根據 MQTT 與 Twilio 的火災警報系統設計與實作

本系統採用邊緣運算架構，結合物聯網技術，實作即時的火災警報功能。ESP32-CAM 作為前端感測節點，負責採集煙霧資料，並透過 MQTT 協議將資料傳送至 Jetson Nano。Jetson Nano 作為邊緣運算節點，負責接收和處理感測資料，並在偵測到火災時，透過 Twilio 雲端服務傳送簡訊警報。這樣的架構可以有效降低網路延遲，提高警報的即時性，同時也減輕雲端伺服器的負擔。系統的軟體部分使用 Python 語言開發，並整合了 MQTT 客戶端和 Twilio API，實作了訊息的接收、處理和傳送。硬體部分則使用了 ESP32-CAM 和 MQ-4 感測器，以及 Jetson Nano 作為邊緣運算平臺。

系統架構

本系統由兩個主要部分組成：IoT節點和FoG節點。IoT節點使用ESP32-CAM模組，配置為IoT裝置，負責檢測空氣中的煙霧。MQ-4感測器模組被用來檢測煙霧濃度，範圍從200到10,000 ppm。當IoT節點檢測到火災時，會透過Wi-Fi和MQTT協議通知FoG節點（Jetson Nano SBC）。

FoG節點的實作

FoG節點使用Python語言實作，負責接收IoT節點的訊息並通知房屋主人。當FoG節點收到IoT節點的訊息時，會使用Twilio的API傳送簡訊通知房屋主人火災的發生。

import paho.mqtt.client as mqtt
from twilio.rest import Client

# MQTT客戶端設定
client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message

# Twilio設定
account_sid = 'your_account_sid'
auth_token = 'your_auth_token'
client = Client(account_sid, auth_token)

# MQTT連線
client.connect('your_mqtt_broker')

# 訊息處理
def on_message(client, userdata, message):
    msg = message.payload.decode("utf-8")
    if msg == 'fire':
        # 傳送簡訊通知
        message = client.messages.create(
            body='火災警報',
            from_='your_twilio_number',
            to='your_phone_number'
        )
        print(message.sid)

# MQTT迴圈
client.loop_forever()

IoT節點的實作

IoT節點使用ESP32-CAM模組和MQ-4感測器模組實作，負責檢測空氣中的煙霧。當煙霧濃度超過設定的閾值時，IoT節點會透過Wi-Fi和MQTT協議通知FoG節點。

  flowchart TD
    A[IoT節點] --> B[檢測煙霧]
    B --> C[超過閾值]
    C --> D[通知FoG節點]
    D --> E[傳送簡訊通知]

圖表翻譯：

上述流程圖描述了IoT節點的工作流程。首先，IoT節點檢測空氣中的煙霧，當煙霧濃度超過設定的閾值時，IoT節點會通知FoG節點。FoG節點收到通知後，會傳送簡訊通知房屋主人火災的發生。

火災警報系統的IoT實作

火災警報系統是一種重要的安全系統，能夠快速偵測火災並發出警報，從而保護人們的生命和財產。以下是火災警報系統的概念圖和引腳圖，如圖5.24所示。

表5.4顯示了火災警報系統的引腳連線。

配置ESP32-CAM的MQTT

要配置ESP32-CAM模組的MQTT，請按照以下步驟進行：

首先，配置ESP32-CAM模組為MQTT客戶端，釋出感測器資料到一個名為“smoke_alert”的主題。
FoG節點，即Jetson Nano SBC，將作為MQTT代理和客戶端。
Python MQTT客戶端在FoG節點上執行，訂閱“smoke_alert”主題，收集結果。
設定MQTT協議後，IoT節點即可進行通訊。

以下是配置ESP32-CAM的MQTT的流程圖，如圖5.25所示。

實作火災警報系統

建立一個名為“main.py”的檔案，在Thonny IDE中輸入以下Python程式碼：

import network
station = network.WLAN(network.STA_IF)
station.active(True)
from machine import Pin
from time import sleep
from umqtt.simple import MQTTClient
import time
import machine

