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Artificial Intelligence

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全面掌握人工智能技術,學習開發實用的智能應用,運用編程來解決日常問題,增強科技的實際應用能力

14 - 16 歲

S3+

課程內容
課程內容

課程簡介

人工智能(Artificial Intelligence)課程專為已完成 RoboCode Data Science 課程的學生設計,從入門知識逐步深入到進階應用,旨在讓學生全面探索人工智能的核心技術。

課程內容涵蓋神經網絡(Neural Network)的架構與應用、影像處理技術以及演算法學習。學生將學習建立並訓練神經網絡模型,應用於影像分類和物件檢測等領域,並探索人工智能技術在各種實際場景中的廣泛應用。

課程讓學生掌握人工智能的關鍵技能,更能培養出色的解難能力與創新思維,讓他們在人工智能時代建立扎實的知識基礎,為未來升學及職場挑戰做好準備。

學習成果

  • 熟悉神經網絡的架構及其學習原理,建立並改善人工智能模型
  • 掌握影像處理與分類技術,開發以影像識別為基礎的智能應用
  • 靈活應用進階人工智能演算法,創建應用於真實世界的智能系統

課程特色

robocode-uniqueness-1

掌握神經網絡技術
解決複雜問題

學生將深入學習神經網絡技術,從基礎架構到反向傳播算法,掌握解決複雜問題的能力,並將其應用於真實數據分析。

robocode-uniqueness-2

應用影像處理技術
實現智能識別

課程內容涵蓋影像處理與特徵提取技術,學生將學習運用神經網絡進行影像分類和人臉識別,開發智能應用。

robocode-uniqueness-3

結合電腦視覺技術
創建互動遊戲

學生將學習結合電腦視覺技術,開發具有手勢控制功能的互動遊戲,探索人工智能在遊戲中的創新應用。

課程內容

等級一 : 探索神經網絡的基礎與應用

深入了解神經網絡(Neural Network)的概念,涵蓋架構設計、數據處理和模型優化等技能,學生將系統性地學習建構人工智能模型的技巧。

  • 學習建立神經網絡架構,掌握其學習方式,並解決邏輯算符互斥(Exclusive or,XOR)問題
  • 應用反向傳播(Back Propagation)和梯度下降法(Gradient Descent),提升智能模型的準確度和學習效率
  • 整理和分析神經網絡模型訓練常用的數據集,進行模型效能評估
等級二 : 影像處理與特徵提取

掌握影像處理和特徵提取技術,從影像數據中準確提取關鍵信息,結合神經網絡應用,開發如硬幣數算和人臉識別等真實智能系統。

  • 學習影像處理的操作,使用 Pillow(PIL)和 NumPy 進行影像處理和向量表示,並掌握影像特徵提取(Image Feature Extraction)技術
  • 使用邊緣檢測技術(Canny Edge Detector)開發實際應用,例如設計硬幣數算程序來精確識別和數算硬幣數量
  • 利用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient,HOG)技術,結合神經網絡,進行影像分類(Image Classification),開發人臉識別等智能系統
等級三 : 卷積神經網絡與實時影像識別

理解卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)的架構和運作,並學習使用 MediaPipe 工具進行面部檢測及裁剪,訓練面部分類模型,開發實時影像識別和面部活體檢測等智能應用。

  • 建立卷積神經網絡模型,運用於面部檢測和分類,並使用 MediaPipe 進行面部裁剪和進階模型訓練
  • 探索卷積層(Convolution Layer)、激活函數(RELU)、最大池化層(Max Pooling)及全連接層(Fully Connected Layer)的原理,學習其在影像識別中的關鍵作用
  • 使用 OpenCV 和卷積神經網絡進行實時影像數據處理,開發面部活體檢測和登入驗證系統
等級四 : 精通物件檢測與影像分割技術

掌握進階的物件檢測(Object Detection)和影像分割技術(Image Segmentation),利用 YOLOv8 模型進行精確的實時檢測,並學習根據自定義數據集微調模型。探索這些技術在影片分析中的應用,開發車牌識別和車速計算等智能系統。

  • 使用 YOLOv8 模型進行物件檢測、影像分割和姿勢估計,並實時顯示結果
  • 學習微調模型以適應自定義數據集,進行影像分割和物件追蹤(Object Tracking)
  • 開發車牌識別和車速計算系統,並在影片中實時顯示結果
等級五 : 結合電腦視覺技術,開發手勢控制遊戲

學習建立並調整手勢追蹤模組,配合使用電腦視覺技術(Computer Vision)在遊戲中進行實時手勢互動。學生學習以 PyGame 開發經典遊戲,並將手勢控制與遊戲互相結合,展示手勢追蹤和遊戲互動的創新應用。

  • 建立手勢追蹤模組,並實時顯示手勢標誌點(Hand Landmark)
  • 使用手勢控制完成特定任務,例如放大、旋轉和移動拼圖
  • 開發並改良經典遊戲水果忍者(Fruit Ninja),結合電腦視覺技術,在遊戲中以手勢來進行角色控制

合適年齡

14 - 16 歲

每堂時間

90 分鐘

每等級堂數

12 堂

(總共 18 小時)

師生比例

1 : 4

(上限)

每等級學費

$6840

預約試堂

開啟孩子的編程 學習 與 探索 之旅

立即為子女預約 1 小時試堂時段
立即為子女預約 1 小時試堂時段

常見問題

需要自備電腦上課嗎?

我們鼓勵學生自行帶備手提電腦上課,導師將協助安裝所需程式。如未有手提電腦,我們亦可為學生提供。

家長可以於課堂後取回學生完成的作品嗎?

可以,學生可以將作品保存到自己的儲存空間,如 Google Drive 或 USB 快閃記憶體。

在家中可以作練習嗎?

學生可以在任何支援相關程式的電腦上存取、修改、執行自己的檔案。

除學費外,課程有其他收費項目嗎?

沒有,只需繳交學費,沒有額外收費。

如有要事需要請假,會如何安排?

家長需要提前通知,我們會與家長安排補課時段。

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透過掌握數據科學的核心技能,運用數據分析與機器學習技術,解鎖數據的潛力,開發實際應用,並在日常生活中實現數據驅動的決策。

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