【2020教育創客論壇展開】
2020臺灣程式教育創客論壇於12月12日在致理科技大學盛大展開啦🎉

未來致理將針對108課綱科技領域課程推動，學習歷程推廣與校園參訪交流等進行深度合作，創下國內首例！🥳

我們還邀請了教育界長官及貴賓們參訪校內辦學特色展示區及AI教育機器人、無人機競賽專屬練習場域，展現人工智慧教學領航的實力。
#致理科大 #AI人工智慧 #108課綱 #2020教育創客論壇

資料來源👇
https://money.udn.com/money/story/5723/5096151

圖下為👇
致理科大陳珠龍校長（中）與新北市家長會長協會候選理事長李榮隆（左二）簽訂MOU

中時專欄：林建甫》人工智慧教育該向高中扎根

2018年08月20日 20:28 林建甫
最近高中歷史課綱爭議很大。高中生該學什麼？請注意一下對岸的舉措。

為了培養更多的新科技人才，上海日前發表全球第1本人工智慧中等教育教科書「人工智能基礎」，並在北上廣40所中學率先使用，內容包括人工智慧發展歷史以及主要應用發展的介紹，包括臉部辨識、公共安全系統、自動駕駛等。

該書是由商湯科技公司與華東師範大學慕課中心（MOOC）合作，並邀請上海6所知名高中教師團隊共同編著。值得注意的是，商湯科技今年4月完成6億美元C輪融資，創下了AI新創企業單輪融資金額的新紀錄，估值超過45億美元，也是目前全球身價最高的AI獨角獸，華為、小米、Nvidia、高通都是商湯的客戶以及策略夥伴。

由於商湯科技擁有深厚科技基礎，產業發展及原創技術的經驗豐富，因此在「人工智能基礎」的編撰思維與傳統教材不太一樣，更強調「手腦結合」的學習方式。同時商湯科技還和這些學校合作設立了人工智慧教學實驗室。該實驗室配置了商湯研發的深度學習演算法Parrots，並加入了人臉識別互動機、姿態識別互動機、手機增強現實應用等系統。學生可以結合教科書內容及有實驗室完成各種課堂實驗、作業、競賽及自主創新項目，能夠培養學生理論結合實踐的能力。

大陸教育部公布的《普通高中課程方案和語文學科課程標準（2017年版）》，正式將「人工智慧」、「物聯網」、「大數據」訂為課程標準，並新增「數據與計算」及「信息系統與社會」兩個必修課程模塊，將於今年秋季正式施行。換言之，大陸教育課綱的目標明確，就是努力向下扎根全力培育數位經濟人才，推動中國成為科技、經濟大國。

追根究柢起來，大陸教育政策的思維其實源於美國對於科技人才培育的STEM計畫。1986年美國國家科學委員會提出STEM的概念，取科學（Science）、科技（Technology）、工程（Engineering）及數學（Mathematics）4個字的第1個字母組成，目標是整合科學、技術、工程和數學領域的綜合發展，全力培育科技人才菁英，進而提高美國全球競爭力。

最早STEM的推動以高等教育為主，後來美國政府積極向下延伸，並將STEM設定為1～12年級的標準課綱之一，除了學校之外，不少高科技公司也將這個概念吸收，成為培育人才的核心標準。

準確地說，STEM並不是單指4個學科的加總，它更強調的是4個領域的融合，並用於解決現實社會中所發生的事情，是以這4個領域的知識為基礎，進行創造、設計、建構、發現、合作並解決問題。STEM教育不忽略分科教育，但更重視跨領域統整的精神。目前日新月異的新科技，人工智慧、物聯網、共享經濟都是跨領域整合而成的新創型態，也都算是STEM發展的成果。

美國很清楚「科技就是國力，就是競爭力」，因此歷任總統都十分重視STEM教育的推動。2012年美國總統歐巴馬即喊出STEM是未來教育的主要方向，並提倡「提升下一代青年學子科學指標」，2016年他以「教育以創新」（Educate to Innovate）為口號，再投入40億美元加強STEM計畫的推動。去年川普也簽署備忘錄，規畫至少補助2億美元支持STEM教育的發展。

回過頭來看台灣的情況，一直以來我們在數學、科學兩大學科表現突出，但涉及到應用的科技、工程層面的表現就差強人意，也就是知識充足，但運用有待加強。而且未來的教育，絕不能僅限於單一面向知識的學習，而是跨領域整合、面對問題、解決問題才是最有價值的能力。

值得省思的是，近年來台灣大力推動新創企業發展，期盼打造出台灣的獨角獸，對比美國及中國這兩個產生最多獨角獸的國家，或許教育正是其中的關鍵。STEM教育的跨領域整合學習及以解決問題為目標的主軸，正是培育創業家最好的方式。日前新版的「十二年國教課綱」科技領域從自然領域獨立出來，並也規畫將國中及高中必修納入「程式設計」，但不少學校都發現師資不足與設備未到位，加上我們社會仍十分重視「成績」，忽略技術的實際運用。如何反轉這個舊有的觀念，真不是件容易的事。但結合未來趨勢布局下一個世代的教育，實是當務之急。

（作者為台灣經濟研究院院長、國立台灣大學經濟系教授）

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1. 機器學習簡介（影片，5 min）
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3. 神經網路簡介（影片，1 hr 20 min）
4. 機器學習 101（十二週課程，文章）
5. 深度學習 101（十二週課程，影片+文章）

Part 2. 選擇框架（Framework）
1. neon（軟體下載 + 簡介 + 教育訓練，有文章與影片）
2. TensorFlow（軟體下載 + 簡介文章）
3. Caffe（軟體下載 + 簡介文章 + 教育訓練，有文章與影片）
4. Theano（軟體下載 + 簡介文章 + 教育訓練，有文章與影片）
5. BigDL（軟體下載 + 簡介文章 + 教育訓練，有文章與影片）
6. MXNet（軟體下載 + 簡介文章）

Part 3. 利用工具提昇（Enhance with Tools）
1. Intel Nervana（深度學習函式庫）
2. Movidius（神經網路運算函式庫）
3. Intel 特化過的 Python（已包含人工智慧相關外掛）
4. Intel 數學核心函式庫
5. 01.org：Intel 的深度學習神經網路函式庫
6. Intel 機器學習函式庫（僅適用於 Linux 平台）
7. Intel 數據分析函式庫
8. BigDL：用於 Apache Spark 的分散式深度學習函式庫

如果點擊某連結後，頁面變成英文，可以注意一下右上角有沒有可以改「語系」的地方。如果有，不妨改成「簡中」，方便那些英文苦手的朋友看。

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呂聰賢

AI 人工智慧 是什麼? 機器人會取代人類嗎? | What is Artificial Intelligence?

我終於鼓起勇氣來聊人工智慧了～ AI一直都是熱門的話題，但也因為太受歡迎了各種解釋跟見解都有...🤦🏻‍♀️
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🔹 AI 人工智慧 人類怕什麼
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【Resource】
bnext.com.tw/article/38923/BN-2016-03-14-120814-178
https://builtin.com/artificial-intelligence
https://learn.g2.com/history-of-artificial-intelligence
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