暑假限定優惠：以優惠價報讀 AI Maker x AI-900 證書網上課程，免費考取人工智能證書！

暑假限定優惠：AI Maker x AI-900 證書網上課程

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AI Maker 2.0 網上培訓課程

課程以積木式編程教導學生AI概念、其限制和責任。他們會應用不同的AI技術，包括 Microsoft Azure認知服務及Google Teachable Machine，快速製作各種AI裝置，訓練簡單AI模型。 

  • 10小時一對一導師網上實時授課
  • AI Maker 課程和練習（一年）
  • AI Maker 學生用戶訂閱計劃（一年）
  • 一年優先支援
  1. 全課程導師費: HKD 220 x 10小時
    = HKD 2,200
  2. 訂閱平台或教材費: HKD 280 (一年)
  3. 硬件: /

合計: HKD 2,480

HKD 2,480
(USD 326)

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你會在課程中...

  • 學習人工智能概念、局限和權責
  • 學習機器學習的基礎知識
  • 使用 Microsoft Azure 認知服務，應用多種 AI 技術，編寫 Una AI Web App
  • 使用 Google Teachable Machine，訓練多個 AI 分類模型，編寫 Una AI Web App

誰可報讀課程？

  • 八歲或以上
  • 無須任何編程背景

備註：

  • 無需硬件，以WebApp學習
  • 所有課程必需於一年內完成 

課程大綱

了解人工智能的基本概念

  • 學習什麼是人工智能
  • 找出日常生活中的人工智能
  • 介紹訓練AI的理念

實踐：玩QuickDraw和AI圖像生成器，體驗AI的學習能力

了解人工智能如何檢測物件

  • 介紹電腦視覺的類型
  • 了解數據擴增以及不同因素如何影響AI的信心值

實踐：通過 Una 平台體驗 Azure 物件檢測

了解如何使用 AI 對物件進行分類

  • 嘗試GTM 的圖像分類（Google Teachable Machine）
  • 了解人工智能的局限性以及我們如何通過特徵選擇改善分類模型

實踐：嘗試使用 Google Teachable Machine 來訓練圖像分類模型

介紹面部分析的原理

  • 了解人工智能如何通過面部特徵來學習面部資訊
  • 學習日常生活中常見的面部分析和面部驗證

實踐：通過 Una 平台體驗 Azure 面部檢測和驗證

了解語音人工智能

  • 了解什麼是文本轉語音和語音轉文本
  • 了解人工智能如何識別和合成語音

實踐：通過 Una 平台體驗 Azure 語音服務

了解姿勢檢測的基本原理

  • 了解現實生活中的姿勢檢測技術
  • 了解姿勢檢測的限制和能力

實踐：嘗試 Google Teachable Machine – 訓練姿勢識別模型

介紹對話式人工智能

  • 通過實踐了解聊天機器人
  • 學習如何提高使用 AI 進行文本分析的效率

實踐：與 ChatGPT POE 互動並了解如何通過提示控制輸出

通過創建分類模型了解機器學習

  • 在訓練數據中引入特徵和標籤
  • 了解機器學習中使用的算法類型

實踐：體驗如何通過 Una ML 平台訓練分類模型以對糖尿病的病例進行分類

了解通過數據讓機器學習

  • 學習觀察人工智能預測結果的模式
  • 學習數據分析的方法

實踐：體驗如何通過 Una ML Platform 訓練回歸模型並評估模型性能

通過現實生活案例反思人工智能使用的道德規範

  • 調查人工智能使用帶來的潛在問題，了解正確使用人工智能的意義
  • 研究人工智能造成的現實生​​活問題
  • 培養使用人工智能的正確態度

了解人工智能的基本概念

  • 學習什麼是人工智能
  • 找出日常生活中的人工智能
  • 介紹訓練AI的理念

實踐：玩QuickDraw和AI圖像生成器，體驗AI的學習能力

了解人工智能如何檢測物件

  • 介紹電腦視覺的類型
  • 了解數據擴增以及不同因素如何影響AI的信心值

實踐：通過 Una 平台體驗 Azure 物件檢測

了解如何使用 AI 對物件進行分類

  • 嘗試GTM 的圖像分類（Google Teachable Machine）
  • 了解人工智能的局限性以及我們如何通過特徵選擇改善分類模型

實踐：嘗試使用 Google Teachable Machine 來訓練圖像分類模型

介紹面部分析的原理

  • 了解人工智能如何通過面部特徵來學習面部資訊
  • 學習日常生活中常見的面部分析和面部驗證

