人工智慧(AI)與物聯網(IoT)結合，成為AIoT智慧物聯網，可以透過物聯網裝置去存取圖像、影像、聲音或是任何形式資料，利用人工智慧技術做更深層的數據分析，使物聯網領域更加進步達成人工智慧的運用。

資料不回傳雲端，在物聯網設備裝置上執行人工智慧運算工作，滿足即時回應、資料隱私、離線處理等多元需求，即邊緣運算（Edge Computing）。

本實驗室滿足智慧物聯網在邊緣運算的需求，支援機器學習 &人工智慧、機器學習實驗、嵌入式系統實驗、物聯網相關實驗教學。

機器學習 &人工智慧

學習機器學習與人工智慧的基礎概念、掌握機器學習的基礎、了解如何構建神經網絡DNN、CNN、RNN模型，以及學習如何訓練資料，以Google CoLab雲端進行程式實作，資料輸入、訓練神經網路、評估成果等。

嵌入式系統實驗

實驗課程涵蓋Linux安裝，Linux檔案、目錄與磁碟格式，學習Shell與Shell Scripts，Linux使用者管理，以及Linux系統管理員等五大部分，奠定雲端網站與開發物聯網邊緣計算Linux基礎。

機器學習實驗

以Python程式語言及深度學習Keras套件，與Tensor RT，實作深度學習與NVIDIA Jetson Nano 邊緣運算框架，資料訓練神經網路、以建立專屬模型，進行YOLO物件偵測、影像辨識、物件偵測、影像分割等實務範例。

物聯網相關實驗

透過物聯網裝置去存取環境數據、影像等，以單晶片開發板Arduino、NodeMCU ESP32S、ESP32-Cam，MCS-8051、樹莓派等，與感測模組以MQTT與Node-RED進行物聯網量測實作。