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在這堂課程裡體驗從未接觸過的軟體「Teachable Machine」，這是一個由 Google 推出的開源工具，無需程式設計經驗，讓大家可以透過電腦的視訊鏡頭來進行 AI 物件訓練，能快速、輕鬆地創建機器學習模型。

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

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訓練週期數量、批量、學習率參數調整

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訓練週期數量、批量、學習率參數調整

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這張圖片根據AI的測試，準確率高達97%

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這張圖片根據AI的測試，準確率高達97%

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雖然是動漫人物但AI還是能大概判斷這張圖是在打排球

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完成資料前處理後，我們開始使用Teachab

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完成資料前處理後，我們開始使用Teachable Machine平台建立模型。我們將資料輸入到平台上，並選擇了適合的模型架構和參數設定。然後，我們對模型進行了訓練，不斷地調整和優化，直到我們得到了我們滿意的結果

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第一次接觸到這個有趣的軟體網頁非常簡單與人性

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第一次接觸到這個有趣的軟體網頁非常簡單與人性化讓沒寫過程式的我們也能輕易上手。 經由「收集（圖片、聲音和姿勢）和訓練」的步驟，就能夠建立自己的模型！ 做幾個不同的指令後，待軟體訓練完成後，下指令給它，便能迅速做出分辨，實在令我們再次驚嘆所謂的人工智慧

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訓練機器學習模型的第一步驟是要準備訓練資料，在Teachable Machine中，上傳資料檔案或是以攝影機以及麥克風即時捕捉資料。我們這組兩位組員熱愛觀看球類運動，因此選擇了籃球與排球來做範本，經過仔細查詢圖片後，找到了許多不同種類的照片。我們盡收集了許多多樣性的圖片（不同的動作、姿勢），以確保我軟體能夠辨識兩樣不同的球類。