終於完賽了，共三十天的文章，邊學邊寫、進度緊湊，雖然實作上我很不滿意，材料東缺西買...
所以今天的貢獻:
一、材料費至少:
| 品項 | 價格 |
|---|---|
| 樹莓派3B+ | $1390 |
| MicroSD_16G | $129 |
| 5MP 攝像/攝影模組 | $390 |
| Raspberry pi USB Camera | $240 |
| 自走車底盤_圓底兩驅 | $380 |
| 繼電器模組 | $125 |
| RPLiDAR A1 | $3136 |
| 4*伺服馬達SG90 | $29*4 |
| 共 $5906 |
但如果你夠有錢，
RPLiDAR A1甚麼3千爛東西?
可以往上買更好的光達 [ROS#6]LiDAR(光達)介紹
自走車自己兜多累?
可以直接買TB3( Turtlebot3-Burger $35,000); [ROS#7]Turtlebot介紹
買伺服馬達自己組機械手臂多麻煩?
你可以買現成 $1300~3450 [ROS+AI]XX辨識之床邊服務機器手臂
#以上幾乎都可在露天買到
二、核心技能
這30天收穫最大的部分可能就在建立環境時，學到的
- 路徑設定
- 檔案架構
- 指令語法
- 各版本支不支援 相不相容…
這三十天中的部分天數並沒有很明確地完成，但因為這可能是我唯一的鐵人賽所以我想我會壓日期更新!
AI入門的部分按主題式壓縮成各一天，好處是可以概念性的分類出各自差異，例如
- 處理 training data 準確率問題 v.s. 處理 overfitting 問題
- 影像用CNN-Based、語音用RNN-Based之類的
- Supervised learning v.s. Reinforcement learning v.s. Unsupervised learning
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