AIoT學習藍圖 _ 教學與場域的完整規劃

AIoT常見的問與答--想知道我們怎麼看AI,請點我

人工智慧已為全球科技的新浪潮,科技部長說:「將來不會用AI,就好像現在不會用網路!」。
臺灣第一個完整連貫、垂直整合的AIoT ( AI + IoT) 教學藍圖出來了,飆機器人將數十年的教學與實務實作經驗,我們以 Python (Raspberry Pi / micro:bit)為主軸,直攻AI;以C (Arduino)為輔,強化IoT,並將模組化的AI教學導入,面對浩瀚的AI宇宙裡,學AI前,該先會「玩AI、用AI再來學AI」。

AIoT 時代 臺灣絕不落後!

2019AIOT

2019 人工智慧物聯網 AIoT 教學場域 全面啟動 從 國中小 到 高中大專? 完整連貫? (請點我)

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適逢新課綱導入,新興科技教學、應用的課程,若有相關計畫、開設特色課程、特色教室或是需要本細細AIoT的實務研習課程,歡迎與我們聯系。

>>?國中小?我們建議以microbit為入門,結合創客特色,上看AI時代的頭牌語言Python。

>>??高職?端,我們準備了多樣新課綱校訂與部定的課程,不論是Arduino 的C 或是 Raspberry Pi 的Python ,都導向AIoT的實務應用。[智慧機器人]? …等多項校訂與部定課程,均已完全符合教育部指定課程,更為專業競賽的教學平臺。

>>?高中?課程,在升學的壓力及AI的浪潮下,我們已準備好?PlayPythonPlayAI?兩種方案。都以 Python為主軸,但特色是打破傳統枯燥教學,首創以聲光娛樂的互動學習方式,不僅強調語法與邏輯,還要讓學生玩到手腦停不下來,學的精、玩的極致,並依興趣或學校特色分別導向APCS程式認證?PCP for Python 的國際證照及AI、 IoT的生活實務應用。課程中包含如何製作成可以互動問答的語音助理、AI神經網路影像處理的AI自駕與道路辨識;透過AI的結果,進而做智慧管家、AIoT雲端控制或收集資料…。清楚如下的學習目標:


? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Python玩的好,AI學得來,迎向大未來。

>>?大專?課程裡,除以高中PlayPython 或 PlayAI為基礎課程,我們再進化AIoT智慧機器人,加入了神經棒、雷射投影…等精彩加深加廣的課程與場域的應用。不論您是高教深耕或前瞻計畫還是各項新興科技的計畫,一起與您建立課程、建立特色,讓您的AIoT從教學、應用、競賽、證照一次搞定。

我們把模組化的AI + AI 人機介面 融入各年級,程除導引學習AI外,更著重能發揮AI的應用價值。曾經我們把IoT變得垂手可得,今年AIoT將易如反掌。歡迎與我們聯絡,讓AI進入在各領域的課程,讓AI樂活我們的學習,讓AI豐富我們的生活。

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AI發展與實務學習

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AI包含了語言處理、訊號處理(影音)、大數據分析…等。我們AI實務課程的目標是培養學生有效率利用AI解決問題的思考習慣。

  • 首先觀察問題(現象)
  • 其次思考個別可能的解決方案
  • 再者統整方案建立系統架構
  • 最後實際編寫解決與驗證問題

? ?=====? ? ? ?AIoT 教學常見問題? ? ? ======

A. 智慧機器人訴求?
1.? 智慧機器人跟AI有什麼關係? 打破AI是純粹的數學演算之理念
2.? AI會不會很難學? 循序漸進式學習
3. 能否速成AI?? 依階段程度,調整學習時程。
4. 為何選擇Python程式語言? 有各種為了機器學習打造資源。
5. 學習後能做甚麼?? 學以致用,專題(成果展示)、證照、比賽、銜接未來教育學程,一把罩!

