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# Webduino x AIoT 深度學習實作，自製 Camera 雲台機構、實作影像處理與物體追蹤，打造 AIoT 應用
###### `進階` 6 小時
##  課程目的
還以為深度學習很難懂嗎？善用工具學習，影像辨識 6 小時就上手！課程將從 0 開始學 AI，從影像串流開始，除了透過電腦與手機做影像識別，還使用 Tensorflow.js 訓練影像模型與儲存，最後整合 ESP32-Cam 抓取影像，結合 Web 進行影像處理、訓練、分類、物件追蹤，打造 AIoT 應用。
##  課程目標
1. 活用 ESP32-Cam 結合 Web 接收影像串流。
2. 學習瀏覽器載入 OpenCV.js 進行影像處理。
3. 認識 Google Tensorflow.js 實現機器深度學習、訓練模型、即時辨識實體物品。
4. 結合物聯網模擬實際情境，打造 AIoT 智慧物聯網應用範例。
5. 掌握 Webduino 開源技術，並結合深度學習串聯至生活，透過雲端操控、手機互動以落實實際場域改造。
6. 認識講師，遇到困難有人回答。書本資料太多、網路資料太分散，現場有人教學得快。
##  課程內容
1. AIoT 基本介紹
- AI + IoT 使用情境與應用
- 深度學習、影像訓練與分類、影像追蹤
2. 實作組裝教學
- Camera 雲台組裝
- 測試雲台與影像抓取
3. 整合 Web 技術和 ESP32-Cam
- 透過手機控制 Cam 上下左右移動鏡頭
- 使用瀏覽器抓取開發板的影像串流顯示在網頁上
4. 實作影像處理
- 使用 OpenCV.js 進行影像處理
- 進階影像處理 - 顏色追蹤、熱區追蹤等技巧
5. 結合深度學習進行影像訓練與辨識
- 學習使用 Tensorflow.js 進行深度學習
- 使用各種影像辨識模型 (影像分類、物件追蹤...）
- 人臉偵測訓練與辨識
6. 實戰 AI+IoT 應用
- 使用 Webduino 平台工具進行開發
- 提供各種範例完整程式碼，可自行擴充應用
##  課前準備
1. Webduino Smart 開發板
2. ESP32-Cam 開發板
3. 伺服馬達雲台
4. 伺服馬達 x 2
5. 小型麵包板
6. 杜邦線
7. 小螺絲起子
8. 學員本機環境需事先完成安裝 Sublime or VSCode / NodeJS
9. 學員需事先註冊 Github 帳號。
10. 學員需具備 HTML / JavaScript 的基礎與使用經驗。
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###  成果展示
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▲ 雲台機構組裝完成圖
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▲ 遠端監控家中環境及控制 Camera 移動
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