實踐：通過 Una 平台體驗 Azure 面部檢測和驗證

了解語音人工智能

  • 了解什麼是文本轉語音和語音轉文本
  • 了解人工智能如何識別和合成語音

實踐：通過 Una 平台體驗 Azure 語音服務

了解姿勢檢測的基本原理

  • 了解現實生活中的姿勢檢測技術
  • 了解姿勢檢測的限制和能力

實踐：嘗試 Google Teachable Machine – 訓練姿勢識別模型

介紹對話式人工智能

  • 通過實踐了解聊天機器人
  • 學習如何提高使用 AI 進行文本分析的效率

實踐：與 ChatGPT POE 互動並了解如何通過提示控制輸出

通過創建分類模型了解機器學習

  • 在訓練數據中引入特徵和標籤
  • 了解機器學習中使用的算法類型

實踐：體驗如何通過 Una ML 平台訓練分類模型以對糖尿病的病例進行分類

了解通過數據讓機器學習

  • 學習觀察人工智能預測結果的模式
  • 學習數據分析的方法

實踐：體驗如何通過 Una ML Platform 訓練回歸模型並評估模型性能

通過現實生活案例反思人工智能使用的道德規範

  • 調查人工智能使用帶來的潛在問題，了解正確使用人工智能的意義
  • 研究人工智能造成的現實生​​活問題
  • 培養使用人工智能的正確態度

設有Raspberry Pi 的課程大綱 （可選額外付費購買硬件 Raspberry Pi 和感應器學習）

探索人工智能在日常生活的應用和體驗人工智能

  • 學習人工智能的基本概念
  • 理解甚麼是機器學習
  • 認識人工智能在日常生活的應用

應用電腦視覺，製作小型物件認測裝置

  • 學習電腦視覺的基本概念和用途
  • 學習如何運用 Una 接駁 Microsoft Azure 認知服務，Raspberry Pi 和其他感測器
  • 透過實驗，找出不同的相片質素和效果對人工智能分析的準確度有甚麼影響
  • 理解人工智能偏見和如何基於不排他，保障私隱和安全的原則使用及保護數據

製作智能人臉探測器來檢測相片中的人臉，並分辨男和女

  • 學習人臉檢測的基本概念和用途
  • 理解分析結果的 JSON 數據中的性別資訊
  • 學習如何從人工智能的分析結果中抽取有關的資訊
  • 反省和討論人臉探測的公平性，信賴度和安全性的問題

製作智能裝置來檢測和識別面部表情，分辨內在和外在的情感

  • 學習面部表情識別的相關知識和檢測識別到的表情
  • 理解表情的分析結果包含多種情感，結果會顯示不同情感的信賴值
  • 設計和編寫計算笑臉數量的程式系統
  • 理解人工智能並不能真正識別人類的內在情感。人工智能是根據訓練時的數據而作出分析的

透過人像識別實驗，分析人類的面部特徵和找出兩個面孔的共通點

  • 學習人像識別的基本概念和應用，並理解 JSON 分析結果數據裡有關相似度的資訊
  • 編寫分析兩人相似度的程式
  • 理解人工智能的權責

學習 JSON 數據的特徵，分析天氣情況

  • 學習與 JSON 數據相關的不同數據類型
  • 學習如何讀取和應用 JSON 數據

運用 Google Teachable Machine，訓練人工智能分類模型，製作 識別特定物種的智能裝置

  • 學習機器學習的基礎知識
  • 學習圖像分類的基礎知識
  • 運用 Google Teachable Machine 來訓練人工智能模型，並下載至 Raspberry Pi

運用 Google Teachable Machine，訓練人工智能分類模塊，製作分析人類坐姿正確與否的智能裝置

  • 學習人類姿勢探知的基礎知識
  • 學習如何運用相片和 Google Teachable Machine 來訓練能認知姿勢的模塊
  • 理解人工智能模型的局限

運用 Google Teachable Machine，訓練智能回收的人工智能模型

  • 學習監督學習的基礎知識和如何正確地準備訓練數據
  • 學習監督學習的概念
  • 學習如何提高模型的準確度

運用 Google Teachable Machine，訓練更好的智能回收的人工智能模型

  • 理解訓練數據的要求
  • 學習監督學習進階概念
  • 理解訓練數據，測試數據和系統運作時被輸入的數據分別

探索人工智能在日常生活的應用和體驗人工智能

  • 學習人工智能的基本概念
  • 理解甚麼是機器學習
  • 認識人工智能在日常生活的應用

應用電腦視覺，製作小型物件認測裝置

  • 學習電腦視覺的基本概念和用途
  • 學習如何運用 Una 接駁 Microsoft Azure 認知服務，Raspberry Pi 和其他感測器
  • 透過實驗，找出不同的相片質素和效果對人工智能分析的準確度有甚麼影響
  • 理解人工智能偏見和如何基於不排他，保障私隱和安全的原則使用及保護數據

