初中到中五人工智能課程

從無人車學習人工智能

課程簡介


該課程介紹如何使用 10Botics AutoGo 無人車用學習人工智能(AI)的基礎知識。課程涵蓋基本圖像處理技術,不同的機器學習原理,包括神經網絡(Neural Network)和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)的基礎。 學生可以運用課程所學到的知識和原理來訓練自已的人工智能模型及應用在 10Botics AutoGo 無人車上。

課程特別適合初中到中五學生。 建議的課程持續時間為 12小時,每堂課最多可容納 12名學生。課程並不需要任何編程的經驗,同學可以在 AutoGo Controller App對 AutoGo 進行操控及完成人工智能模型的訓練。同學可以學到人工智能原理及親手製作自已的人工智能模型,並可以透過 10Botics AuotGo 進行任何人工智能的實驗。課程結束後,同學可以利用各種深度學習技巧來改善無人車的功能以解決現實世界中的各種挑戰。

適合人士


  • 任何對無人車技術有興趣人士
  • 任何對人工智能和深度學習有興趣人士
  • 想以最簡單有趣的方式教導人工智能的 STEM 老師
  • 歡迎不同技能水平的同學參加

課程要求


課程重點


  • 了解人工智能和機器學習的基本原理
  • 訓練無人車(10Botics AutoGo)駕駛模型
  • 配合完整 STEM 教材令同學更容易學習
  • 無需任何編程經驗,同學可以直接在 AutoGo Controller 進行實時操控
  • 課程簡單易明

學習成果


  • 學生應該能夠:
  • 了解人工智能的基礎原理
  • 訓練人工智能模型
  • 學習改善機器學習模型的技能
  • 利用各種深度學習和圖像處理技術來擴展無人車的功能

課程大網


第 1 課:人工智能(AI)的五個大理念

  • 第 1 課著重介紹AI,並使用 10Botics AutoGo 訓練自己的無人車模型。

第 2 課:圖像處理

  • 第 2 課討論電腦如何讀取及處理圖像,以及如何使用 Colab 轉換圖像。

第 3 課:圖像分類

  • 第 3 課將引導同學了解監督學習 (Supervised Learning)算法 – KNN,SVM 以及計算機如何利用數據來訓練無人車模型。

第 4 課:神經網絡

  • 第 4 課介紹神經網絡(Neural Network),並講解激活函數(Activation functions)和模型進行優化。 同學可以在 10Botics AutoGo 中嘗試使用不同的模型進行訓練。

第 5 課:卷積神經網絡(CNN)

  • 第 5 課介紹卷積神經網絡(Convolutional Neural Network),並嘗試在 10Botics AutoGo 中使用不同的模型。

第6課:擬合過度(Overfitting)和 Augmentation

  • 第 6 課介紹 Overfitting,並教您如何確定模型是好的還是擬合過度。 如果是擬合過度,我們可以通過數據擴充來改善它。

第 7 課:遷移學習(Transfer Learning)

  • 第 7 課介紹了遷移學習(Transfer Learning)以及如何在 10Botics AutoGo 中使用轉移學習。 同學可以利用 10Botics AutoGo 進行比賽,並運用以課程中學到的所有知識。

第 8 課:自動駕駛汽車中的感應器

  • 第8課介紹了現實中的 10Botics AutoGo 和無人車中的傳感器。 您可以在AutoGo中添加超聲波感應器,以防止汽車撞壞。

第 9 課:人工智能對道德,法律與道德及社會的影響

  • 第 9 課從倫理,法律和社會等各個方面探討自動駕駛汽車對社會的影響。

合作伙伴

Google Colab

Raspberry Pi

Google TensorFlow

Google Coral

Nvidia Jetson Nano

老師對我們的意見

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