- 適合中三至中五
課程主題包括：
- 人工智能前沿：深度學習
- 深度學習模型開發流程
- Python 的深度學習工具
- 物件識別及追蹤模型
- 人臉識別模型
- 自動駕駛模型
- 機械硬件基礎知識
Jetbot 硬件基礎知識
Jetbot 內置的Jetson Nano 是AI 硬件龍頭Nvidia 設計的GPU 微型電腦，能高效運算深度學習模型。本課程的第一部分會講解組裝Jetbot 過程中需要了解的機械常識，包括：
- 供電設備
- 通信及供電線路
- 各類型螺絲的用途及注意事項
- 摩打接駁守則
- GPU 的用途
Jetbot 軟件基礎知識
Jetson Nano 本質上是一部電腦。然而，Jetson Nano的操作系統是Linux。因此，要在Jetbot上開發深度學習模型，要了解的軟件知識包括：
- Linux 常見指令
- Jupyter Lab
- 無線操作Jetbot
- 機器人作業系統
深度學習基礎
人工智能最前沿的領域 - 深度學習究竟是甚麼？為甚麼說深度學習是人工神經網絡？這部分會講解開發深度學習模型必備的基礎概念，包括：
- 人工神經元
- 深度學習模型訓練
- 遷移學習
- 計算機視覺模型的分類
Python 深度學習
Python 有甚麼深度學習工具包？怎樣從零開始開發一個深度學習模型？這一部分會講解怎樣用Python開發深度學習模型，並部署在Jetbot上。
- 深度學習工具tensorflow
- 用tensorflow開發人臉識別模型
- 用tensorflow開發物件追蹤模型
AI小知識
甚麼是Jetbot/JetRacer？和AI有甚麼關係？
JetBot 是一款基於NVIDIA Jetson Nano開發板的開源機器人平台。Jetson Nano是NVIDIA推出的一款針對AI和機器學習應用的邊緣運算裝置。JetBot具有豐富的硬件擴展接口，支持Python和深度學習框架如TensorFlow、PyTorch等。JetBot可用於開發各類AI應用，如物體識別、自主導航、人臉識別等。
JetRacer 是一款基於NVIDIA Jetson Nano開發板的高速AI賽車平台。它專為自動駕駛和遠程控制賽車應用而設計，具有高性能和低延遲的特點。JetRacer支持Python和深度學習框架，可以用於開發自主導航、線路跟踪等智能賽車功能。
JetBot和JetRacer與AI的關係在於它們都建立在NVIDIA Jetson Nano這款專為AI應用設計的開發板基礎上。這兩個平台都支持深度學習和機器學習算法，可以為機器人和賽車提供智能功能，如物體識別、自主導航等。通過JetBot和JetRacer，開發者和學生可以更容易地開發和部署AI應用，並將AI技術應用到實際場景中。
