實體研習課
課程類別:生涯探索
適合對象:高中、高職、大專院校
報名期間: 2026-04-10 ~ 2026-06-30
活動時間:
2026-07-27
~
2026-07-30
活動地點:新竹市
奧運除了是運動員較勁賽場,也早已成為各國運動科技大秀肌肉的舞台。當體育賽事走到科技為勝負結果扮演要角的今天,科技化訓練,對運動員而言,已是大勢所趨。
由科技部精準運動計畫支持的陽明交大資工系易志偉教授團隊,將帶領學員深入了解AI在運動賽事的應用實例,包含情蒐系統,智慧發球機模擬球壇高手技藝、球員跑位與落點分析。看國手訓練如何導入AI技術,使學員迅速入門智慧運動領域、 並透過黑客松競賽,完成自己的AI運動大數據專題成果。
專家引導.探索實作
由AI專家、頂尖大學教授帶領
國立陽明交通大學教授團隊與AI專家帶領,讓你4天內深入探索機器學習與深度學習的基本概念與技術,掌握最新AI運動專題研究的應用。
AI運動場域競賽體驗
讓學員實際到運動科技驗證場域體驗活動,了解AI發球機、智能球拍、即時運動肢體辨識、跑位分析、落點分析、賽局數據分析等系統的運作。
專業助教 帶領AI實作
由資工系、資管系背景專業助教群,帶領每一組團隊學員實作AI模型訓練、程式實作,隨時提供解惑,鼓勵並促成小組完成營隊專題成果。
黑客松 成果展現
由教授出題,小組解題,助教引導學員實作羽球大數據分析與AI建模,完成自己的精準運動預測專題成果。
課程內容
AI 的創新應用導覽
認識人工智慧的發展趨勢與真實應用場景。
認識人工智慧
了解 AI 的基本原理與生活中的實際應用。
機器學習入門
認識機器學習的基本邏輯與模型運作流程。
Kahoot! D1 趣味問答
透過互動遊戲快速複習上午重點內容。
電腦資訊展館參訪
參觀科技展區,深入了解產業發展與技術演進。
機器學習實作:迎歸預測
實作簡單的資料預測任務,初步建立 AI 模型。
機器學習實作:分類任務挑戰
完成資料分類實驗,強化模型應用理解。
認識深度學習
認識神經網路與深度學習的概念與運作方式。
CNN 影像辨識實作
實際操作圖像分類模型,體驗電腦如何辨識影像。
Kahoot! D2 趣味問答
用互動方式檢視學習成果,增加參與感。
影像處理實作與系統展示
實作影像處理任務並參觀實作成果展示,了解技術應用。
電腦視覺導覽介紹
認識電腦視覺的實際應用與未來可能性。
羽球場數據收集 × 應用介紹
說明羽球科技系統架構與數據分析方法。
羽球場體驗活動
實際體驗科技羽球場域與數據蒐集流程。
羽球數據收集與分析實作
分組進行數據收集與初步分析操作。
羽球數據收集與分析強化
優化分析流程與視覺化操作,強化資料解讀。
羽球數據展示與簡報練習
統整分析成果,練習圖表與解說呈現。
黑客松任務說明
了解分組任務內容與競賽規則,準備啟動挑戰。
黑客松分組實作競賽
小組進行專題實作與資料應用分析挑戰。
成果發表會
發表團隊成果與解說,展現學習歷程與創意實作。
頒獎 × 證書 × 合照
表揚優秀團隊,頒發學習證明與共同合影留念。