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物聯網（IoT）持續發展，近來更串上了人工智慧（AI），產生了新名詞：AIOT。事實上，這是物聯網發展的必然趨勢：從感測端收集到數據（即Thing），再傳送到雲端（即Cloud），愈累積愈多（即Big Data），接下來就是做分析，甚至更進一步透過機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）等AI技術來做出愈來愈精準的判斷。

因此，本工作坊的規劃，就是希望讓學員不僅學習到IoT的實作能力，還能進一步了解如何將IoT與AI結合，應用在自己的生活當中，並在實作案例中學習到機器學習的操作方式。

本工作坊的講師 － Sco Lin是「Simple Care開放長照智慧系統」社群召集人，該社群現階段致力於解決室內定位的問題，以便追蹤分析老人居家的行為。因此，這次工作坊除了詳細介紹IoT開發板（LinkIt 7697）與雲服務（MCS）的建置作法外，將以室內定位應用為題，介紹如何透過機器學習來提升定內定位的精準性。

【學習目標】

1. 習得LinkIt 7697物聯網開發板之開發要領

LinkIt 7697為聯發科（MTK）所開發的IOT開發板，相容於Arduino，同時提供Wi-Fi及藍芽通訊功能，很適合做為IOT學習的開發板。本次工作坊將以LinkIt 7697為學習平台，為降低學員報名門檻，將由主辦單位（MakerPRO）提供每位學員一組LinkIt 7697做為學習套件（課後需收回）。

（圖說：LinkIt 7697提供一套完整的IOT開發環境，Source）

2. 介紹MTK MCS 物聯網雲服務使用方式

本課程將運用LinkIt 7697搭配MCS來學習如何感測資料送到雲服務端。

（圖說：MCS是聯發科為IOT應用所提供的雲服務，Source）

3. 了解當紅AI關鍵技術Machine Learning如何結合IOT在室內定位上的運用

為了讓學員實際掌握AI x IOT的應用情境與開發要領，本課程後半段將以定內定位應用為學習方向，講師將引導大家逐步掌握Backend(PHP、Python)、資料庫及機器學習設計要領，以及如何實作應用在定內定位的開發上。

【課程規劃】

【報名方式】

【學員事前準備】

學員自備：

1. 筆電，Windows作業系統(Win7以上)及Mac皆可
2. Micro USB Cable(Android手機傳輸線)

課前下載：

1.  Arduino IDE：參考 https://www.arduino.cc/en/Main/Software
2. XAMPP：參考 https://www.apachefriends.org/zh_tw/download.html
3. Mosquitto：參考 https://swf.com.tw/?p=1005
4. Eclipse：參考 https://www.inote.tw/adt-bundle-setup-tutorial
5. Jupyter notebook：參考 https://oranwind.org/bid-data-mac-os-an-zhuang-jupyter/

課前閱讀：

1. 當AI遇上IoT，從概念到實作的應用
2. LinkIt 7697三種開發環境，輕鬆上手！
3. 使用Linkit 7697上傳數據至MCS
4. 運用KNN演算法進行室內定位

課後充電閱讀：

1. 用Linkit7697解決室內定位問題（二）
2. 用LinkIt 7697解決室內定位問題（一）
3. https://github.com/scolin912/Simple-Care

【講師介紹】

Sco Lin / 開放長照智慧系統社群 召集人

Simple Care開放長照智慧系統社群 召集人 15年研發與產品設計經驗，跨領域專案開發，如物聯網／車聯網／無線通訊與影像傳輸專案 (越有趣越愛參與，專案持續增加中…) 擅長從零開始的電子設計、出貨前的法規認證，以及上市後的市場規劃。 畢業於臺北科技大學自動化科技研究所，是個熱愛海洋與技術的開源老爹。

►主辦單位 : MakerPRO

►工作坊地點：台灣科技大學工業4.0實作中心（台北市大安區羅斯福路四段113巷25號）

►聯絡方式：MakerPRO公司電話：(02)23679308，Mileen, Email：service@makerpro.cc , 聯絡手機：0965-339-308