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不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案, 透過實作應用加深對機器學習的理解。為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題：● [迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端飲食管理的料理秤。● [二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。● [多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。● 粉絲專頁網址: https://www.facebook.com/flagmaker3257/本產品 Windows / Mac 皆適用
● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用● 結合感測器蒐集真實資料解決實務問題, 透過實作學機器學習更直觀● 涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例● 整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等 AIoT 應用
ch01 踏入 AIoT 的世界ch02 微控制器 LAB01 閃爍 LEDch03 用 AIfES 玩轉 AI LAB02 第一個機器學習模型ch04 迴歸問題 - 電子秤 LAB03 使用電子秤模組 LAB04 電子秤 – 蒐集訓練資料 LAB05 電子秤 – 訓練與評估 LAB06 電子秤 – 即時預測ch05 雲端飲食管理 LAB07 讀取按鈕開關狀態 LAB08 OLED 模組顯示文字 LAB09 電子相框 LAB10 每日飲食攝取紀錄 – IFTTTch06 二元分類 - 水果熟成分類系統 LAB11 使用色彩與接近偵測感測器 LAB12 讓蜂鳴器發出聲音 LAB13 水果熟成分類 - 蒐集訓練資料 LAB14 水果熟成分類 - 訓練與評估 LAB15 水果熟成分類系統 - IFTTTch07 多元分類 - 手勢解鎖門禁 LAB16 顯示六軸感測資訊 LAB17 控制伺服馬達 LAB18 手勢紀錄 – 蒐集訓練資料 LAB19 手勢紀錄 – 訓練與評估 LAB20 手勢解鎖門禁 - IFTTT
ESP32相容控制板 × 1 片 色彩與接近偵測模組 × 1 片 秤重模組 × 1 組 雷切結構片 × 1 片 六軸感測器 × 1 片 OLED 螢幕模組 1 組 伺服馬達 1 個 有源蜂鳴器 1 個 按壓開關 2 個 麵包板 1 片 公公杜邦線 × 1 排 公母杜邦線 × 1 排 Micro-USB 傳輸線 1 條
