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打造機器人沒那麼難~
讓我們一起跟隨黑武士~
殲滅叛軍吧！！！

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運用最近當紅的micro:bit + 紙箱
簡單動手做也可以這麼有趣！
寒假親子一起快樂玩~~~

跟大家請教一個問題，有人知道哪一家公司有放在信用卡表面上的指紋辨技術嗎？

我是MakerPRO的Bruce，昨晚有幸聽到Jack大分享AI的知識，深入淺出的內容，讓我對AI有更全觀的認識，就來拋磚引玉分享一些心得；

1、強AI與弱AI
弱AI靠得是條件判別，用規則驅動，但能下的條件再多也是有侷限的，畢竟AI不像人類能辨別抽象式的組合(這也是人類與AI最大的差異)。而強AI靠得是資料驅動，在近幾年大數據與深度學習發展的背景下，AI的精確度也隨之提高。

2、正確率與參數量
一般而言，AI的正確率越高，整體的參數量也越大，自然速度上會有所限制。使用者可以視自己的需求來做評估，在速度與正確上取一個平衡。

3、明確的應用
最重要的不是AI能做什麼，而是你想用AI做什麼，有明確的應用需求，再建立模型。AI的課題很廣，感知、理解、機器人、自動駕駛、大數據，其中研究的方向也有所差異。

最後，其實一項技術的成就，還是回歸到人的堅持與無私付出，五萬人耗費三年建立的AI數據集，居然是免費公開的！這讓我由衷感到佩服，而回到Maker身上，大家的熱忱與執行力，還有不藏私的分享，都是我值得學習之處，再次感謝Jack大帶領認識AI這個領域。希望之後有工作坊，有些實作的機會！！！

【新文上架】【 # 開箱文 】機器人 x 控制板的夢幻組合 – Robot Shield for 7697
LinkIt 7697+Robot Shield 滿足所有玩家對於機器人控制板的願望
比健達出奇蛋還要厲害！一次滿足所有願望～
# 所有願望都達到
# 夢幻組合
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►快來看機器人控制板夢幻組合的技術規格 ? https://makerpro.cc/2018/01/robot-shield-for-7697/

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昨天感謝MakerPro歐兄邀約，和大家分享自己在AI了解的知識。個人二年多前第一次接觸「深度學習」時就馬上被吸引到了，怎麼有這麼厲害的技術，于是上網自學，在當時網上資料並不那豐富，加上數學底子不好，又沒接觸過Linux(Ubuntu)，所以吃了不少苦頭。後來在朋友Edwin贊助下，弄了一塊NVIDIA TK1來玩，經過一番折騰，才勉強學到一些入門知識，解決我原本影像辨識上不好處理的問題。

這兩年隨著人工智慧議題被炒著火熱，許多似是而非或者只需簡單算法或數據統計就能作到的結果都被稱為「AI」，讓大家搞不清楚AI到底是圓是扁，總覺得沒有沾上邊就會被社會淘汰，就好比當年沒「.com」就被人忽略一般。所以趁著這次歐兄的邀約，順便把這些年的心得分享給大家，希望大家能更快在AI資訊的洪流中找到自己想要的目標。

這次的簡報內容頁數較多，所以我把它分成五個部份，請大家挑選自己想看的部份，或者泡杯咖啡耐心把它看完。由於許多內容是靠當場說明，所以單看簡報可能有些地方不容易理解，可先參考每個頁面下方連結，或者直接在網頁下方留言，我會儘可能就我會的部份回答。

簡報完整內容請參閱：

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