B. 跟市面上的AI機器人有何差異? 依你的需求,購買適合的產品
1.? 這問題的時候你有預設某個機器人當比較對象啊….。
2.? 這跟市面上智慧音箱有什麼差異?
3. 可以到其他系統跑 ?
4. 為何要上網用AI,沒網路時可用AI?
5. 為何不用神經棒?這樣效能夠嗎?


A. 智慧機器人訴求?

「程式設計」、「IoT機器人機電整合」及「AI實務應用」。
課程內容力求讓學生有互動、教學有成效。

1.? 智慧機器人跟AI有什麼關係? 打破AI是純粹的數學演算之理念

上面裝了含機器學習的系統(X

事實上,單純的AI根本不需要硬體介質,是純粹軟體的工作。然而在不使用硬體展現的狀況下,純粹的數字運算以及評估,是相當枯燥且無趣的東西──在研究所看到的現象就是大家死成一片,如果在初學階段連興趣都無法提起,那就不用談後續的學習了。智慧型機器人是我們設計給高中學習AI的入門平臺,而其中包含的就是不要讓AI成為純粹的數學課之理念。

!!會玩了,再開始用,熟了,再開始學,成了,就有延伸出的無限可能。

口號不是喊喊就算了,這臺車本身就是很好的利用Linux下的學習平臺,但無須擔心不會Linux不會用!

至於為什麼選擇車型……主要因素是它比較好組裝,我們的教學主體是軟體和硬體控制,並不是機構組裝,且車型使用的場域相對好想像。

2.? AI會不會很難學? 循序漸進式學習

這要看你的學是指什麼意思了,如果指的是有辦法清楚的決定使用哪種機器學習、使用神經網路時能清楚知道該問題要怎麼定義模型,那確實很難。

但如果只是想體驗或者使用的話,並不是這麼困難的事情──和你執行別人寫好的函式難度差不多。事實上,我們針對語音辨識打包了一個簡單的 PlayRobot AI函式庫,讓使用者可以專注在理解自然語言處理的概念,而不用去研究那一些音訊流等等的專業知識。這某方面來說大大降低了學習門檻,在教師研習的反映也不錯。

如果是想要知道神經網路的參數調整、自訂不同的神經元層的話,那可能留給研究所的專業課程才適合學習了。

3. 能否速成AI?? 依階段程度,調整學習時程。

這個問題和AI難不難學我認為是同質的問題,如果不難學當然可以速成,難學還能速成這應該有邏輯上的悖論。

既然是同質問題,答案也會給的一樣:如果指的是有辦法清楚的決定使用哪種機器學習、使用神經網路時能清楚知道該問題要怎麼定義模型,那確實很難。但如果只是想體驗或者使用的話,並不是這麼困難的事情。所謂的速成、XX小時學AI大概都是這種狀況。這種狀況的教學會以資料收集為主要的目標,AI──或說機器學習,僅僅只把資料丟進去嘗試觀察結果。這個做法我認為是相當正確的,而在此做法底下,我會更為強調我們的目標是教導資料處理。畢竟AI工程師的大多數時間會花在處理資料跟等它訓練上,這麼重要的事情不該草率。

那如果是要學到足以調整參數優化模型,或者設計更複雜的網路,這個要速成……不大可能。或許有一天會有神奇的工程師弄出可以自動設計模型或者優化訓練的方法,但那和個人能力的速成完全不掛勾。

結論還是跟開頭說的一樣,要體驗或使用並不難,若是這階段都很難,請問我們如何啟動AI學習。

4. 為何選擇Python程式語言? 有各種為了機器學習打造資源。

事實上,大多數公司使用Linux作為公司系統,除了他免費(這是重點)這個誘因之外,對硬體的效能要求並沒有高階Windows這麼高──這也是嵌入式系統需要的特性。

而樹莓派本身使用的語言是C和python,C本身在IoT裝置上的重要性毋庸置疑,python身為一個社群資源巨大的語言,在教學上明顯有足夠優勢──相信諸位不會希望發生一個問題,找答案卻像海底撈針一樣困難,教學一開始最重要的是能引用資源,舉一反三。並且當前即使有各種為了機器學習打造的語言,但使用的大宗依然還是在python上,而python大量的函式庫,使接入IoT的障礙降低很多,因此在考慮AI+IoT的教學時,才會毫不猶豫選擇樹莓派(python)+Arduino(C)的架構。

5. 學習後能做甚麼?? 學以致用,專題(成果展示)、證照、比賽、銜接未來教育學程,一把罩!

