記錄 |
宗諭 |
攝影 |
吉弘 |
講師 |
吉弘、豐智 |
上課地點 | 台灣微軟大樓 |
課程時間 |
2018年8月13-14日 |
8月13至14日,一場AI人工智慧的深度學習課程,在台灣微軟大樓展開⋯⋯。
然而,早在課程開始前的一個月,CAVEDU教育團隊這邊的兩位講師:「阿吉老師」曾吉弘與徐豐智,以及與此次課程的相關人員,便已針對這門課程展開緊鑼密鼓地準備。從剛開始針對課程內容進行深入研究、討論;至中期的針對「Microsoft Azure DSVM資料科學虛擬機器」持續調整、設定,並且訓練模型;最後一週與課程各單位間的持續溝通、協調、聯繫,針對上課要使用的RK Car不斷調測,設計、印刷試跑RK Car需用的道路地墊⋯⋯等等。可以說,CAVEDU教育團隊真是為這次課程卯足全勁了!
課程的結果也是十分甜美。根據微軟方面人員的統計,參與課程21位學員的AI AGV車皆成功跑車,一個步驟都沒有漏掉。而微軟方面亦十分肯定CAVEDU教育團隊,在這次課程中展現出的專業能力。
回到這門課程,究竟教授給學員的是什麼呢?
課程的設計是屬於實務導向,簡而言之,就是訓練無人車達成路牌辨識的目標,等學員訓練好模型後,再至CAVEDU教育團隊設計、製作的地墊上試跑。
我們運用什麼工具訓練模型呢?答案是微軟的Azure DSVM資料科學虛擬機器。Azure DSVM是一種雲端服務,透過常用於資料分析、機器學習服務及AI訓練的數個熱門工具,預先安裝、設定及測試的Azure虛擬機器映像。
下圖是課程中使用的無人載具RK Car,車子由CAVEDU教育團隊自造,以Raspberry Pi單板電腦為核心。RK Car上藍色的是Intel Movidius神經運算棒,阿吉老師有向學員們展示Intel的AI模型,透過Movidius的加速,針對道路上各種車輛進行分類,以及街景影像的辨識,例如街道上的人、車牌、摩托車⋯⋯等等。透過Intel Movidius,能使硬體等級沒有非常高的Raspberry Pi單板電腦,以更快速度進行影像辨識。(若欲購買RK Car,請洽機器人王國商城。)
下圖是學員們跑車的情況。每位學員的無人載具皆需學會辨識左轉、右轉、停止標示,才能成功完成道路地墊上的試跑。在阿吉老師、豐智及助教的悉心準備、指導下,所有學員皆跑車大成功!
對CAVEDU教育團隊而言,這次課程使我們在AI人工智慧領域又邁進一步。之前我們較著重在「邊緣運算」,也就是將應用程式、資料及服務的運算,由網路中心節點移至網路邏輯上的邊緣節點進行處理。
這次,我們實作了機器學習中的影像辨識,並整合剛剛提及的邊緣運算,成功達成一次AI實務的軟硬整合課程。套一句阿吉老師的課後感言:「我想,我們應是最先推出AI實務軟硬整合課程的團隊吧。」歡迎跟著我們一起成長、一起學習AI,微軟將繼續於9月份、10月開課,歡迎點此報名。
最後,播放一段輪型機器人視角的跑車影片,給各位讀者欣賞。
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