政府推動「臺灣AI行動計畫」,在人才培育方面規劃AI教育向下扎根,由教育部及經濟部工業局共同辦理,去年廣受好評超過100所高中高職、1,000人次以上參加的「高中職生AI扎根系列活動」,今年再次登場!不限年級、領域,擴大開放給所有高一至高三的高中職在學學生參加,而且全程免費。透過不同於學校教育的學習體驗,提升高中職生AI應用國際視野。
一系列的AI學習體驗活動包含AI線上課程研習(5月正式上線)、AI一日實作營以及國際大廠企業參訪,主辦單位攜手國際大廠包括台灣微軟、Google台灣、Amazon Web Services、鴻海教育基金會、聯發科技MediaTek、華碩電腦等共6家廠商共同研發出適合高中職生的AI課程,並且透過於全台各地舉辦的一日實作營,扎根在地學生之AI素養,讓同學具備未來產業所需的核心能力,以此加速培育產業核心人才,為台灣產業帶來創新的數位轉型動能。
高中職生AI扎根系列活動的目的不在訓練高中生寫程式,而是以激發學習興趣、認知體驗AI應用的重要性及培養想像力與創新能力為主,活動對象不限資訊科系學生,而是鼓勵各個領域學生皆能參與。其中,AI一日實作營的部分,由華碩電腦所規劃的課程採用ASUS線上學習課程使用的Google雲端學習平臺Teachable Machine,搭配ASUS開發的單板電腦Tinker Edge T,及TensorFlowLite神經網路框架來設計實作專案。
ASUS Tinker Edge系列是一款超小型單板電腦(SBC),提供低功耗及出色的機器學習能力給終端裝置,讓開發者更輕鬆打造獨一無二的AI物聯網裝置。ASUS Tinker Edge T搭載由Google設計的Edge TPU,是一種低功耗、低成本的ASIC晶片,而且體積非常小,讓邊緣裝置(Edge device)也可利用Edge TPU進行AI機器學習推論。
Teachable Machine是一個網頁工具,讓使用者可以在不接觸程式碼的情況下,迅速且簡單的為自己開發的應用程式,訓練機器學習模型,可以用攝影機拍照分類,訓練想辨識的物體、人體的動作姿勢,也可以辨識聲音等更進階的模型。使用者訓練完自訂的主題後,可以匯出訓練後的模型結果,讓自己開發的應用程式可以在不連接網路的狀況下繼續使用訓練結果,非常方便,日後使用該模型時不會捆綁於連線網路與該網站工具。而匯出的模型檔案格式,有機器學習經驗的開發者也不陌生,是目前機器學習主要的Google學習框架Tensorflow、TensorflowLite, 這讓現今多樣化的嵌入式系統開發上,導入機器學習技術,降低不少門檻。
實作課程內容包含了深度學習與電腦視覺邊緣運算介紹、ASUS視覺套件介紹、Tinker Edge T基礎操作與指令、利用物件偵測分類識別來設計機器學習專題,並結合馬達等電子互動設計,最後由講師指導小組進行專題製作與報告。透過一系列實作課程將可彰顯台灣學生非凡學習力與創造力,展現AI人才向下扎根的可行性與亮眼成效。
本文將介紹如何於ASUS Tinker Edge T上,透過深度學習與推論來實現即時姿勢偵測。
PoseNet是一種視覺模型,可以藉由估測影像或影片中人們關鍵身體部位的位置來捕捉人體姿勢,而這樣的演算模型是不會對影像或影片中的人們進行識別或辨認的。
姿態辨識已廣泛地應用於各類領域,像是體能訓練、環境感知、人機互動、監控系統與長輩照護等等。對65歲以上的長輩而言,跌倒會造成髖部骨折,其他部位骨折與頭部傷害。姿勢偵測技術極有潛力可以幫醫院與照服員於照護期間得知年長患者何時離床離椅,因而能及時提供協助,這項技術特別有助於面臨人力短缺的醫院與照護機構。
Google Coral PoseNet已內建於Tinker Edge T映像檔中,以下將以一個簡短的實例說明如何使用PoseNet進行即時姿勢偵測,更多資訊請參考https://github.com/google-coral/project-posenet。
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