探索人工智能在日常生活的应用和体验人工智能

• 学习人工智能的基本概念
• 理解甚么是机器学习
• 认识人工智能在日常生活的应用

应用电脑视觉，制作小型物件认测装置

• 学习电脑视觉的基本概念和用途
• 学习如何运用 Una 接驳 Microsoft Azure 认知服务，Raspberry Pi 和其他感测器
• 透过实验，找出不同的相片质素和效果对人工智能分析的准确度有甚么影响
• 理解人工智能偏见和如何基于不排他，保障私隐和安全的原则使用及保护数据

制作智能人脸探测器来检测相片中的人脸，并分辨男和女

• 学习人脸检测的基本概念和用途
• 理解分析结果的 JSON 数据中的性别资讯
• 学习如何从人工智能的分析结果中抽取有关的资讯
• 反省和讨论人脸探测的公平性，信赖度和安全性的问题

透过人像识别实验，分析人类的面部特征和找出两个面孔的共通点

• 学习人像识别的基本概念和应用，并理解 JSON 分析结果数据里有关相似度的资讯
• 编写分析两人相似度的程式
• 理解人工智能的权责

学习 JSON 数据的特征，分析天气情况

• 学习与 JSON 数据相关的不同数据类型
• 学习如何读取和应用 JSON 数据

运用 Google Teachable Machine，训练人工智能分类模型，制作 识别特定物种的智能装置

• 学习机器学习的基础知识
• 学习图像分类的基础知识
• 运用 Google Teachable Machine 来训练人工智能模型，并下载至 Raspberry Pi

运用 Google Teachable Machine，训练人工智能分类模块，制作分析人类坐姿正确与否的智能装置

• 学习人类姿势探知的基础知识
• 学习如何运用相片和 Google Teachable Machine 来训练能认知姿势的模块
• 理解人工智能模型的局限

运用 Google Teachable Machine，训练智能回收的人工智能模型

• 学习监督学习的基础知识和如何正确地准备训练数据
• 学习监督学习的概念
• 学习如何提高模型的准确度

用 Google Teachable Machine，训练更好的智能回收的人工智能模型

• 理解训练数据的要求
• 学习监督学习进阶概念
• 理解训练数据，测试数据和系统运作时被输入的数据分别