製作智能人臉探測器來檢測相片中的人臉，並分辨男和女

  • 學習人臉檢測的基本概念和用途
  • 理解分析結果的 JSON 數據中的性別資訊
  • 學習如何從人工智能的分析結果中抽取有關的資訊
  • 反省和討論人臉探測的公平性，信賴度和安全性的問題

製作智能裝置來檢測和識別面部表情，分辨內在和外在的情感

  • 學習面部表情識別的相關知識和檢測識別到的表情
  • 理解表情的分析結果包含多種情感，結果會顯示不同情感的信賴值
  • 設計和編寫計算笑臉數量的程式系統
  • 理解人工智能並不能真正識別人類的內在情感。人工智能是根據訓練時的數據而作出分析的

透過人像識別實驗，分析人類的面部特徵和找出兩個面孔的共通點

  • 學習人像識別的基本概念和應用，並理解 JSON 分析結果數據裡有關相似度的資訊
  • 編寫分析兩人相似度的程式
  • 理解人工智能的權責

學習 JSON 數據的特徵，分析天氣情況

  • 學習與 JSON 數據相關的不同數據類型
  • 學習如何讀取和應用 JSON 數據

運用 Google Teachable Machine，訓練人工智能分類模型，製作 識別特定物種的智能裝置

  • 學習機器學習的基礎知識
  • 學習圖像分類的基礎知識
  • 運用 Google Teachable Machine 來訓練人工智能模型，並下載至 Raspberry Pi

運用 Google Teachable Machine，訓練人工智能分類模塊，製作分析人類坐姿正確與否的智能裝置

  • 學習人類姿勢探知的基礎知識
  • 學習如何運用相片和 Google Teachable Machine 來訓練能認知姿勢的模塊
  • 理解人工智能模型的局限

運用 Google Teachable Machine，訓練智能回收的人工智能模型

  • 學習監督學習的基礎知識和如何正確地準備訓練數據
  • 學習監督學習的概念
  • 學習如何提高模型的準確度

運用 Google Teachable Machine，訓練更好的智能回收的人工智能模型

  • 理解訓練數據的要求
  • 學習監督學習進階概念
  • 理解訓練數據，測試數據和系統運作時被輸入的數據分別

評價

陳俊銘主任
陳俊銘主任香港電腦教育學會 (HKACE) 副主席 - 聖公會李福慶中學
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在疫情下，學生仍可透過Una平台參與在線上協作式互動學習，甚至使用遠端Raspberry Pi即時測試編程結果，真正做到停課不停學。作為教師，我很欣賞線上學習課程有明確教學目標，測驗及評估設計又夠全面，讓教師能掌握學生所學所得。點讚!
邱諾庭主任
邱諾庭主任林大輝中學STEM教育統籌
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我是一個沒有IT背景的科學老師，但Una平台能非常方便用家，令非IT老師也可以輕易教授與人工智能相關的課程，為老師提供全面的課前、課堂和課後支援。
Mr Chris Yuen
Mr Chris Yuen Teacher of Alliance Cheng Wing Gee College
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在教學過程中，我很重視學生如何把人工智能概念連接至現實生活中。自用了Una平台，學生既可以小組方式合作解決問題，也能由淺入深地學習有關知識。
陳永德主任
陳永德主任高雷中學資訊科技主任
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Una的AI課程題材有趣，而平台的界面亦十分清晰，令我們較容易使用。另外，Una的導師態度親切，能夠有效維持良好的學習氣氛。
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常見問題

學生需要登錄Microsoft Teams和Una 平台上課和進行編程，但不需要使用相同設備登録。

  1. Microsoft Teams：請按此處下載 Microsoft Teams 及了解詳細設備需求。
  2. Una 平台：學生需運用能上網的電腦或手提電腦，透過已更新的瀏覽器 Google Chrome 或 Microsoft Edge 登入Una 平台，或可透過 IPad 登入Una平台。

登録 Una 平台的注意事項：

  1. Una 平台不支援智能手機
  2. IPad 用戶需要iPadOS 14.5或更高版本
  3. 使用電腦或手提電腦，以瀏覽器的正常模式（非無痕模式）登入，將有更佳的用戶體驗
  1. 我們收到您的註冊後，將向你發送Una 平台登錄說明。
  2. 請你於收到登錄說明後，在上課之前，透過此連結 https://app.una.study/，查看是否可以成功登錄Una 平台。 否則，請更換你的設備或更新您的瀏覽器，以確保我們能夠按時且順利地開始上課。

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  • 10小時一對一導師實時授課
  • AI Maker 2.0 課程和練習（一年）
  • AI Maker 2.0 學生用戶訂閱計劃（一年）
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Una 由 Una Technologies Limited 開發

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