SERVER = '10.42.0.1'  # MQTT伺服器地址（更改為您的Pi的IP地址）
CLIENT_ID = 'ESP32'
TOPIC = b'smoke_alert'

client = MQTTClient(CLIENT_ID, SERVER)
smoke_status = False  # 變數用於儲存運動感測器的狀態

MQ4 = Pin(13, Pin.IN)  # 設定GPIO13為輸入
while True:
    if MQ4.value() == 0:
        smoke_status = True
    if smoke_status:
        print('煙霧被偵測到！')

內容解密：

上述程式碼實作了火災警報系統的IoT功能。首先，配置ESP32-CAM模組為MQTT客戶端，釋出感測器資料到“smoke_alert”主題。然後，FoG節點訂閱該主題，收集結果。當感測器偵測到煙霧時，系統將發出警報。

圖表翻譯：

圖5.25顯示了配置ESP32-CAM的MQTT的流程圖。該圖表明了IoT節點如何與FoG節點進行通訊，收集感測器資料並發出警報。

配置 Jestson Nano （FoG 節點）進行 MQTT 和 Twilio 通訊

為了配置 Jestson Nano （FoG 節點）進行 MQTT 和 Twilio 通訊，需要按照以下步驟進行。

步驟 1：安裝所需的庫

首先，需要安裝 paho-mqtt 和 twilio 庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip3 install paho-mqtt twilio

步驟 2：配置 Twilio

需要配置 Twilio 帳戶並取得帳戶 SID 和驗證令牌。可以在 Twilio 官方網站上進行配置。

步驟 3：建立 `main.py` 指令碼

建立一個名為 main.py 的指令碼，並新增以下程式碼：

import paho.mqtt.client as mqtt
import os
from twilio.rest import Client

# Twilio 配置
twilio_client = Client('您的帳戶 SID', '您的驗證令牌')
from_whatsapp_number = 'whatsapp:+14155238886'
to_whatsapp_number = 'whatsapp:+您的 WhatsApp 號碼'

# MQTT 配置
mqtt_client = mqtt.Client()
mqtt_client.connect('您的 MQTT 伺服器', 1883)

# 回撥函式
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print('連線到 MQTT 伺服器')
    client.subscribe('您的 MQTT 主題')

def on_message(client, userdata, message):
    print('收到 MQTT 訊息：', message.payload)
    # 將訊息傳送到 Twilio
    message = twilio_client.messages.create(
        from_=from_whatsapp_number,
        to=to_whatsapp_number,
        body='收到 MQTT 訊息：' + message.payload.decode('utf-8')
    )

mqtt_client.on_connect = on_connect
mqtt_client.on_message = on_message

# 執行 MQTT 連線
mqtt_client.loop_forever()

步驟 4：執行指令碼

執行 main.py 指令碼：

python3 main.py

步驟 5：配置 Jestson Nano

配置 Jestson Nano 的流程圖如下：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[安裝所需的庫]
    B --> C[配置 Twilio]
    C --> D[建立 main.py 指令碼]
    D --> E[執行指令碼]
    E --> F[配置 Jestson Nano]

圖表翻譯：

此流程圖展示了配置 Jestson Nano 的步驟，從安裝所需的庫到執行指令碼，最後配置 Jestson Nano。

FoG 和 Cloud Computing 的應用

在本章中，我們將探討 FoG 和 Cloud Computing 的概念、架構、特性和部署模型。同時，我們也將介紹 FoG 和 Cloud Computing 在 IoT 應用的角色。為了更好地理解這些概念，我們將實作一個 Patient Monitoring 系統和一個 Home Security 系統。

Patient Monitoring 系統

Patient Monitoring 系統是一個使用 Cloud 的健康監測系統。該系統可以監測氧飽和度、脈搏和體溫等指標。以下是實作 Patient Monitoring 系統的步驟：

硬體設定：使用 Jetson Nano 作為 FoG 節點，連線必要的感測器和裝置。
軟體實作：使用 Python 實作 Patient Monitoring 系統的邏輯，包括資料收集、處理和傳輸。
Cloud 連線：使用 Cloud 服務提供商（如 AWS 或 Google Cloud）建立 Cloud 連線，實作資料儲存和分析。

Home Security 系統

Home Security 系統是一個使用 FoG 和 Cloud 的智慧家居安全系統。該系統包括 Home Surveillance、Home Safety Lock 和 Fire Alert 子系統。以下是實作 Home Security 系統的步驟：

