【12月精彩回顧】人工智慧無痛DIY,結合Python和神經網路玩遊戲

說到coding,很多人第一個聯想到的就是Python語言,甚至它也是許多人作為入門的首選呢!究竟Python的魅力何在,讓大人小孩都自學?最主要的原因就是它是一個通用型程式語言。簡而言之,它是一種學習門檻低、但功能卻豐富強大,好上手又能做出多樣應用的特性,讓Python甚至被列為世界前三大程式語言之一。

快跟著我們一起看看Python遇上威盛Pixetto之後,能碰撞出怎麼樣的火花吧!

回顧一:用TensorFlow訓練CNN模型判別剪刀石頭布

還記得上次的口罩辨識嗎?在這次的教程中,我們會教你如何運用威盛Pixetto製作「判別剪刀石頭布」教程。透過威盛Pixetto「神經網路辨識」功能,人工智慧也是能在家DIY的!只要撰寫Python程式碼並且訓練CNN模型,就能使威盛 Pixetto 正確偵測出剪刀、石頭、布。

這次的教程我們將運用Python程式撰寫,製作客製化的「神經網路辨識」,你也可以依據自己的需求撰寫生活上或工作所需的應用。快來跟著以下四步驟一起做做看吧!

步驟簡述:

  1. 開啟機器學習加速器平台
  2. Python 程式碼撰寫
  3. 連結威盛 Pixetto 至電腦
  4. 上傳Tflite至威盛 Pixetto

回顧二:決鬥吧!TensorFlow剪刀石頭布進階Python應用:猜拳遊戲!

在這次的教程中,我們會教你如何運用威盛 Pixetto 製作「猜拳遊戲」教程。透過人工智慧與威盛 Pixetto 「神經網路辨識」功能,我們利用上一個「辨別剪刀石頭布」教程的Tflite,撰寫 Python 程式碼並且完成剪刀、石頭、布的對決遊戲。

這次的教程是運用Python程式撰寫,製作客製化的「剪刀石頭布-猜拳遊戲」,步驟跟上一個教程很像,這一次你一定能更快速上手!跟著步驟一起開始吧!

步驟簡述:

  1. 連結威盛 Pixetto 至電腦
  2. 上傳Tflite至威盛 Pixetto
  3. Python 程式碼撰寫

以上就是12月的教程回顧,而威盛Pixetto自上市後也近一年了,我們希望透過這些教程來告訢大家:『其實人工智慧一點也不難也不虛幻』。跟著我們的步驟,在家就能動手試作看看。不論是自學或是帶著孩子一起學習,威盛Pixetto會是你訓練手腦並用的最佳選擇,一起跟著我們玩中學,輕鬆進入AI的世界吧!

最後祝你創作愉快,別忘了分享自己的創作至社群上並標註 #VIAPixetto!點這裡看更多教程,或是你也可以與我們聯繫,取得威盛Pixetto更進一步的資訊。

延伸閱讀:

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