科登學院
故事背景
在未來的都市中，交通擁擠成為一個普遍的問題，尋找停車位變得困難而耗時。為了解決這個問題，科學家們開發了一個創新的停車系統，稱為
「mBot AI 停車場」。
「mBot AI 停車場」採用了最新的人工智慧技術和機器人科技，並且具備高度智能化的功能。這個停車系統旨在提供使用者一個便捷且高效的停車體驗。
當使用者到達停車場時，他們會發現一個現代化且智能化的停車場入口。入口處配備了先進的語音辨識和文字辨識技術，使用者只需進行身分辨識，系統便能夠辨認出他們的身份。
一旦身份辨識完成，停車場系統將指示一輛特殊設計的機器人車輛 —— mBot 進入場內進行停車操作。mBot 擁有強大的感測能力，能夠準確判斷車輛周圍的狀況和障礙物，並找到最佳的停車位。
使用者可以透過控制介面或語音指令，告訴 mBot 他們希望停車的位置和方向。mBot 會利用其精準的運動控制技術，靠近停車位並進行精確的停車操作。這其中包括利用內建的循跡感測器，使 mBot 能夠在狹小的停車格中精確停靠，而不會偏離或損害其他車輛。
「mBot AI 停車場」專案不僅簡化了停車過程，提供了更高效和方便的停車體驗，同時也提升了停車場的安全性和管理效率。使用者只需輕輕一聲指令，mBot就能幫助他們完成精準停車，讓他們可以節省時間並享受更愉快的停車體驗。
「mBot AI 停車場」的創新和智能化，使它成為未來城市中不可或缺的一部分，為人們帶來便利和舒適的交通體驗。這個專案彰顯了 mBot 的多功能性和應用潛力，並展示了人工智慧技術在現實生活中的實際應用，為人們帶來更美好的未來。
隨著「mBot AI 停車場」的普及，城市停車問題逐漸獲得解決，人們的生活品質也得到了提升。這個專案不僅成為了一個創新的科技突破，更是一個實用且引人入勝的應用領域，將未來城市的交通發展帶向了全新的境界。
Level 1
基礎能力
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課程目標：
1. 熟悉 mBlock 5 與 Makeblock App 環境的基本操作。
2. 認識 mBot 自走車、各式感測器與模組，和對應的基本控制積木。
3. 學習程式的基本架構、判斷條件與迴圈等概念。
4. 善用變數與副程式，讓程式容易閱讀理解，也更容易發展長大。
5. 透過「換道超車」、「循跡接力賽」等小專案來幫助認識
硬體與基本控制積木。
學生收穫：
1. 認識新的軟體與硬體環境，熟悉操作方式與運作原理。
2. 了解 mBot 運動積木、聲光積木、顯示積木、偵測積木的使用方式。
3. 了解避障、循跡、紅外線通訊的運作原理，並認識相關的感測器。
4. 初步認識如何撰寫易於閱讀與修改的程式。
5. 認識程式基本組成：迴圈、等待...秒、變數、副程式。
6. 透過各式小專案，在玩樂競賽中自然而然打下深厚基礎。
修課說明：
1. 不須先修其他課程，適合任何程度入門。
2. 若欲修習後續 Level 2 ~ 4 課程，皆必須先修 Level 1 課程。
3. 根據年齡和理解程度差異，將拆成初階與進階班級授課，
課程內容與節奏會有所差異。
適合對象：
1. 無程式基礎，想藉此機會接觸程式設計，感受其中樂趣者。
2. 已有程式基礎，想更進一步精進自己，開發有趣系統專案者。
3. 最低修課年齡：國小五年級，11 歲以上。
競賽遊戲小專案：
1. 換道超車
2. 循跡接力賽
Level 2
基礎停車場
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課程目標：
1. 實作 mBot 停車場基本功能，能夠移動至指定停車格，
且可原路返回。
2. 活用數學計算停車格位置，不僅精簡程式，也證實數學
可解決實際專案問題。
3. 能夠有系統地包裝程式的不同功能，易於閱讀與維護。
4. 不單純只是停進停車格，更需要將車身停正，成品才夠專業。
5. 能夠在有限的資源下，思考規劃系統，來達到預期的功能。
學生收穫：
1. 初次接觸稍微複雜的專案，能夠訓練程式架構的規劃，
與整合基礎概念的能力。