硬體設定：使用 Jetson Nano 作為 FoG 節點，連線必要的感測器和裝置（如攝像頭、PIR 感應器和火災感應器）。
軟體實作：使用 Python 實作 Home Security 系統的邏輯，包括資料收集、處理和傳輸。
Cloud 連線：使用 Cloud 服務提供商（如 AWS 或 Google Cloud）建立 Cloud 連線，實作資料儲存和分析。

實作 Fire Alert 子系統

Fire Alert 子系統是一個使用 FoG 和 Cloud 的火災警報系統。以下是實作 Fire Alert 子系統的步驟：

import paho.mqtt.client as mqtt

def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print('Connected with result code {0}'.format(rc))
    client.subscribe('smoke_alert')

def on_message(client, userdata, msg):
    print(msg)
    z = [float(x) for x in msg.payload.decode("utf-8").split(',')]
    if z[0] == 1.0:
        message = twilio_client.messages.create(body='Smoke/Fire Detected', from_=from_whatsapp_number, to=to_whatsapp_number)
        print(message.sid)

client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message
client.loop_forever()

練習題

使用 ESP32-CAM 模組，設計一個系統，讀取 DHT22 感應器的溫度資料，並每 30 分鐘更新一次 FoG 節點。
修改 Patient Monitoring 系統，以在 Raspberry Pi 上執行，而不是 Jetson Nano。
使用 MAX30102 心率感應器，監測病人的心率，並在心率超出正常範圍時傳送警報訊息透過 Twilio Cloud。
使用 ESP32-CAM 模組和 2 個 PIR 感應器，實作一個 Home Safety Lock 子系統。當兩個 PIR 感應器都檢測到運動時，傳送訊號給 Jetson Nano 並開啟燈源。同時，傳送 “Movement detected, Light On” 訊息透過 Twilio Cloud 到 WhatsApp 號碼。
修改 Home Surveillance 子系統，以每 10 分鐘捕捉一次影像，如果沒有運動被檢測到。

物聯網（IoT）中的人工智慧與機器學習

隨著物聯網（IoT）的快速發展，人工智慧（AI）和機器學習（ML）已成為其重要的組成部分。這兩種技術的結合可以讓我們從大量的資料中提取出有用的資訊，從而實作更智慧化的應用。其中，Jetson Nano是一個非常受歡迎的平臺，尤其是在嵌入式系統和物聯網應用中。

Jetson Nano的優勢

Jetson Nano是一款由NVIDIA開發的單板電腦，內建Maxwell架構的GPU，具有128個CUDA核心。這使得它能夠高效地執行機器學習演算法，成為物聯網應用中理想的選擇。Jetson Nano的優勢在於其高效能、低功耗和小尺寸，使得它可以應用於各種物聯網裝置中。

機器學習在物聯網中的應用

機器學習在物聯網中的應用非常廣泛，包括模式識別、物體分類、預測等。以下是幾個典型的應用案例：

模式識別：使用機器學習演算法可以識別出資料中的模式，例如在音訊或影像中識別出特定的特徵。
物體分類：機器學習可以用於分類物體，例如在影像中識別出不同的物體。
預測：機器學習可以用於預測未來的資料，例如預測未來的天氣或股票價格。

Jetson Nano上的機器學習應用

在Jetson Nano上實作機器學習應用非常方便，以下是幾個步驟：

安裝Jetson Nano：首先需要安裝Jetson Nano的開發環境，包括安裝NVIDIA的驅動程式和開發工具。
選擇機器學習框架：選擇一個合適的機器學習框架，例如TensorFlow或PyTorch。
訓練模型：使用選擇的框架訓練一個機器學習模型，例如使用影像資料集訓練一個影像分類模型。
部署模型：將訓練好的模型部署到Jetson Nano上，使用其高效能的GPU執行模型。

內容解密：

本章節主要介紹了Jetson Nano在物聯網中的機器學習應用，包括其優勢、應用案例和實作步驟。Jetson Nano的高效能和低功耗使得它成為物聯網應用中理想的選擇。機器學習框架的選擇和模型的訓練和部署也是非常重要的步驟。透過本章節的介紹，讀者可以瞭解到Jetson Nano在物聯網中的機器學習應用的基本概念和實作方法。

  graph LR
    A[Jetson Nano] --> B[機器學習框架]
    B --> C[訓練模型]
    C --> D[部署模型]
    D --> E[執行模型]
    E --> F[實作智慧化應用]

