AI人工智慧已成為嵌入式系統產品開發的重要趨勢，未來它也將出現在每一個嵌入式設計的產品裡。因為AI技術的發展讓嵌入式系統擁有更強大的智能和自主學習能力，使得嵌入式設計可以更能對應更多元的應用。 現今的AI領域包含了：自動駕駛、零售業、醫療保健、供應鏈、工業生產、電子商務、製造業、娛樂應用、民生消費和銀行產業…等。

根據研調機構預估未來十年內，AI市場產值將成長至五千億美元（約十六兆台幣）的規模，AI影像辯識全球產值2025年將達85億美元，約台幣2363億元。AI技術於台灣迎來最好的時代，將可望廣泛運用在各產業。現在就成為元宇宙核心角色，晉升百萬年薪的嵌入式AI工程師。
本課程由目前於產業第一線執行開發的資深講師引導學員從建置ARM Cortex-A72 Series Linux環境開始，結合數據分析、機器學習與深度學習，並整合機器視覺應用；完整且有系統規劃的課程內容，帶領學員熟悉AI嵌入式開發環境建置、數據分析、OpenCV機器視覺搭配AI人工智慧自動學習辨識特徵，實現AI機器視覺辨識與嵌入式整合技術應用。結訓後不僅具專業能力還能在AI嵌入式領域發揮職場實戰力。

學員結訓具備技能

1. 嵌入式Linux是目前最常見的開發系統，透過有循序漸進的實務教學，您將會具備Linux程式開發技巧與實作能力，例如檔案硬體IO讀寫、記憶體管理、多執行緒Pthread程式、網路Socket通訊程式等程式開發技巧。
2. 掌握嵌入式系統開發工具，並了解如何善用開發工具建構一個完整的嵌入式Linux系統，配合硬體開發板與周邊模組等實作，進行軟硬體系統的整合、移植與開發。
3. 具備AI關鍵技術開發能力及影像偵測與辨識技能，利用OpenCV 4.x 處理影像視覺等相關設計問題。
4. 了解程式語言的架構、特性及開發方式並活使用OpenCV相關函式庫並實現具有語言處理功能的人工智慧應用系統。

Ch1 - 嵌入式 Linux系統程式設計(Linux Programming)

1. 課程內容

   • Linux System Introduction
   • Linux Installation ＆  Design hard disk layout
   • I/O Routines
   • File and Directory Maintenance
   • Handling Error
   • Processes & Signals
   • InterProcess Communication

   課程內容

   • Linux系統的使用
   • 系統指令介紹與操作
   • GNU工具鏈的使用
   • Linux程式開發技巧與實作
   • Nerwork Programming
   • POSIX Thread
   • Shell programming

 

1. 預期效果

   • 瞭解Linux作業系統架構
   • 具備安裝Linux作業系統能力

   預期效果

   • 具備操作Linux作業系統能力
   • 具備開發Linux系統程式能力

 

Ch2 - Embedded Linux實作應用&物聯網應用

1. 課程內容

   • Introduction to IOT
   • Architecture of IOT
   • Implementation of IOT
   • IOT Platform Demo
   • Introduction to Embedded System
   • Introduction to Android wearable device
   • ARM architecture & Introduction to Development Board
   • GNU Software
   • Development tools & Debugging tools
   • Introduction to Bootloader
   • Embedded Linux Kernel
   • File System
   • Open Source Application porting guide

   課程內容

   • 物聯網介紹
   • 物聯網架構
   • 物聯網實作
   • 物聯網平台實務Demo
   • 了解嵌入式硬體設計流程
   • 了解嵌入式穿戴式裝置架構
   • SOC 系統晶片架構
   • 電子電路元件,自行新增硬體晶片裝置
   • 嵌入式系統從底層到上層的運作方式
   • 課堂的實作演練
   • 業界講師的專案指導

 

Ch3 - AI機器視覺辨識技術應用

1. 課程內容

   • AI人工智慧基礎與應用
   • OpenCV移植基礎
   • OpenCV API應用實作
   • 物體與特微偵測
   • 邊界偵測
   • 人臉辨識
   • 動態物體偵測

   課程內容

   • 影像辨識與人工智慧整合專題
   • 智慧家庭應用控制
   • 人臉偵測與辨識
   • 工業用物體檢測與辨識

 

Ch4 - 機器學習與深度學習應用

1. 課程內容

   • 機器學習導論
   • Scikit-Learn機器學習相關應用
   • 深度學習導論

   課程內容

   • Tensorflow/keras深度學習程式語言設計
   • 卷積神經網路 (CNN)的概念介紹與應用
   • YOLO即時物件偵測

 

Ch5 - 專題實作

1. 課程內容

   • 智慧家庭應用控制
   • 人員管制系統

   課程內容

   • 無人商店