AI Agent: 星際探險家：邊緣運算與視覺導航
AI Agent 星際探險家：邊緣運算與視覺導航
「這不是一般的遙控車，這是一台擁有『視覺大腦』、能自主決策的 AI 月球車。」
課程概要
結合 Edge AI (邊緣運算) 與 Computer Vision (機器視覺)，學生將訓練機械人像人類一樣「看見」障礙物並規劃路徑，完美對接學界航天與科技比賽。
對象
初中 / 高中 (S3 - S5)
難度
★ ★ (中階 / 適合 STEAM 校隊)
關鍵字
Computer Vision
Robotic
Edge AI
Python
適用津貼
中學 IT 創新實驗室 (IT Innovation Lab) / 全方位學習津貼
為什麼要學這門課？
✘ 傳統機械人班：只能跟黑線走 (Line Tracking) 或單純遙控，缺乏 AI 元素。 ✔ EdCoSys 模式： 真・AI 視覺：訓練鏡頭辨識顏色、形狀、甚至特定物件 (如礦石 vs 隕石)。 邊緣運算 (Edge Computing)：不需聯網，AI 模型直接在車上運行，模擬真實太空環境。 職涯對接：培養 機器人工程師 (Robotics Engineer) 與 AI 架構師 的核心技能。
科技軍火庫
• 硬體核心：ESP32 / Micro:bit + 擴展板 • 視覺感測：HuskyLens AI 鏡頭 (或同級視覺模組) • 算法訓練：Edge AI 模型訓練平台 • 編程語言：Python / MakeCode (視學生程度調整)
8 堂課學習旅程
1
登陸火星
介紹 AI Agent 概念 (感知-決策-行動)，組裝底盤並測試馬達
2
機器之眼
不寫複雜代碼，直接訓練鏡頭辨識「紅色礦石」與「黑色隕石」
3
邊緣運算訓練
採集數據、訓練模型，將算法「燒錄」進硬體，實現離線識別
4
視覺追蹤
編寫 Python 邏輯：當(看到礦石)→(前進)；當(礦石偏移)→(修正方向)
5
智能避障
加入超聲波感測器。實作「優先級邏輯」：避障優先於尋寶
6
通訊中斷模擬
模擬火星訊號延遲，車輛需在無人操控下全自動完成 S 型巡邏
7
極限挑戰賽
在模擬火星地表 (沙地/障礙) 上，車輛自動尋找目標並停泊
8
工程報告
最終成果: 導出運算日誌，分析導航準確度，製作工程 Portfolio
學校常見問題 (FAQ)
學校電腦室配備一般，能跑這些 AI 課程嗎？
可以！我們的 A, C, D 系列課程主要使用 雲端工具 (Cloud-based) (如 Replit, CoSpaces)，只要能上網的電腦 (Win/Mac) 或 iPad 均可流暢運行。B 系列 (月球車) 則由我們提供所需的硬體套件。
學生沒有任何編程底子，會不會跟不上？
不會。EdCoSys 採用最新的 Vibe Coding 教學法，重點在於「邏輯思維」與「如何問 AI 問題」，而非死記語法。我們尤其擅長引導零基礎的學生獲得成就感。
課程是否有評估報告？
有。我們會為每位學生提供 「AI 技能證書」 及 「個人專案連結 (Portfolio URL) 」，並為學校提供學生的強弱項分析報告，方便老師跟進。
