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AI Maker CourseAI Maker Course with Teachergoogle teachable machineface recognition on Una Web App

AI Maker 2.0

IT STEM 标准 10 10 hrs AI 积木式编程

本课程介绍人工智能（AI）的基础知识，包括其应用、伦理和实用技术。实作使用AI技术如Microsoft Azure和Google Teachable Machine，并创建属于你的AI网络应用程序。深入掌握AI原理、技术和应用，准备探索更进阶的AI内容和项目。

课程查询

学习目标

  • 掌握基本的AI概念及其在日常生活中的应用。
  • 了解如何使用动手构建和训练 AI 模型。
  • 从零开始创建一个简单的 AI 网络应用程式。

课程大纲

人工智能简介 | 日常生活中的AI与常见的刻板印象，以第一印象讨论作开场；「这里有AI吗？」日常产品导览，例如Google Translate（翻译、语音转文字、朗读）。
物件侦测 | 「寻找Scruffy」热身活动，介绍电脑视觉领域：对电脑而言图片只是数字。概述分类、物件侦测、语义分割、描述影像、人脸侦测及OCR，其后重点介绍回传边界盒座标的物件侦测。
影像分类 | 颜色分组热身活动，以内容为影像分类及完整的训练流程：定义类别、为每个类别准备数据、训练、测试。
人脸AI | 任务一：人脸侦测（寻找图片中的人脸、相机自动对焦、计算进入特定区域的人数）。任务二：人脸验证：侦测提取脸上约80个节点的特征，再以数学模型比较两张人脸。
姿态侦测 | 动作捕捉影片热身活动，在影像中寻找人物，并透过定位最多17个骨骼关节（眼睛、肩膀、膝盖）将姿态与最相似的动作进行配对。
语音 | 同音字热身活动、机器翻译、直接翻译与语境翻译、语音合成（文字分析后进行语言分析再生成音频），以及语音翻译。最后透过麦克风录音进行实时语音翻译的实作示范。
生成式AI | 找出AI图片热身活动、甚么是生成式AI、NLP功能（语音、文字分析、翻译、聊天机械人）、传统知识库聊天机械人与GPT的比较，接着透过poe.com实作ChatGPT进行知识挖掘和关键字提取，加上如何透过提示引导输出。
AI，你是如何学习的？ | 数字规律挑战，接着是机器学习、数据处理和分类：监督式与非监督式学习、分类与回归、训练数据、绘制数据图表及模拟回归训练过程。附有ML Example Data数据集（Diabetes、Titanic、Boston House Price、Student Grade、Student Stress Factors）作支援。
AI是无敌的吗？ | 透过真实案例探讨AI道德：带偏见的训练数据产生不公正的分析（年龄、性别、肤色）、被滥用于诈骗及身份盗用，以及过度依赖未体验证的AI输出。总结AI是一种工具，其结果取决于使用者。
制作你专属的应用程式 | 建立网络应用程式：画面与排版、排版内嵌排版，然后是任务三「AI Maker」将Google Teachable Machine模型（苹果与橙）连接到Una WebApp。最后进行知识检查。
AI Maker专案：设计专属的AI产品 | 总结物件侦测、人脸侦测及训练专属模型，然后为现实生活问题（健康、环境、历史、平等）设计一款AI产品，画出草图并进行汇报。

先修课程

  • 没有

软体需求

  • Una 虚拟教室 - 高级

其他要求

    硬体需求

    • 建议使用带有网路摄像头和已更新浏览器的手提/桌上型电脑。
    • iPad 不支援使用 Google Teachable Machine 训练 AI 模型。

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