機器學習基礎課程 Introduction to Machine Learning
機器學習 from Zero to Hero
中學IT創新實驗室計劃適用

人工智能 (AI) 是近年熱門的科技領域。有見及此,牛津大學出版社推出機器學習基礎課程,以完整的課堂教材、綜合評估和到校指導服務,讓學生容易掌握 AI 概念,並結合機器學習的相關知識和應用技巧。

本課程內容:

  • 利用Teachable Machine訓練影像分類模型
  • 利用影像分類模型和Python控制Raspberry Pi 的GPIO,建立 AIoT 裝置 (寵物餵食器)
  • 利用 TF Lite Model Maker 訓練物體識別模型
  • 利用物體識別模型和和Python控制Raspberry Pi的GPIO和攝影機,建立智能裝置 (寵物網絡攝影機)
  • 利用Python處理數據,並利用TensorFlow訓練類神經網絡模型
  • 使用類神經網絡模型進行時間序列分析 (預測股票價格的程式)

課程顧問

陳漢夫教授
陳漢夫教授
香港城市大學數學系講座教授
梁國豪校長
梁國豪校長
香港中文大學校友會聯會張煊昌中學
彭嘉煒老師
彭嘉煒老師
聖母會獻主會中學 STEM 教育統籌主任
課程對象:
中一至中四對編程有興趣的學生
每班人數:
每班最多 20 人,共 6 課(每課 2 小時)
推行模式:
到校教學(兩位導師)
教學資源:
課堂簡報、學生工作紙、Jupyter 編程筆記本(包括中、英文版)
獲取技能:
Python 編程技術、利用 TensorFlow Lite 訓練和應用影像分類模型及製作人工智能物聯網 (AIoT) 裝置
預期成果:
學生完成課程後,需分組錄製影片匯報作總結評估,學生也會製作電子學習歷程檔案

運用機器學習實現電腦視覺(影像分類)

分組專案:智能寵物餵食器 單元 1


學生分享(香港中文大學校友會聯會張煊昌中學)

課程包括

  1. 課程簡介
  2. 詳細課堂簡報、學生工作紙、Jupyter 編程筆記本,以作學習相關理論和實作活動之用
  3. 兩小時導師指導課堂
  4. 翻轉課堂活動:包括 3 至 5 個多媒體資源練習,可作預習及鞏固課堂之用(以 Edpuzzle 或 Google Form 平台發放,自動批改)
  5. 評估:全面的網上綜合評估(以 Google Form 形式發放,自動批改)及課程評估(具評分說明)
  6. 課程證書:學生完成評估後,可獲得牛津大學出版社頒發的AI 證書(分「優異」、「良好」和「及格」三個級別)
  7. 學校報告(包括學生成績)
  8. 完成單元1課程後,能繼續修讀進階:
    單元 2 機器學習基礎及物體識別
    單元 3 深度學習基礎及時序分析

售後服務

參加促進知識和教學經驗交流的聯校工作坊

報名方法

聯絡編輯部(AI 課程):2516 3204,或電郵至 stella.mui@oup.com