圖表翻譯：

此圖表展示了Jetson Nano在物聯網中的機器學習應用的流程。首先，需要選擇一個合適的機器學習框架，然後使用此框架訓練一個模型。接下來，需要將訓練好的模型部署到Jetson Nano上，使用其高效能的GPU執行模型。最後，執行模型可以實作智慧化的應用，例如模式識別、物體分類和預測。

人工智慧（AI）概述

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）是一個起源於1950年代的領域，當時阿蘭·圖靈（Alan Turing）在他的開創性論文《計算機械和智慧》（Computing Machinery and Intelligence）中提出了「能否讓計算機思考？」的問題。這個問題至今仍在被探索。人工智慧是電腦科學的一個分支，旨在肯定地回答圖靈的問題。它是一種試圖在機器中重現或複製人類智慧的嘗試。

人工智慧是一個涵蓋機器學習（Machine Learning, ML）和深度學習（Deep Learning, DL）的廣泛領域。許多科學家長期以來相信，人類級別的人工智慧可以被實作。程式設計師們嘗試編寫一套足夠廣泛的明確規則，以操縱知識。這種方法被稱為符號人工智慧（Symbolic AI），並且在1950年代至1980年代期間佔主導地位。

機器學習（ML）和深度學習（DL）概念

機器學習是電腦科學和統計學的結合，用於解決模糊任務。與傳統程式設計和符號人工智慧不同，機器學習使用輸入資料和預期輸出來生成一套規則（程式）。這些規則可以應用於新資料以生成原始輸出。

機器學習有三種主要形式：監督學習、無監督學習和強化學習。

監督學習：使用標記好的資料來訓練機器。監督學習用於相關於回歸和分類的問題。
無監督學習：是一種機器學習技術，演算法不會得到任何標籤或評分來訓練資料。無監督學習用於降維和聚類。
強化學習：是一種機器學習技術，模型根據反饋來學習執行動作。對於每個正確的動作，模型會得到正面的反饋，對於每個不正確的動作，模型會得到負面的反饋。

內容解密：

上述段落介紹了人工智慧、機器學習和深度學習的基本概念。人工智慧是一個試圖在機器中重現人類智慧的領域，而機器學習和深度學習是人工智慧中的重要分支。機器學習使用資料和演算法來生成規則，從而使機器能夠學習和做出預測或決策。強化學習是一種特殊的機器學習技術，模型透過試錯和反饋來學習最佳的動作。

  graph LR
    A[人工智慧] --> B[機器學習]
    A --> C[深度學習]
    B --> D[監督學習]
    B --> E[無監督學習]
    B --> F[強化學習]

圖表翻譯：

上述Mermaid圖表展示了人工智慧、機器學習和深度學習之間的關係。人工智慧是最廣泛的領域，涵蓋機器學習和深度學習。機器學習又分為監督學習、無監督學習和強化學習。這個圖表幫助我們理解人工智慧中的不同分支和技術。

深度學習（DL）與機器學習（ML）在物聯網（IoT）中的應用

深度學習（DL）是一個機器學習（ML）的子領域，利用複雜的神經網路結構來解決高階別的問題。DL的高效能可以透過在大量資料上進行訓練來實作，這是傳統ML方法難以達到的。DL演算法透過模擬人類的思考邏輯來分析資料，從而實作高精度的預測和分類。

深度學習的基本原理

深度學習的基本原理是根據人工神經網路（ANN）的架構，ANN的結構是由多層神經元組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。每個神經元都會接收輸入訊號，進行處理，然後將結果傳遞給下一層神經元。透過這種方式，ANN可以學習到複雜的模式和關係。

深度學習的應用

深度學習的應用包括影像識別、語音識別、自然語言處理等領域。例如，影像識別可以用於自動駕駛、醫學影像分析等領域。語音識別可以用於語音助手、語音翻譯等領域。自然語言處理可以用於聊天機器人、文字分類等領域。

