FLAG'S 創客‧自造者工作坊 -- 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器 學習

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FLAG'S 創客‧自造者工作坊 -- 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器 學習

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內容描述

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　
本書特色:
● 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

目錄大綱

ch01 踏入 AIoT 的世界
ch02 微控制器
LAB01 閃爍 LED
ch03 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 – IFTTT
ch06 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 - IFTTT
ch07 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
組裝產品料件:
  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