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Michael Ansaldo is veteran consumer and small-business technology journalist. He contributes regularly to TechHive and PCWorld.

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    AI 走入微型裝置 掌握機器學習

    不少學校開始投入教授 AI 方案, 而獻主會聖母書院早於兩年前已投入於此,這次於暑假期間向筆者分享最新方案,利用 Arduino 將 AI 方案收納其中,務求讓學生於學習時感覺新穎,而設備也有毋需連線及粍電量低的好處, 務求可以較低的門檻讓學生接觸機器學習 (Machine Learning) 。 早於 2019 年,獻主會聖母書院已有發展 AI 教學方案,起初是運用 Raspberry Pi 4 加 Pi Zero Camera ,配合 TensorFlow Lite 製作手語方案,令學生具備基本 AI 認知。次年因應疫情,製作社交距離檢測儀,運用雲端的 Google Colab ,學習物件辨識的運用和盲點。該校過往的教學設計,大多採用 Raspberry Pi ,優點是價錢合理,每件約 400 多港元,但往往要配合特定的作業系統,對新手而言,學習門檻較高。 獻主會聖母書院教師團隊(左起)教師鄭臻諺、彭嘉煒和黃梓駿。傳統程式與機器學習的分別。機器學習降落手中 至於該校新發展,彭嘉煒老師講解,這次會讓學生理解傳統程式與機器學習的分別,傳統程式如要辨識貓,就要命令電腦按規則分析,如顏色、形狀等。機器學習 (Machine Learning) 角色不一樣,把答案和樣本給電腦 「學習」,電腦自行找出規則,如貓有甚麼特徵?顏色是怎樣?形狀是怎樣?經過機器學習後,由電腦決定甚麼規則才有效。至於這次的學習課程及計劃籌備,由黃梓駿老師負責,他運用 TinyML (微型機器學習技術)作全新教學方案。黃老師表示,隨著人工智能成熟,人工智能在雲端以外,逐漸走入至微型設備中,如此一來不用經由雲端資料傳送,加上在電量方面著重低功耗發展,有望在更多設備上應用。此外, TinyML 能儲存於 Arduino ,成本更低之餘,操作難度亦降低。 黃老師選用 Arduino Nano 33 BLE…
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