【微型 AI 三日課程】MCU 硬體整合、感測技術與數位五感 AI 實戰
課程介紹
本課程為專為嵌入式開發者設計的【微型 AI 全才班】，跳脫傳統僅使用 AI SDK 的限制，從 Raspberry Pi Pico W 的底層硬體控制紮根，結合先進的感測技術（電子鼻與電子舌），實踐微型機器學習（tinyML ）技術，從資料收集、特徵提取到邊緣端部署的完整循環，打造具備「數位五感」的智慧終端裝置。
核心價值：
- 硬體層：掌握 Raspberry Pi Pico W 的 GPIO、ADC 與 I2C 通訊協定。
- 感測層：理解電子鼻（氣體）與電子舌（水質）的物理特性、校準與補償邏輯。
- AI 層：實踐 tinyML 在微控制器上的地端推理（On-device Inference）技術。
課程包裝優勢
- ? 結構完整：從第一天的「硬體底層」到第三天的「IoT/AI 雲端應用」，涵蓋最完整的嵌入式開發流程。
- ? 專業感提升：強化基礎 MCU 開發能力，將本課程定位為真正的「嵌入式工程師實作班」，而非單純套件操作。
- ? 設備利用率極高：充分發揮 Pico W 的多通道 ADC 與 Wi-Fi 優勢，實現具備商業潛力的數據監測方案。
使用軟硬體
- ? 電子舌 : 利用Raspberry Pi Pico W 搭配水濁度和總溶解固體 (TDS) 感測器。
- ? 電子鼻: 利用 Raspberry Pi Pico W 搭配多通道感測器和 MQ5。
- ? 以上皆用 Edge Impulse AI 訓練模型網站。
第一天：MCU 開發基礎與硬體訊號掌握
| 時段 | 課程模組與實作細節 |
|---|---|
| 上午課程 開發環境與訊號 |
1. Pico W 硬體架構與環境開發
2. 數位與類比訊號控制實務
|
| 下午課程 通訊總線與監控 |
1. I2C 總線通訊與顯示技術
2. 綜合實驗：即時感測器監控介面
|
第二天：嗅覺 AI - 氣體感測與 TinyML 建模
| 時段 | 課程模組與實作細節 |
|---|---|
| 上午課程 氣體感測與採集 |
1. 多通道氣體感測原理
2. Edge Impulse 數據工程
|
| 下午課程 模型訓練與部署 |
1. 特徵提取與神經網路訓練
2. 地端推理部署（On-device Inference）
|
第三天：味覺 AI - 水分子分析與 IoT 整合
| 時段 | 課程模組與實作細節 |
|---|---|
| 上午課程 水質 AI 分析 |
1. 電子舌感測技術實務
2. 味覺辨識模型與感測器融合
|
| 下午課程 IoT 整合與結訓 |
1. Pico W 無線聯網應用
2. 專題整合：數位五感監測終端
|
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