大家在網路、報章雜誌上是不是很常聽到AI人工智慧呢？2018年許多人在研究、開發AI的神經網路運算，您聽過神經網路運算嗎？今天與讀者們快速分享一些AI、神經網路運算資訊，以及我們設計人工神經網路實作課程時，在Windows系統上使用的一些工具。

說到人工智慧，相關技術的人會想到機器視覺、自然語言⋯⋯等等專有名詞，今天與讀者們分享的AI課程，是神經網路運算的相關實作。

Google的Deepmind團隊使用了Alpha GO 挑戰世界棋王獲勝的事，大家還記得嗎？（快速回憶AlphaGO-連結），這項成果該團隊使用的是神經網路運算技術，工具是Tensorflow。Gmail的垃圾郵件判讀、Google相簿臉部識別、Google翻譯，Google在Tensorflow上以Opensource的方式開放出來，大家可按照自己想做的AI案例收集樣本資料，訓練AI判斷的模型。

今年九月起，CAVEDU教育團隊與微軟合作設計AI課程（微軟技術中心上機實作課程-人工智慧實務工作坊：故事連結）。基於這次經驗，與大家分享如何在Windows作業系統下，安裝AI相關工具套件。首先，我們要安裝的是Tensorflow與keras、Opencv等環境。

淺談人工智慧實作

首先，有幾種與運算效能不強的硬體整合的AI方式（想直接安裝Tensorflow，可跳過這一段）。

一、使用物聯網將判斷交給雲端處理，並將處理結果回傳

終端裝置（樹莓派、Linkit7688⋯⋯）負責收集影像、語音資料，將這些影像、語音資料上傳至雲端AI（Google、Azure、IBM bluemix⋯⋯等），雲端AI判斷後，將判斷結果回傳至終端裝置，終端裝置再進行動作。

Ａ、微軟認知服務，解析人的年齡、性別、情緒（實作教學連結）

Ｂ、Google語音助理的服務，將聲音上傳到Google，交由雲端處理(實作教學連結、影片連結)

Ｃ、IBM Bluemix服務做TJBOT聊天機器人(實作教學連結)

二、使用Opensouce的工具，建立自己的AI專案，訓練AI

建立判斷AI的工具，透過AI工具提供的演算法和判斷方法，收集相關資料（比如說，透過圖片判斷動物園的動物種類），訓練AI，提高AI的的推理能力（從可分別猩猩和大象的差別，提升至可分別猩猩和獼猴的差別）。

Ａ、Tensorflow與keras的機器學習工具(相關文章連結)

B、Caffe的機器學習工具(相關文章連結)

三、邊緣運算、智慧邊緣：

結合訓練的AI，將運算交給終端裝置（手機、樹梅派⋯⋯等等），解決將資料傳給雲端，再回傳資料導致的延遲。（比如說，汽車上的ＡＩ，如果因網路不順，導致判斷過慢發生車禍等意外；又或者在製造業使用的機器手臂，判斷過慢導致產線的良率不穩。）

A、Nvidia的GPU顯示卡，幫助電腦運算

B、Intel的低功耗加速AI推理的運算棒(相關文章連結)

在Windows上安裝TensorFlow的環境

我們要開在Windows作業系統上安裝Tensorflow的教學。請將安裝的電腦，額外預留5GB的硬碟容量以安裝相關軟體。

安裝順序：

一、安裝Anaconda環境

二、建立獨立的Anacoonda（Python）虛擬環境

三、安裝TensorFlow 、 Keras、Opencv

四、執行手寫辨識範例

一、安裝Anaconda環境

對AI初學者來說，安裝TensorFlow環境、使用的套件雜亂，相互不匹配，是第一道難關。但Anaconda可將這件事變得很單純，因為Anaconda除了支援Windows，也支援Mac、Linux作業系統。之後有空，再跟大家分享在Windows App上安裝ubuntu作業系統。

請先至Anaconda網站上下載軟體，點選下圖左邊的Windows選項

https://www.anaconda.com/download/

選擇下載的安裝環境，有Python3、2兩種版本。因為許多的AI範例使用Python3，建議使用Python 3。並依照電腦規格，選擇64位元 / 32位元的版本下載。

點選下載的檔案，開始安裝，點選下一步、同意。

選擇是否只安裝在這一個Windows的帳號

決定安裝路徑。因為之後會訓練資料，請讀者們盡量選擇讀寫速度較快的硬碟。

點選加入Windows的環境變數（可不選，能讓Windows的CMD視窗也可以呼叫Anaconda），預設使用Python3.6。

安裝完成後，在開始的列表會出現Anaconda的相關工具。

二、建立獨立的Anacoonda（Python）虛擬環境

Python有許多相依的套件，建議讀者們在做不一樣的Python套件實測試時，可重新建立新的環境，每個新的環境會依照名稱顯示。

下圖是我建立兩個環境，分別命名為testlesson1、testtensorflow。

首先，在本機磁碟（C），新增一個資料夾［testAI］，以便管理環境中的檔案，點選［Anaconda Prompt］。

指令：移動至資料夾［testAI］

>cd \testAI

指令：建立Anaconda環境

>conda create --name testAI python=3.6 anaconda

指令功能：

conda create：建立虛擬環境

–-name testAI：環境名稱，取名為testAI

python=3.6：Python的版本為3.6

anaconda：建立環境時，會把Python相關的套件也一起安裝，例如：NumPy、SciPy等常用的套件，也有Jupyter Notebook。

Anaconda會詢問你該虛擬環境是否安裝這些套件，輸入指令y

>y

安裝完成後，您可以用下列兩個指令開啟 / 關閉虛擬環境：

>conda activate testAI

>conda deactivate

若成功開啟虛擬環境，命令列最左方的顯示會由（base）改為（testAI）。

三、安裝TensorFlow 、 Keras、Opencv

接著，我們要安裝一些訓練AI模型的套件，這些都是python相關的套件，您可以用pip安裝，也可以用conda安裝。

安裝Python的Tensorflow套件：

>conda install tensorflow

安裝Python的keras套件：

>conda install keras

安裝Python的opencv套件：

>conda install opencv

套件安裝的差不多了。如果您有想要訓練的資料集、執行的程式，可以放在資料夾［testAI］裡。

接著移動至指定的資料夾：

cd ./ms-agv-car-master/keras_source

回到上一層資料夾：

cd ..

指令功能：

cd ./ms-agv-car-master/keras_source：移動資料夾到ms-agv-car-master/keras_source

cd .. ：回到上一層資料夾

五、執行手寫辨識範例

最後，我們執行一個訓練資料的手寫辨識範例，確認Tensorflow系統環境都沒有問題。

（資源來自keras中文文檔https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/）

首先，安裝git套件。

>conda install git

接下來：

1、透過git下載keras的範例

git clone https://github.com/fchollet/keras.git

2、移動到範例資料夾

> cd ./keras/examples/

3、執行手寫辨識訓練資料，若執行未出現錯誤，恭喜您已安裝成功，可不用等待程式執行完畢，［Ctrl+C］直接跳出訓練畫面

> python mnist_mlp.py

今天的分享至此結束。盼望這篇文章能給讀者們一些幫助，下次見！

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