探奇工作室 Touch Classroom

  TTRA 台灣青少年機器人實作檢定介紹的 Podcast，歡迎大家收聽！ https://mixerbox.ai/genpod/epzxAINZkuijY?hl=zh A: 欸欸，最近我看到台灣青少年機器人協會在辦機器人實作檢定欸，你知道這個二級檢定大概在考什麼嗎？

前一陣子，為了給ChatGPT分析PDF檔案，找了ChatPDF，可惜免費版只能上傳2個PDF檔案，發問還有限制。後來使用一些AI代理，例如Sider，雖然可以上傳較多的PDF檔案，不過免費版還是有上限。畢竟使用AI工具需要大量算力，所以使用者付費是必然的結果。 現在，你可以不用煩惱，直接使用Google最新的服務，NotebookLM，新型態的筆記服務。 內建搭配 Gemini Pro 1.5的大型語言模型，真是快速又便利！ 傳言Google遲早會將NotebookLM轉成付費機制，那麼就趕快趁著這段測試期間，好好利用吧！ 暑假快到了， TTRA 台灣少年機器人協會  在暑假舉辦 第42屆、第43屆的 機器人實作檢定，檢定項目分為一級跟二級，大家可以參考TTRA官網的最新消息。 那麼應該如何準備TTRA 機器人實作檢定呢？

 這是一個新時代，因為AI的新世代已經出現。 所以需要整理省思我們的工作方式，讓AI不只是顧問、助理、更有可能是你的夥伴！ 先從Google Education的文件開始

  這幾個月，網路上充滿chatGPT的言論，的確可以善加利用這個工具！ 先試試如下： 謝謝。我如何寫出一本介紹樂高機器人 spike prime的書籍？請給我目錄、大綱及摘要

mBlock 5 功能強大，包含微軟的認知服務（Cognitive Services），以及 Google 的機器學習（Machine Learning）。這些功能讓孩子可簡單運用AI人工智慧，進行各種辨識。 雖然筆電具備攝影鏡頭非常方便使用，但是大多數學校及家庭只有桌機，如果沒有攝影機，是無法體驗影像識別。 昨天有幸收到圓創力周泰民老師的禮物，TTQ甜甜圈，天鏡系列，具備攝影鏡頭，麥克風，更有兩個USB擴充槽。 外盒包裝： 雖然筆電已經有視訊鏡頭，但是多了這台『天鏡』馬上可以拍攝任何位置，不再受限於筆電外框，作為教學鏡頭真是再合適不過 順道一提，mBlock 5 允許可以選擇不同的鏡頭設備。 用來作為機器學習，也有超棒的結果 USB HUB圖 想買嗎？大家可以參考看看！ 圓創力公司產品連結： http://mblock.let-do.com/index.php?route=product/product&path=63&product_id=322

探奇邱老師在上一篇文章提到 mBlock 5 有人工智慧( AI )及深度學習功能( DL )， （請參考探奇文章： 再談 mBlock 5 的機器學習(深度學習 Deep Learning) ） （還有這篇 探奇文章：mBlock v5.0.0 Alpha.8 的特殊功能(AI & Deep Learning ） 其實 mBlock 3（3.4.11版）早就內建微軟的 認知學習服務（Microsoft Cognitive Services） ，更棒的是不用註冊登記，直接就能使用。

昨天介紹 mBlock 5 的特殊功能（請參考 探奇文章：mBlock v5.0.0 Alpha.8 的特殊功能(AI & Deep Learning ），只用了三個分類的模型做示範。 感謝圓創力周泰民老師在臉書留言提醒，原來在『DL擴展』點擊『訓練模型』之後， 可以按下『新建模型』，選擇你所需要的分類數量，每一個模型最多可以有30種分類。 讀友可以看到訓練樣本的左右兩側有線條，跟類神經網路很像。

mBlock很早就已經支援微軟的辨識服務 （ Microsoft Cognitive services ）(又稱為認知服務)， 原先需要使用者自行申請辨識服務，還要填寫應用程式金鑰， 現在3.4.11版的mBlock已經幫你完成這些設置，使用者只要連網就能使用辨識服務。 目前提供四種辨識功能： 1語音， 2人臉（年齡、笑容）， 3文字， 4情緒（生氣、輕視、厭惡、恐懼、高興、平靜） 根據探奇測試，現在語音辨識無法使用，其他三種可以搭配視訊攝影機完成。 請先到[擴展]，打開[Microsoft Cognitive services ]，程式很簡單，請參考下圖： 使用機器人齊步走的講義，放在攝影鏡頭前，真的能夠辨識相關文字。（最好是白底黑字比較容易辨識） 邱老師的愚蠢笑臉也獲得微軟辨識為高興100分 ^_^ 利用這些辨識服務功能，就能設計出機器人的互動效果，讓機器人具有一點點的 AI 人工智慧，例如根據操作者的喜怒哀樂，機器人能對應聊天，也可以作為機器寵物的情緒反應。 其實微軟的辨識服務不只這些功能，當發生辨識問題時也會回傳錯誤訊息。 不過在mBlock中考量方便簡單，設計成很容易上手操作，所以只開放部份功能，希望日後能擴增更多服務。

(這些東西看得我頭昏眼花，以下文章如有錯誤還請讀友自行更正 ＠＠) 從 Open Worm 說起，這是一個開源計畫。簡單得說就是有一些人想研究大腦神經元連結的奧秘，藉以解決改善類似帕金森氏症的腦部病變。但是大腦非常複雜，所以從簡單的 線蟲 著手，以數位方式模擬 C. elegans線蟲神經元的連結（"只有"302個神經元），如果這種數位線蟲能反映出真實線蟲的行為，那麼就有機會進一步深入更複雜的大腦系統。