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    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,近期關注AI及特殊教育。

    PS5 遙控器 直接連 Netflix YouTube Spotify Disney+ 多個串流平台

    PlayStation 5 主機將於 11 月 19 日推出,隨之而來的有周邊設備,其中之一是遙控器。過往不少人也會把 PlayStation 當作為播放平台,而現時會將流行的內容全連結主機中。昨日 PlayStation.Blog 就公佈,遙控器將支援多項熱門數碼媒體內容。

    科學角度討論 全人教育發展

    昨日香港懸掛八號風球,但隨疫情期間新常態形成,《 2020 全人發展論壇 ── 從情緒支援及教育科技講起 》如期改在網上舉行,當中數位參與研討者能真實講解香港教育所面對的複雜現況,雖然此論壇不是政策公告,但值得熱心理解教育的相關人士聆聽和參與,從而對未來有更整體和清晰的觀感。

    Facebook 明禁「勸阻接種疫苗廣告」

    觀感和取態是兩面刀,一直鮮有立場的 Facebook 早前公佈政策,明確訂定將禁止「勸阻接種疫苗廣告」。另一方面,所有接種廣告需獲得授權及提供付款人資料。此項活動將率先在美國執行,並預計會推廣至全球。

    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。

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    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。

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    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。

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    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

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    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。

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    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。

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    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。

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    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。

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