當然可以,請務必這麼做。可以點上方資訊卡去看智慧機器人的相關應用。

我們提倡的原本就是它的擴充性和可變性。先從語音系統說起,我們提供的編輯介面原本就接受透過樹莓派的各種IO輸出訊號的方法──即使預設未提供,你也可以透過執行自訂程式的方式送出,因此對外部控制的支援是相當足夠的。而若不使用介面,我們也包裝了方便的函式庫可以使用,在自己的系統中嵌入語音系統不過幾行的事情而已。

而影像部分使用了神經網路,我們從取樣>訓練>預測端三個程式皆完整提供,並且對於各種層的說明和參數皆有詳細說明──當然這部分我們歸類為大專的課程,故收錄的部分在大專版的教材中。但若只是要更換辨識的目標物,則實行上僅僅只是重新拍照和重新訓練而已。

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B. 跟市面上的AI機器人有何差異? 依你的需求,購買適合的產品

1.? 這問題的時候你有預設某個機器人當比較對象啊….。

這個問題與其比較功能面,更應該比較東西的本質。眾所皆知的是,AI目前就是兩個大項目比較容易被人看到,自然語言領域和影像辨識領域。而基於這個原則,現今大多的產品都在這兩個範疇中,而機器人類的產品由於並非純粹軟體產品,人力無法像軟體產品一樣密集之下,最後使用的大多是現有方法的變形或者是應用。基於這個條件,我們認為產品的功能到最後都是一樣的──當然這是基於AI的論點,硬體上可能很多額外輔助是有差異的。

話說兩者的目標也不同,產品是為了讓用戶使用,它會比較著重在美觀、簡易、高度包裝上。而我們的智慧型機器人範疇比較接近「教材」,意即這是為了教學開發的產物,由於教學需要,高度包裝是不太可能的事情,反而應該適度的拆封這些本來不會給用戶看的東西。

簡而言之,如果是要買來玩的話,市面產品無疑比較適合,但想學習的話我相信智慧機器人或PlayAI 等高階機器人較優。

2.? 這跟市面上智慧音箱有什麼差異?

他會動。

先冷靜點,這並不是在開玩笑。畢竟音箱只是我們機器人上的一個功能,它能看、會動,甚至可以讓別人動才是我們的主要訴求。單純只是智慧音箱不太可能有這些東西。

而如果僅把它視為智慧音箱,我們也不是只打算教你使用──當然只想用的我們也提供了簡單的介面──我們希望大家可以自行打造自己的智慧音箱,其中包含了客制的回答、客制的動作,利用簡單的編輯介面,我們已做到即使不需要撰寫程式即可以在GUI下更動完成。當然,我們更希望透過這樣的教學平臺,讓學生有程式設計能力的,我們也提供方法讓你可以結合音箱來執行自己的程式,這使得在這臺機器人上面的擴充性和可能性大幅增加。

他是革命性的!

再冷靜,最重要的是,一般的智慧音箱當然不掛勾視覺,對IoT與 雲端應用 及 雲端控制 的支援也不會這麼廣泛,而這在我們的智慧型機器人上都有。使用他還會跟您的學生一起更智慧、不斷的增長,讓您教學績效日新月異。更進一步的,我們針對智慧型機器人有一系列的比賽、檢定,以及一些有趣的小專題應用,這些都不是智慧音箱該做的事。

3. 可以到其他系統跑 ?