2. 感受數學的強大，確實應用於專案並解決問題，
享受其中的感動。
3. 能夠更有架構地撰寫程式，不僅易於維護，也易於閱讀，
更易於發展系統。
4. 人機合一，充分感受 mBot 循跡時當下所見，
能夠單靠兩顆感測器將車身停正。
5. 完成 mBot 停車場的雛型，確實面對並解決難題，
可從中獲得莫大的成就感。
6. 學習如何善用現有資源，思考替代方案來解問題，
是未來在科技這條路上很重要的能力。
修課說明：
1. 請先修習「mBot AI 停車場」Level 1，
並確認自己是否已達成課程目標且有收穫。
2. 先備知識：mBlock 5 環境、mBot 基本控制積木、
mBot 硬體與感測器、程式基本架構。
3. 根據年齡和理解程度差異，將拆成初階與進階班級授課，
課程內容與節奏會有所差異。
適合對象：
1. 已修畢「mBot AI 停車場」Level 1 ，且有意深入鑽研者。
2. 最低修課年齡：只要修畢以上課程，年齡不限。
3. 參考修課年齡：國中一年級，13 歲以上。
系統架構圖：
Level 3
人工智慧
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課程目標：
1. 熟悉 Microsoft (微軟)「認知服務擴展」的設定與操作。
2. 熟悉 Google「機器深度學習擴展」的設定與操作。
3. 對於 AI 發展背景與應用有基本的認識。
4. 引入通訊概念，連接「設備」與「角色」區域，將 AI 擴展
與 mBot 做結合。
5. 熟悉 mBlock 5 和 mBot 內建通訊積木的使用方式。
6. 將原本的停車場加入 AI，能夠以人臉辨識、語音辨識、
文字辨識來控制 mBot 完成任務。
學生收穫：
1. 初次接觸 AI，搭上科技浪潮，在實際專案中體驗如何應用 AI，
見識其強大與新奇之處。
2. 熟悉通訊與系統領域，深入思考與感受，有助於未來設計與
製作系統專案。
3. 認識 mBlock 5 環境常用的通訊積木：即時模式廣播、
上傳模式廣播、使用者雲訊息。
4. 能夠自由運用各式通訊積木，熟悉彼此差異與使用時機。
修課說明：
1. 請先修習「mBot AI 停車場」Level 2，
並確認自己是否已達成課程目標且有收穫。
2. 先備知識：mBlock 5 環境、mBot 控制積木與感測器、
mBot 停車場基本架構。
3. 根據年齡和理解程度差異，將拆成初階與進階班級授課，
課程內容與節奏會有所差異。
適合對象：
1. 已修畢「mBot AI 停車場」Level 2 ，且有意深入鑽研者。
2. 最低修課年齡：只要修畢以上課程，年齡不限。
3. 參考修課年齡：國中一年級，13 歲以上。
系統架構圖：
Level 4
AI 監控系統
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課程目標：
1. 為了模擬更真實的智慧停車場，設計可管理多台車子進出的
AI 監控系統。
2. 搭配「文字轉語音」積木，在操作系統時，
會有電腦語音輔助說明，含中文與英文版。
3. 不同車子在進出場時，加入不同風格的音樂，增添樂趣。
學生收穫：
1. 學會如何設計與規畫模擬真實情境的系統，能夠多方面地考慮，
培養職場競爭力。
2. 能夠整合先前所學，從容應對不同的實驗需求，迅速設計與製作
理想專案。
3. 對於程式架構的設計將更有感受，更加理解分類與系統化管理的涵義。
4. 在設計規劃並實作複雜系統的同時，享受其中帶來的樂趣，
感謝自己的努力與成長。
修課說明：
1. 請先修習「mBot AI 停車場」Level 3，
並確認自己是否已達成課程目標且有收穫。
2. 先備知識：mBlock 5 內建通訊積木、mBot 積木與感測器、
mBot AI 停車場基本架構、基礎系統架構概念、
進階程式設計能力。
適合對象：
1. 已修畢「mBot AI 停車場」Level 3 ，且有意深入鑽研者。
2. 最低修課年齡：只要修畢以上課程，年齡不限。
3. 參考修課年齡：國中二年級，14 歲以上。
系統架構圖：
