邊緣運算與YOLO實作

AI4kids邀請業界頂尖軟體工程師程師錄製影音教學，
讓你透過線上學習與操作，一步一步練就程式基本功！

學完一次掌握

• 邊緣運算簡介
• 樹莓派YOLO程式實作
• 電腦視覺介紹

課程大綱

第一章 YOLOv3 邊緣運算
1-1 Yolo 模型簡介
1-2 電腦如何看? 視覺辨識簡介
1-3 YOLO物件偵測介紹(上)
1-4 YOLO物件偵測介紹(下)
1-5 視覺辨識-圖片處理與標註
1-6 視覺辨識-模型優化
1-7 KL520耐能運算棒介紹與實作

第二章 Kneron 耐能 Dongle 範例教學
2-1 KL520耐能運算棒實作(一)
2-2 KL520耐能運算棒實作(二)
2-3 KL520耐能運算棒實作(三)
2-4 KL520耐能運算棒實作(四)

第三章 Tiny YOLO實作
3-1 Tiny YOLO實作(一)
3-2 Tiny YOLO實作(二)
3-3 Tiny YOLO實作(三)
3-4 Tiny YOLO實作(四)

第四章 樹莓派影像辨識實作
4-1 樹莓派影像辨識實作

本課程作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們的好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。

本課程第二章之KNEO耐能運算棒產品介紹如下 
Product spec
• Powered by Kneron's KL520 CNN accelerator
• Ideal as a low power, high performance edge AI inference solution
• Supports Raspbian, Ubuntu and Windows
• Supports Kneron's KNEO edge AI net platform
• Easy development for mainstream CNN frameworks with powerful toolchain