健康照護科技專題(二) Syllabus 2025 Fall

課程時長：16週（每週3小時，包含講座、實驗室與練習）
先修條件：具備AI的基礎知識。熟悉空間資料處理有助益但非必要。
課程目標：培養學生設計、開發與評估基於AI視覺的無障礙輔助科技的能力，重點涵蓋導航、空間智慧、環境安全以及視障人士、認知或情感需求的支援。

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課程結構

課程分為五個模組，每個模組聚焦於AI視覺與輔助科技的關鍵領域。每個模組包含講座、實作練習與專案，以強化學習。課程大綱將提供的科目與練習整合成一個連貫的課程。

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模組一：AI視覺與空間智慧基礎（第1-3週）

目標：理解AI視覺、空間智慧及其在輔助科技中的應用基礎。

第1週：AI視覺與空間智慧簡介

• Topics:
  • Overview of AI vision: Object detection, image segmentation, and scene understanding
  • AI needs spatial intelligence: Concepts of spatial awareness and mapping
  • AI needs spatial intelligence 2: Advanced spatial reasoning with AI
  • AI needs spatial intelligence 3: Detect obstacles: Techniques for obstacle detection using computer vision
• 活動：
  • 講座：介紹電腦視覺框架（例如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）
  • 實驗室：設置電腦視覺環境並處理範例圖像
  • Exercise: Blind spatial intelligence (Introduction to spatial data visualization for accessibility)

第2週：障礙與危險偵測

• Topics:
  • Detecting obstacles: Algorithms for real-time obstacle detection (e.g., YOLO, SSD)
  • Detecting hazards: Identifying environmental dangers using AI vision
  • Perspective transformation: Converting 2D images to 3D spatial models
• 活動：
  • 講座：深度學習應用於物件與危險偵測
  • 實驗室：使用預訓練數據集訓練簡單的障礙偵測模型
  • Exercise: Obstacle Avoidance 1 (Simulate obstacle detection in a controlled environment)

第3週：空間資訊與識別輔助

• Topics:
  • Spatial information and recognition assistance: Building spatial maps for navigation
  • Spatial sketching and spatial maps: Techniques for creating 2D/3D spatial representations
  • Real world, spatial intelligence: Applying spatial intelligence in real-world scenarios
• 活動：
  • 講座：Voronoi圖與空間分割應用於導航
  • 實驗室：使用感測器數據建立基礎空間地圖
  • Exercise: Blind spatial intelligence (Develop a simple spatial map for a virtual environment)

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模組二：視障導航與安全之AI應用（第4-7週）

目標：開發針對視障人士的AI視覺導航與安全系統。

第4週：視障導航之AI視覺

• Topics:
  • Blind navigation image recognition: Image-based navigation systems for the visually impaired
  • Blind navigation image recognition 2 (safe route): Path planning for safe navigation
  • AI blind visual assistive technology: Tools and frameworks for assistive navigation
• 活動：
  • 講座：感測器融合（攝影機、LiDAR、超聲波）應用於導航
  • 實驗室：實現基礎圖像識別導航系統
  • Exercise: Blind AI navigation (Simulate a navigation scenario for a visually impaired user)

第5週：進階導航與安全路徑規劃

• Topics:
  • AI Vision and LLM for Safe Routing Recommendation: Integrating large language models for route planning
  • AI Vision and LLM for Safe Routing Planning OmniSafe (Voronoi-based): Voronoi-based path planning
  • OmniSafe: Follow Voronoi 1 (New Scenario Campus Trail): Campus trail navigation
• 活動：
  • 講座：Voronoi圖在安全路徑規劃中的應用
  • 實驗室：實現基於Voronoi的導航演算法
  • Exercise: Blind AI navigation (Design a safe route for a campus trail scenario)

第6週：OmniSafe導航場景

• Topics:
  • OmniSafe: Follow Voronoi 2 (New Scenario Corridor): Corridor navigation
  • OmniSafe: Follow Voronoi 3 (Country Alley): Rural alley navigation
  • OmniSafe: Follow Voronoi 4 (Rural Road): Rural road navigation
  • Advanced Navigation for People with Visual Impairments: Multimodal navigation systems
• 活動：
  • 講座：不同導航環境中的挑戰
  • 實驗室：在模擬的鄉村與城市環境中測試導航演算法
  • Exercise: Obstacle Avoidance 2 (Test navigation in a complex environment with obstacles)

第7週：自動駕駛與無障礙

• Topics:
  • Autopilot: AI-driven autonomous navigation systems
  • Accessible space detection: Identifying accessible routes and spaces
• 活動：
  • 講座：自動駕駛系統及其在無障礙中的適應
  • 實驗室：模擬針對視障人士的自動駕駛系統
  • Exercise: Blind AI navigation (Integrate autopilot features into a navigation prototype)