其實這些程式都是在windows下先執行過,才移到樹莓派上的….。Python本身就有跨平臺的特性,因此在不同OS下,大多數程式碼都是可以共通的,少部分會因為Linux的檔案特性,出現windows不能動的狀況。

而如果你問的是是否只能在「智慧型機器人」這個系統架構下跑,事實上,我們的另外一款不含 Arduino 的PlayAI 機器人(Pi BB Car) 也用了幾乎一致的架構──除了控制改由python端完成之外有關語音和影像的程式碼是完全一致的。而在我們的智慧助教上也是幾乎一樣的架構。所以結論來看,它有充分的跨系統能力。這也反映了一件事情:AI本身只交出一個分辨過的結果,但這個結果怎麼使用則是看客戶端而定。

至於有人關心過我們的人機介面換系統是不是能動……只能說,在樹莓派跑的會比windows順,因為樹莓派的GUI介面就是我們用的函式庫做的。而在windows上也有很多程式以它開發(比方說skype),有必要甚至可以延伸到行動裝置上,但GUI就不在智慧機器人的範疇了。

4. 為何要上網用AI,沒網路時可用AI?

誒! 最近一直聽到單機版運算跟雲端運算的爭議阿。

比較常聽到的就是沒有網路不能做XXX事情,所以應該盡量在單機完成這些任務…邊緣/分散運算比較好之類的…嗯……其實我們不太認為邊緣運算和雲端運算是衝突性的概念,應該這麼說,兩個方法都是好方法,也各有它能發揮的地方。比方說,今天是車輛行駛間需要影像辨識的話,走單機版解決明顯是比較快也比較即時的,而如果是語音指令這種需要大量分析和爬資料的,雲端運算才是較好的解。

另外,由於許多應用是需要非常大量資料輔助訓練的,而這類應用重新訓練成本極高,故採用雲端更新的方式才不會造成邊緣端的負擔。Google語音辨識就屬於此類,我們有嘗試載「部分」的語音資料集來訓練,但20個關鍵詞就高達2GB,想弄出對於某個語系的完整辨識系統…..說實話也不適合教學使用了。當然單機版的語音系統也是存在的,比方說sphinx,但該類通常使用的是音元方式辨識,對含韻的語言效果不佳。

目前就我們的系統而言,影像和喚醒功能屬於全單機DNN,而語音採用雲端辨識,不考慮正確性的話,語音也是可以切給單機執行的。

但不會這麼選擇就是了。透過本地端與雲端相互配合,因時制宜、因地制宜,靈活善用任何資源於您的專題上才是王道。

5. 為何不用神經棒?這樣效能夠嗎?

不是不用,而是用不上。

事實上,我們在大專的課程有規畫使用神經棒來協助運算,但在高中階段,我們並不建議做這種事情。我們認為,高中是程式設計正式開始學習的階段,在這階段我們應該鼓勵學生思考如何改進自己的軟體,我們或許可以嘗試介紹有這個硬體,但不應該以這個硬體為由去侷限學生的思考。相信大家都知道,嵌入式系統的運算能力有限,但擴充演算力並非唯一的解,簡化運算模型並盡量保持正確率也是重要的方法──MobileNet就是其中的一個有名方案。

因此,我們在高中階段會盡量使用小一點的模型,使樹莓派依然能在自己能做到的範圍內達成目標,並且讓學生理解嵌入式系統必須在運算速度和精度上有所取捨。這在後續萬一學生需要在行動裝置上面進行同樣的開發時想必有所幫助,畢竟我相信不是什麼狀況都可以接外接運算裝置的。

而大學的話反而應該追求更多樣的技術,因此這類外掛元件肯定屬於其中一種,而這時程式設計技術成熟,追求高正確度反而是更重要的工作。當然之後萬一樹莓派突然有個大膽的想法把神經晶片裝上去也是有可能的,如果真的裝了,那我們會視為內建晶片,就會把使用的條件提前一點。

至於那個時候樹莓派的價格適不適合繼續當小型嵌入式主板就要再看看了。還是那句話,與時俱進、因時制宜、因地制宜,靈活善用任何資源才是王道。


 

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