10大主題,帶領國高中生輕鬆進入AI殿堂
強化邏輯運算思維,豐富學習歷程檔案
「人工智慧」的概念是由美國科學家John McCarthy於1955年提出
目標為電腦具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力,能夠進行推理、規劃、學習、交流、感知和操作物體。
簡言之,人工智慧就是希望電腦能夠透過學習而具備智慧,來解決人類生活的問題。
節錄自[數位時代]報導
WEF世界經濟論壇執行委員會成員 札希迪(Saadia Zahidi)
「人類如果不想被機器人搶走飯碗,只剩 3 年到 5 年可以準備。」
Google執行長皮蔡(Sundar Pichai)
「AI將比火和電更為重要」
創新工場董事長兼首席執行官李開復
「從機器的弱點找未來機會,讓 AI 人工智慧當你的工具箱」
美國以學術補助支持、或擴大在職學徒制度等等,幫助AI教育的進行、並將AI人才留在校園或與校園有所接觸,以留住師資,使AI不會完全僅在業界活動;而在基礎教育上,則與英國不約而同的,持續STEM教育,使學童具有科技能力的素養。
資料來源:財團法人資訊工業策進會 數位服務創新研究所英國資助8,000電腦科學教師提升技能、發展產學合作AI碩士培育方案、並在各頂尖大學增設200名AI博士學位等等,要在高等教育以及教師素質上著手進行培育、並在基礎教育上加強原先STEM教育,培育科技人才。
資料來源:財團法人資訊工業策進會 數位服務創新研究所中國在教育方面,從2018年5月,就有天津、南開、南京、吉林等大學開設人工智慧學院;此外,還增加AI相關學科研究生名額、並在中小學設置相關課程、推廣程式設計教育、甚至出版了AI的教科書《人工智能基礎(高中版)》。
資料來源:財團法人資訊工業策進會 數位服務創新研究所台灣政府透過跨部會整合及推動「台灣AI行動計畫」,盼將台灣打造成全球AI人才重鎮。 2020年正式將AI課程納基礎教育課程規劃; 預計於今年5月完成發展高中、國中、國小的AI教材與教案示範例。
資料來源: 今日新聞<培育人工智慧人才 2020年起AI課程納入基礎教育> 、聯合新聞網<搭配新課綱 全台第一份人工智慧AI教材今年上路>
特色1:站在巨人的肩膀上學AI
因為有多年教學經驗,更懂得如何以初學者的角度讓學生掌握AI知識的核心。課程講義與範例程式碼均為我們講師群精心彙整與編撰,有了這個武器同時跟著我們的規劃進度,用心地學,一定能掌握到AI的精髓。
特色2:原理與實作兼俱的AI之旅
課程除了解釋演算法,也會加入python實作,從實作了解原理。即使沒有程式基礎,只要照著講師的教學,也一樣可以輕鬆實現成果,不用擔心學不會。
特色3:幫你解決卡關的AI科展專題
專題卡關的原因有時候只要有經驗的前輩指點一下,問題通常就迎刃而解。跟著有經驗的講師學習,可以節省自學四處碰壁的時間,在這幾天所培養的實力,甚至勝過你自學5個月的成果。有了正確的觀念,大大提升AI專題的成功率。
特色4 : 小班制高品質教學
不同於傳統英、數、理的學科補習班,我們提供高品質家教式小班教學,講師即時掌握每位學生狀況,手把手給予適切指導。
特色5:補課機制與線上Q&A平台
若是因故請假,我們提供數位補課,不用擔心學不會。此外,我們還提供線上Q&A的平台,即使你在課後遇到學習的問題,也能得到協助。
特色6:學習AI主流程式語言Python
有膠水語言的美譽,意思是Python很容易將其它語言的程式,進行整合與封裝。教學生主流語言,才跟得上時代脈動,永保競爭力。
對AI人工智慧有興趣
對於數據資料分析有興趣
本課程的目標是引發你
思考機器如何有智慧?機器如何自我學習?AI能解決什麼問題?
課堂以這樣的角度帶你學習AI原理與實作
✔ 認識AI的世界,理解什麼是AI、如何應用AI
✔ 打好Python程式基礎,能夠寫出簡單的程式
✔ 掌握機器學習的基本觀念與重要演算法
✔ 學會預測和分類的方法,運用AI預測未來
✔ 探索深度學習,實作讓AI理解圖像和語言
✔ 瞭解生成式AI應用工具,學習如何與AI互動
Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | ||
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09:15~9:30 | 簽到 | ||||
09:30~12:30 | 【課程導覽與Python入門】 ■ 課程介紹 ■ Python基礎語法與工具 ■ Google Colab使用技巧 |
【分類模型與評估優化】 ■ 邏輯回歸與分類基礎 ■ 實例:Iris 數據集分類 ■ 模型評估與改進 |
【深度學習與CNN:圖像應用】 ■ 神經網路基礎 ■ 卷積神經網路(CNN)理論 ■ CNN實作:MNIST手寫數字分類 |
【生成式AI應用】 ■ OpenAI API ■ 實作案例:簡易聊天機器人 ■ 其他 API 應用 |
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12:30~13:30 | 午餐、午休 | ||||
13:30~16:20 | 【AI入門】 ■ 機器學習基本概念 ■ 線性回歸:理論基礎 ■ 線性回歸:實作練習 |
【經典機器學習模型】 ■ 決策樹 ■ 其他傳統機器學習算法 ■ 算法選擇與集成方法 |
【深度學習RNN:語言/文本應用】 ■ 循環神經網路(RNN)理論 ■ 長短期記憶網路(LSTM) ■ RNN實作:股票價格時間序列預測 |
【實戰演練與未來探索】 ■ 房價預測 ■ 鐵達尼號倖存者預測 ■ AI知識重點回顧 ■ AI學習實踐與展望 |
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16:20~16:30 | 問題研討 |
2025青少年AI人工智慧實作營 | ||
上課時間 | 7/22(二)~7/25(五) 9:30~16:30 | |
總時數 | 24小時 | |
學費 |
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上課地點 | 艾鍗學院-臺北市重慶南路一段143號4樓 | |
備註 | 教室為電腦教室,亦歡迎同學自備筆電 |
Joseph
學歷:
▶ 台灣大學電機工程系博士研究
擅長領域:
▶ 嵌入式Linux系統 / Linux系統程式 / 網路通訊協定 / 機器學習 / 深度學習
Shelly
學歷:
▶ 台北大學資訊工程研究所碩士
擅長領域:
▶ 數據科學 / 資料探勘 / 數值最佳化 / 類神經網路 / 有限元素法
Jerry
學歷:
▶ 台灣大學土木工程研究所博士
擅長領域:
▶ 類神經網路 / 基因演算法 / 最佳化演算法 / 結構力學 / 有限元素法 / 生醫影像處理
Alex
學歷:
▶ 美國聖路易大學生物資訊博士
擅長領域:
▶ 自然語言處理 / 統計推論 / 科學計算 / 數據科學 / 資料探勘 / 數值最佳化 / 資料庫 巨量資料處理 / 機器學習 /深度學習
青少年AI人工智慧實作營
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鼓勵國中和高中的同學來參加,提早做足準備,為自己量身訂做理想的學習歷程檔案。歡迎花30秒填寫聯絡資料,將會有專屬的老師與您一起協助孩子。
從《親子天下》的報導中可了解到,學習歷程資料相當於現行高中孩子申請第二階段之「備審資料」,教育部建置的「高級中學學生學習歷程資料庫正式啟用後,「學習歷程資料庫」將於108課綱上路後正式啟用,提供首屆使用新課綱的高中生。 閱讀更多