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模組三：認知與情感輔助科技（第8-10週）

目標：探索AI在認知支援與情感分析中的輔助科技應用。

第8週：認知支援與多工任務

• Topics:
  • Information processing, cognitive disability life assistance: AI for cognitive support
  • Multitasking training, delaying dementia: Cognitive exercises using AI
• 活動：
  • 講座：AI在認知療法與多工任務中的應用
  • 實驗室：設計簡單的認知訓練應用程式
  • Exercise: Assistive device design (Prototype an AI-based cognitive aid)

第9週：AI情感分析

• Topics:
  • AI-assisted emotional analysis: Sentiment and emotion detection using AI
  • AI-assisted emotional analysis (II) (Boundary-themed app): Focused emotional analysis applications
• 活動：
  • 講座：面部表情識別與自然語言處理應用於情感分析
  • 實驗室：使用面部或語音數據建立情感偵測模型
  • Exercise: Emotion, mood, artificial intelligence (Analyze emotional data from sample inputs)

第10週：進階情感與認知應用

• Topics:
  • Integration of emotional and cognitive assistive technologies
  • Ethical considerations in AI for emotional and cognitive support
• 活動：
  • 講座：輔助AI系統的倫理設計
  • 實驗室：將情感與認知支援整合至單一原型
  • Exercise: Advanced AI applications (Develop an integrated emotional-cognitive assistive tool)

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模組四：AI、虛擬實境與遊戲化無障礙應用（第11-13週）

目標：利用AI、虛擬實境（VR）與遊戲化技術開發創新輔助應用。

第11週：AI + VR + 遊戲化無障礙應用

• Topics:
  • AI + VR + Gaming: Service applications of major technology trends: Trends in assistive tech
  • G4H app creation, media creation: Gamification for health and accessibility
• 活動：
  • 講座：VR與遊戲化在無障礙中的應用
  • 實驗室：開發簡單的VR輔助應用程式
  • Exercise: G4H app creation, media creation (Design a gamified accessibility app)

第12週：生成式AI在環境安全中的應用

• Topics:
  • Generative AI in environmental safety applications: Generating safety visualizations
  • Safety Visualization: Visualizing environmental risks
  • Safety Visualization for All People: Inclusive safety design
• 活動：
  • 講座：生成式AI用於視覺化（例如DALL·E、Stable Diffusion）
  • 實驗室：使用生成式AI創建安全視覺化
  • Exercise: Advanced AI applications (Generate a safety visualization for a public space)

第13週：運籌學與演算法設計

• Topics:
  • Operational Research: Optimization for assistive technologies
  • Dog fetching ball by the pool without getting wet: Path optimization algorithms
• 活動：
  • 講座：優化技術（例如Dijkstra、A*、Voronoi）
  • 實驗室：解決路徑優化問題
  • Exercise: Algorithm (Design an algorithm for a navigation scenario)

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模組五：進階應用與實作（第14-16週）

目標：整合知識，開發全面的輔助科技應用。

第14週：專案提案與設計

• Topics:
  • Review of AI vision, navigation, cognitive, and emotional assistive technologies
  • Project planning and requirements gathering
• 活動：
  • 講座：專案設計與評估指標
  • 實驗室：頭腦風暴與提出應用專案
  • Exercise: Advanced AI applications (Draft a project proposal)

第15週：專案開發

• Topics:
  • Prototyping and iterative development
  • Testing AI vision and navigation systems in real-world scenarios
• 活動：
  • 實驗室：建立與測試專案組件
  • Exercise: Blind AI navigation (Integrate navigation and safety features into the project)

第16週：專案展示與評估

• Topics:
  • Presenting assistive technology solutions
  • Evaluating accessibility and usability
• 活動：
  • 專案展示與同儕評審
  • 提交最終專案
  • Exercise: Advanced AI applications (Demonstrate a fully functional assistive technology prototype)

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評估與計分

• 参与度與出勤：15%
• 每週練習：45%（包含 Blind spatial intelligence, Blind AI navigation, Assistive device design, Emotion, mood, artificial intelligence, G4H app creation, Algorithm, Advanced AI applications）
• 實驗室與作業：40%

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學習成果

課程結束後，學生將能夠：

1. 設計並實現用於障礙偵測、危險識別與安全導航的AI視覺系統。
2. 使用空間智慧與Voronoi路徑規劃，開發針對視障人士的輔助科技。
3. 使用AI與多模態數據創建認知與情感支援系統。
4. 整合AI、VR與遊戲化技術，開發創新的無障礙解決方案。
5. 應用運籌學與優化技術解決現實世界的輔助科技挑戰。
6. 建立並評估滿足無障礙需求的全面輔助科技原型。

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注意事項

• 無障礙：所有課程材料將提供無障礙格式（例如支援螢幕閱讀器的文件、字幕影片）。
• 倫理考量：學生將探討AI在無障礙中的倫理影響，包括隱私、偏見與包容性。
• 客製化：學生可根據特定人群（例如視障、認知障礙）或環境（例如城市、鄉村）調整專案。