蹤與呈現。 我們同時提供此開源專案的 Github repo，讓讀者能夠在進行類似專案開發時複製模式進行快速開發。 2. 專案動機 什麼是綠鬣蜥？ 美洲鬣蜥又名綠鬣蜥，是一種生活在樹上的大型蜥蜴，頭尾全長可達1～2公尺，壽命可長達10年以上，以植物的葉、嫩芽、花、果實為食物，為日行性爬蟲類，每胎可產24–45顆卵，繁殖力、環境適應能力極強。 綠鬣蜥帶來之生態浩劫嚴重性 在台灣，棄養的綠鬣蜥在快速野外繁殖，本國農委會林務局曾表示，綠鬣蜥問題不不僅危害生態，其攝食植物造成農民的農作物損失、並且由於綠鬣蜥有挖洞之習慣，常在河堤、魚塭旁挖洞，破壞設施。以政府目前監控下所知，綠鬣蜥的行蹤已擴散多個縣市。 建立綠鬣蜥監控系統 得力於近年來 Edge device 的發展，我們得以開發、佈署實時電腦視覺應用，藉以偵測、監控綠鬣蜥的行蹤，通過系統即時告警與通報，能採取措施避免綠鬣蜥帶來的資產損失問題。 軟體架構 3. 資料蒐集 綠鬣蜥圖片標籤示意 圖片爬蟲 透過...