模式識別與雲端計算

模式識別是一個重要的研究領域，旨在識別資料中的模式和關係。雲端計算提供了一種新的計算模式，允許使用者將資料和應用程式儲存和執行在遠端伺服器上。透過雲端計算，模式識別可以更容易地實作，尤其是在大資料的處理上。

實作步驟

要實作模式識別，需要進行以下步驟：

資料收集：收集相關的資料，例如影像、語音、文字等。
資料預處理：對收集到的資料進行預處理，例如資料清洗、資料轉換等。
模型訓練：使用機器學習演算法訓練模型，例如SVM、CNN等。
模型評估：評估模型的效能，例如準確率、召回率等。
模型部署：將訓練好的模型部署到雲端伺服器上，實作模式識別的應用。

程式碼實作

以下是使用Python實作的SVM模型訓練和評估的程式碼：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 載入資料
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')

# 切分訓練和測試資料
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 訓練SVM模型
svm_model = svm.SVC(kernel='rbf', C=1)
svm_model.fit(X_train, y_train)

# 評估模型效能
y_pred = svm_model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

圖片資料集存取與預處理

為了進行圖片的模式識別，首先需要存取資料集中的圖片。假設圖片資料集存放在 /home/jetson/Desktop/Project/Pattern_recog 這個路徑下，且資料集包含兩個類別：Quadrilateral 和 Triangle。

資料集路徑與類別定義

file = '/home/jetson/Desktop/Project/Pattern_recog'
categories = ['Quadrilateral', 'Triangle']

初始化資料結構

為了儲存圖片的特徵和標籤，初始化兩個空列表：features 和 labels。

data = []
features = []
labels = []

資料預處理

遍歷每個類別，然後遍歷每個圖片，對圖片進行預處理，包括重塑大小和轉換為一維陣列。

for category in categories:
    path = os.path.join(file, category)
    label = categories.index(category)
    for img in os.listdir(path):
        image_path = os.path.join(path, img)
        try:
            # 讀取圖片並轉換為灰階
            image_shape = cv2.imread(image_path, 0)
            # 重塑圖片大小為 100x100
            image_shape = cv2.resize(image_shape, (100, 100))
            # 將圖片轉換為一維陣列
            image = np.array(image_shape).flatten()
            # 儲存圖片的特徵和標籤
            data.append([image, label])
        except Exception as e:
            pass

資料整理

最後，將預處理的資料整理成特徵和標籤的形式。

for feature, label in data:
    features.append(feature)
    labels.append(label)

內容解密：

上述程式碼的主要目的是將圖片資料集中的圖片存取、預處理和整理，以便進行後續的模式識別任務。其中，使用 OpenCV 進行圖片的讀取和重塑，NumPy 進行陣列操作。這些步驟對於將圖片轉換成機器學習模型可以接受的格式至關重要。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[圖片資料集] --> B[存取圖片]
    B --> C[預處理圖片]
    C --> D[重塑圖片大小]
    D --> E[轉換為一維陣列]
    E --> F[儲存圖片特徵和標籤]
    F --> G[整理資料]

這個流程圖描述了從圖片資料集到整理好的資料的過程，包括存取圖片、預處理、重塑大小、轉換為一維陣列、儲存特徵和標籤，最後整理資料。

圖形識別與機器學習整合

在本文中，我們將探討如何使用支援向量機（SVM）進行圖形識別，並將其與雲端服務整合，以實作圖形識別結果的即時傳送。

資料準備與模型訓練

首先，我們需要準備圖形資料集，包括特徵和標籤。接著，我們將使用 train_test_split 函式將資料集分割為訓練集和測試集，比例為 80:20。

features = []
labels = []

# ...

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.20)

然後，我們建立一個 SVM 模型，設定其引數為 C=1、kernel='poly'、gamma='auto'、degree=4、coef0=1.5，並使用訓練集進行模型訓練。

model = SVC(C=1, kernel='poly', gamma='auto', degree=4, coef0=1.5)
model.fit(X_train, Y_train)

模型評估與預測

接著，我們使用測試集進行模型評估，計算其準確度。

Y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)
print('Accuracy of the model is : ', accuracy)

模型儲存與載入

為了方便後續使用，我們將訓練好的模型儲存為 .sav 檔案。

pick = open('model.sav', 'wb')
pickle.dump(model, pick)
pick.close()

