「人工智慧」是一個很熱門的話題，不過就技術而言它已經存在已久。
最近，我非常專注地閱讀了百度的 Paddle 飛槳網站 https://www.paddlepaddle.org.cn/ 有關人工智慧技術的內容，我覺得它非常清楚地解釋了人工智慧、機器學習和深度學習之間的關係。因此，我特別把這些內容整理起來。從下圖一來解釋這三者的關係，人工智慧 AI 可以被視為應用於各個領域的一種技術，其需要依賴於機器學習 (ML：Machine Learning) 的方法。機器學習技術可以分為兩種主要形式，即早期的傳統學習技術和現代的深度學習技術 (DL：Deep Learning)。
在早期的機器學習中，由於硬體運算效能有限且訊息數據難以大量取得，技術的發展側重於分析訊息的特徵。以我過去學習過的語音和影像技術為例，我們需要分析語音的發音方式，例如聲母、韻母、子音...等，並提取出聲音的特徵，還有從頻譜的角度來分析語音特性。之後，我們建立一個模型，例如隱藏式馬可夫鏈 (HMM)，以便進行語音的訓練和識別。過去，同樣的過程也被運用在影像處理方面，先解析影像訊號，分析影像特性並取得其特徵，再建立影像的模型。從上述描述可以看出，傳統的技術需要對這多媒體訊號的特性進行深入研究，不論是從時域（time domain）或頻譜（frequency domain）的角度來解析訊號的特徵。接著，根據這些特徵建立一套模型，並將有限的數據輸入到模型中，最終進行模型的訓練以獲得適合的結果。這個過程需要對訊息進行大量的研究和分析，並且受限於資源和數據的可用性。
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GMap.NET 是一個功能強大的地圖繪製套件，用於 WinForm 應用程式並載入 Google 地圖。由於 Google 地圖本身提供 API 函數讓第三方使用，而 GMap.NET 套件將這些 Google 地圖的函數封裝起來，組成一個 .NET 環境下開發的函數庫，方便用 C# 語言開發地圖繪製與標示的功能。
首先，在 Visual Studio 上面開啟一個專案準備開發 GMap 地圖，接著從 NuGet 套件管理中搜尋 "GMap"，安裝 GMap.NET.WinForms 等相關的軟體函數庫，如下圖一所示。
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| 圖一：安裝 GMap.NET 套件 |
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| 圖一：錄製 IP CAM 的畫面 |
首先，VideoWriter 是一個 Emgu.CV 的類別，用來錄製影像檔，參考下圖二的說明。創建這個類別時，至少要提供的參數：錄製的檔名、FPS (Frame rate Per Second)、Frame尺寸大小、以及是否彩色錄影。
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Emgu CV 是一套處理影像的跨平台套件，它將 OpenCV 的影像處理函數庫透過 .Net 核心封裝成 Emgu CV。從 2008 年開始 Emgu 開發出 1.2 版本，2009 年推出 2.0，到了 2015 年進展到 3.0 版本，2019 年進到 4.0 版本，目前已經來到 4.7 的版本號了。最新的 Emgu 可以支援 Windows、Linux、iOS、安卓...等各種平台，並且提供 C#、C++、VB.NET 等語言的範例程式碼，開發編譯的環境則需要 Visual Studio 2017 以上的版本。
底下來實作一個 IP Cam 網路擷取影像的案例，實作過程前，先說說這套 Emgu 的缺點。我在開發的過程中發現版本間的程式碼無法相容，比如：開發用 3.1 版本，當升級到 4.2 版本後，很多函數的 interface 改了，有的類別名稱也改了，造成程式碼無法上下版本相容，這點是它的一大問題。
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最近拿到一塊 NXP LPC55S69 開發板，準備開發 USD + SD 存取，板子被包裝在下圖的盒子內，盒子封面印有這塊開發板的官方網路連結。根據技術文件的介紹，這套開發板大約是2020年上市了穩定版本，官方規畫這顆 MCU 主要應用於工業物聯網 IOT ﹑自動化﹑診斷設備...等領域。
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| 圖一：LPC55S69 開發板的包裝盒 |
下圖二是開發板的正面原貌，板子中間是 MCU LPC55S69，晶片核心是ARM Cortex-M33，具有雙核心的封裝，內部最高時脈為 150MHz。基本上，晶片都包含了一般 MCU 該有的周邊，比較特別的部分有雙 USB 介面﹑雙 SD 介面﹑以及語音介面。在圖的右上方有語音的 codec 晶片，能將語音轉成數位化後接到 LPC55S69 處理。左邊有兩個 micro USB 接口，分別支援 Full speed 和 High speed 的規格，另外有兩個 micro USB 接口分別是供電和 debug 之用。 左下方的區塊是 Link2 on-board debugger，它支援除了 NXP 自家的 Link2 除錯器之外，也支援外接 J-Link 的除錯器。
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