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AI時代已然來臨，各行各業的專業人士皆不斷思考如何將人工智慧應用至該領域。而身為教育工作者的您，也許正籌劃構思如何將AI引入教育現場，讓學生能更輕鬆、容易地學習人工智慧。

近兩年來，積極投入、規劃、執行AI教育的我們，目前提供給您最佳的解決方案是它：

 

樹莓派神經網路自走車套件（RKCar）

 

或許您想問：「這台車和一般的自走車有何不同？」好問題！如果只看外觀和硬體規格，還真沒什麼了不起的不一樣。然而，最大的不一樣是：

 

我們提供配套的教學方案，

保證能執行而且一定玩真的！

 

怎麼說？以下七大關鍵特點是我們AI課程教材的保證：

1. 課程內容保證務實，不須擔心課程後續服務。
2. 實戰課程記錄豐富，合作開課單位包括：微軟技術中心、INTEL、淡江大學、金門大學、新興科技教師增能工作坊⋯⋯等等，且課程邀約持續增加中。
3. 直譯式Python，程式碼一定看得懂。
4. 覺得AI很難嗎？我們帶您直接使用免費雲端AI玩應用。
5. 透析AI大腦，帶您一探神經網路模型。
6. 有效增加AI資料集的辨識力。
7. 邊緣運算即刻辨識，不須網路也能完成課程。

 

以下是我們最新出爐、熱騰騰的課表，請參考：

人工智慧主題課程
教學目標： 學習基礎Linux系統 學習單板電腦硬體控制 學習基礎模式識別、影像辨識 結合雲端AI快速設計應用 瞭解、實作AI神經網路運算 瞭解、實作智慧邊緣、邊緣運算
教學內容
課程主題	學習內容	分配時數	備註
（一）樹莓派基礎學習	基礎LINUX指令 基礎Python應用 基礎網路與遠端控制	12	使用Raspberry Pi
（二）硬體控制與影像處理	樹莓派腳位控制 Opencv基礎影像與人臉識別 輪型機器人、機械手臂控制	12	使用Camera、RKCar、機械手臂
（三）雲端AI辨識	情緒識別 天氣預報 語音助理 聊天回話 結合社群軟體應用	18	使用網際網路、Camera、麥克風、喇叭
（四）神經網路運算1	不規則符號辨識 資料集收集與分類 資料預先處理與標記	12	使用攝影機、麥克風
（五）神經網路運算2	訓練與輸出AI模型 評估AI模型與應用 提升AI的辨識能力	12	使用攝影機、麥克風
（六）物聯網邊緣運算	如何使用雲端進行深度學習運算 如何使用終端進行神經網路推理 交通號誌、年齡、街道、生物、等範例應用 如何加速神經網路推理 如何設計人工智慧系統	12	神經運算棒
教學方法： 以實作課程為主、知識授課為輔，配合當代科技應用發展，使課程盡可能以主題實作，與生活結合、廠商常使用的工具，以簡單易學為入門，了解當代科技應用的實作流程，帶給學生實體感，課後可深入學習相關技術 教學資源： （一）教師研習營、業師教學、主題教學。 （二）相關書籍、講義、線上實作教學文章。

 

文章至此，如果您想更深入了解我們的「人工智慧」主題課程，或是洽詢上課時間，歡迎E-mail：service@cavedu.com。

接下來，我們將透過一張圖片，向您詳細介紹RKCar的幾項特點：

 

結語

AI時代，需要有符合時代潮流的教具！RKCar套件化的構成，搭配經過多次實戰驗證的人工智慧主題課程，相信能帶給學生、學員，循序漸進且切入AI學習關鍵點的上課題驗！如果想直接入手RKCar，請洽機器人王國商城，謝謝。

 

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