更多

    結合工業機械臂學 AI

    kaWing
    kaWing
    從事科技教育報導逾十年,見證香港電子學習及STEM的興起和轉變。

    Signal 快速上手 簡易設定兼快手開 group

    潮流興社交移民,但小編認為這不是單純移民持有單一國籍的想法。現時的狀況比較像是多了一個電視台,當巿場上有多一個平台可供選擇支持的話,只要大家樂意支持,就有機會促進巿場良性競爭,日後也可就個人情況使用,多一個機會實行 Work-life balance ,何樂而不為。事實上,科技世界的新服務往往比舊服務更能徹底改進。過往香港科技界亦曾發生,由 ICQ 轉至 msn messenger ,再轉至 Signal ,改變始於起動,而且現實也許沒有想像中困難和緩慢。

    WhatsApp 提示用戶新私隱條款 2 月 8 日生效 用戶必須向 Facebook 分享資料才能繼續使用

    WhatsApp 於 1 月 4 日公佈更改私隱條款,雖然現在網頁中強調保護私隱,但接著續說 WhatsApp 是 Facebook 的一員,因此 WhatsApp 會與所屬的成員公司共享資訊。換句說話, WhatsApp 與 Facebook 正式 Connect,資料按照眾多條款下會被共用,而作為用家的你有選擇嗎?

    2021 科技教育趨勢

    2020 年初談及科技教育路向發展是關於 STEM 的普及化,而 AI 會加以推動,於編排上一切有跡可尋;只是 2020 年一切不完全符合預期,全球步伐隨著疫情發展均備受挑戰,教育正是其中之一;但每次有危亦會有機,本文正嘗試回顧 2020 ,並展望 2021 年的科技教育趨勢。

    讓學生具備未來競爭力

    談了很多技術要點,但到底學生為何需具備以上能力?當日出席的嘉賓之一的黃一川博士以「 Smart People in Smart City 」為題作說明。他用生活例子講解,傳統家居只以燈膽作亮燈,過往數年有公司推出經由手機控制的變色燈,目前最先進的設計是經由聲控開關燈。上述一系列的科技產品發展,隨了令生活更便利外,延伸令相關工作也有所變化。過往維修電燈主要是一般電工,但如今就需要具備網絡知識能力的人員,方可完成檢查和測試。此變化正顯示掌握未來工作能力的人,若單純擁有技術層面已不足應付工作,他們同時需要有軟技能( Soft skills )才會勝任。

    未來工作種類隨科技進步而有所變化,以家居常見的燈為例,最新的網絡聲控燈出現問題時,需具備網絡知識的人員才可維修。
    未來工作種類隨科技進步而有所變化,以家居常見的燈為例,最新的網絡聲控燈出現問題時,需具備網絡知識的人員才可維修。

    支援 Google AI

    除了上述的功能外, Magician 支援 Google AI ,而且操作並不困難。青年會書院學生麥志鋒和朱仲賢用了一星期的課餘時間,就能做到四塊物件辨識。麥志鋒講解 AI 機械臂的運作可分為三個部份,第一部份是拍攝原有需辨識的物件,進行物件基本元素,如顏色、形狀等,是人對 AI 的輸入。第二部份是 AI 自行學習,讓 fleshflow 開始自行學習,當中需要進行修正,最終將錯誤值降低到 1% 以下,正是 AI 裡的機械學習。第三部份才是應用,先運用聲音輸入, Google AI 會進行語音辨識,接著是雲端圖像辨識,最後就會由機械臂抓取目標物品。

    [row][double_paragraph]

    加上智能車就製作出一個小型工廠生產流程。
    加上智能車就製作出一個小型工廠生產流程。

    [/double_paragraph][double_paragraph]

    機械臂能配合 Google AI 作智能抓物。
    機械臂能配合 Google AI 作智能抓物。

    [/double_paragraph] [/row]

    此外,麥志鋒補充,相比現時 ICT 課程,他認為學習此類型概念及操作,相信對日後生活較為實用,課本所學的知識略感不足,他個人十分喜歡類似新穎的學習體驗。另一位非修讀 ICT 的學生朱仲賢表示,他一向對科技十分感興趣,因此參與校內機械人學會。他指出過往生活中也從沒有機會接觸 AI ,經由是次嘗試,他理解到 AI 能大大減省日後重覆性的工作,他希望日後有更多相關的接觸及學習機會。

    透視機械臂學 AI

    [row][double_paragraph]

    在進行機器學習前,首先要執行相機校正,調節鏡頭對焦和對比度,而校正過程利用 OpenCVlibrary 攝取影像和進行物件識別。
    在進行機器學習前,首先要執行相機校正,調節鏡頭對焦和對比度,而校正過程利用 OpenCVlibrary
    攝取影像和進行物件識別。

    [/double_paragraph][double_paragraph]

    示範是用四類糖果,配合標示放到背景上,過程中會利用 Google Cloud Vision API 的 OCR 功能辨認字形。
    示範是用四類糖果,配合標示放到背景上,過程中會利用 Google Cloud Vision API 的 OCR 功能辨認字形。

    [/double_paragraph] [/row]

    [row][double_paragraph]

    程式將所有資料上載到 Google Cloud Storage ,建立 Google Cloud Machine Learning Job 進行機器學習。
    程式將所有資料上載到 Google Cloud Storage ,建立 Google Cloud Machine Learning Job 進行機器學習。

    [/double_paragraph][double_paragraph]

    最後就是 Google Cloud ML Engine 使用 TensorFlow 進行機器學習,當中 Loss 代表學習結果,當辨識次數愈多,效果愈好。
    最後就是 Google Cloud ML Engine 使用 TensorFlow 進行機器學習,當中 Loss 代表學習結果,當辨識次數愈多,效果愈好。

    [/double_paragraph] [/row]

    您會感興趣的內容

    相關文章