未知圖形識別

現在，我們可以使用訓練好的模型進行未知圖形的識別。首先，我們需要載入模型和圖形資料。

model = pickle.load(open('model.sav', 'rb'))
test_img = cv2.imread('unknown_image.jpg')

然後，我們使用模型進行圖形識別。

result = model.predict(test_img)

結果傳送

最後，我們可以使用 Twilio 雲端服務將識別結果傳送給使用者。

client = Client('account_sid', 'auth_token')
message = client.messages.create(
    body='圖形識別結果：' + result,
    from_='your_twilio_number',
    to='user_phone_number'
)

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[圖形資料集] --> B[訓練集和測試集]
    B --> C[SVM模型訓練]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[模型儲存]
    E --> F[未知圖形識別]
    F --> G[結果傳送]

內容解密：

在上述程式碼中，我們使用了 train_test_split 函式將資料集分割為訓練集和測試集。接著，我們建立了一個 SVM 模型，設定其引數為 C=1、kernel='poly'、gamma='auto'、degree=4、coef0=1.5，並使用訓練集進行模型訓練。然後，我們使用測試集進行模型評估，計算其準確度。最後，我們將訓練好的模型儲存為 .sav 檔案，並使用它進行未知圖形的識別。

物體分類使用機器學習與 FoG

物體分類是將物體分類為預先定義的類別或型別，例如將影像中的物體分類為三角形、四邊形等。物體分類演算法有許多種，例如邏輯迴歸、樸素貝葉斯、KNN、決策樹、SVM 等。

從系統架構到機器學習模型的訓練與部署，本文深入探討了根據物聯網的火災警報系統以及更廣泛的物體識別應用。透過 ESP32-CAM 與 Jetson Nano 的協同運作，結合 MQTT 和 Twilio 等技術，實作了從資料採集、邊緣計算到訊息通知的完整流程。分析顯示，利用 FoG 節點的 Jetson Nano 執行機器學習推論，可有效降低雲端負載並提升系統即時性。然而，受限於邊緣裝置的運算資源，模型複雜度和訓練資料量仍需謹慎考量。展望未來，隨著邊緣運算能力的提升和輕量化機器學習模型的發展，預期此架構將更廣泛地應用於各種場景，例如智慧家居、智慧城市和工業自動化。對於資源有限的物聯網應用，建議優先採用輕量級機器學習模型並針對特定場景最佳化，以最大化系統效能和效率。玄貓認為，此類邊緣智慧應用將是未來物聯網發展的重要趨勢，值得持續關注和投入。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

根據 MQTT 與 Twilio 的火災警報系統設計與實作

系統架構

FoG節點的實作

IoT節點的實作

圖表翻譯：

火災警報系統的IoT實作

配置ESP32-CAM的MQTT

實作火災警報系統

內容解密：

圖表翻譯：

配置 Jestson Nano （FoG 節點）進行 MQTT 和 Twilio 通訊

步驟 1：安裝所需的庫

步驟 2：配置 Twilio

步驟 3：建立 main.py 指令碼

步驟 4：執行指令碼

步驟 5：配置 Jestson Nano

圖表翻譯：

FoG 和 Cloud Computing 的應用

Patient Monitoring 系統

Home Security 系統

實作 Fire Alert 子系統

練習題

物聯網（IoT）中的人工智慧與機器學習

Jetson Nano的優勢

機器學習在物聯網中的應用

Jetson Nano上的機器學習應用

內容解密：

圖表翻譯：

人工智慧（AI）概述

機器學習（ML）和深度學習（DL）概念

內容解密：

圖表翻譯：

深度學習（DL）與機器學習（ML）在物聯網（IoT）中的應用

深度學習的基本原理

深度學習的應用

模式識別與雲端計算

實作步驟

程式碼實作

圖片資料集存取與預處理

資料集路徑與類別定義

初始化資料結構

資料預處理

資料整理

內容解密：

圖表翻譯：

圖形識別與機器學習整合

資料準備與模型訓練

模型評估與預測

模型儲存與載入

未知圖形識別

結果傳送

圖表翻譯：

內容解密：

物體分類使用機器學習與 FoG

玄貓

步驟 3：建立 `main.py` 指令碼