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同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
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在十九世紀蒸汽動能機器普遍進入人類社會後，人類生產製造方式產生巨大改變，多數的人力及手工被機器剝奪取代。當時毫無招架能力的人類面對高效率的機器怪獸，也只能拱手讓出職位，許多良民百姓深受失業貧窮之苦，興起了一場工業革命，進而也把人類社會推向一個嶄新的「工業時代」。
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經過兩世紀，隨著電腦、網路的高科技發明，時代的巨輪又將人類逐漸推向「人工智慧時代」。英國牛津大學研究指出『未來十年內，有47% 的工作可能被高科技的人工智慧取代』。另外，Google工程總監雷蒙德．庫茲威爾也預測『到 2045 年，AI 智慧將超越人類智慧，許多人的飯碗恐怕也將被淘汰』。
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人類與 AI 共生共存也已是不可抗拒之命運，尤其又經過了這次的病毒疫情席捲，更加速推動世代的變遷，全人類一批批正往虛擬網路、人工智慧的新世界接踵邁進。因此，現今人類要以工業時代歷史為借鑑，為了避免孩子未來職場被機器人剝奪，在教育觀念上要有所改變，傳統的博聞強記之學應避免，邏輯思考力及創造力才是未來孩子必須培養的能力。
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《Cheers》雜誌也曾在報導上建議『當面對 AI 浪潮，與其仇視 AI 為搶走工作的敵人，不如與它們合作，各取所長，互補其短。充分了解它們的基本概念、運作邏輯是首要之務。』
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為了讓新一代輕鬆能輕鬆面對高科技 AI 未來的瞬息萬變，多年前美國的學校、社區或課後班已提供孩子各種程式教育課程。五、六歲的孩子藉由與各種機器人的互動或簡單的樂高遊戲來接觸程式語言的邏輯概念。尤以科技工程師滿山遍谷的矽谷這帶，程式語言教育開發更甚普遍。
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程式語言對有數理頭腦的孩子是件相當好的創造工具。孩子一進入程式語言變幻莫測的排列組合之間時恍如進入異彩紛呈的魔幻空間，循序漸進地去熟悉掌握語言工具之後，孩子便能發揮能力，激發創意，展現自己。他們大腦不能單單只是被電腦及手機給控制，而是要學會操控這些人工智慧語言，為人類未來建立更美好的新思路。
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前陣子我也起了讓兒子參加程式教育課程的念頭，希望他在閒暇除了跟朋友們相約連線打電動、聊天外，也能涉獵這些娛樂功能背後所隱藏的語言密碼，讓他大腦培養更清晰的邏輯思考力、解決問題能力及激發創造力。
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恰巧台灣「 橘子蘋果兒童程式學苑 」特別來邀請兒子免費體驗他們的線上程式教育課程。對電腦有高度興趣的兒子欣然答應。我預約了美國晚上七點到九點的時段 (台灣早上十點到十二點)讓他在遠端平台上線試試「 Scratch 程式設計課程」。
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起初，我也擔心兒子的中文專業字彙能力有限，會無法吸收課程內容。當準時上線時，專業老師立馬先清楚有條地解說平台的使用方式及上課模式。兒子發現問題馬上可視訊提問，看來師生之間互動交流無障礙，兒子很快便進入學習狀況。
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橘子蘋果所使用的網路教學平台功能相當完善。兒子先根據課程進度逐一觀看教學影片，然後換到學習平台畫面-自行試著把剛剛學到的程式寫出來。雲端教室內的老師可透由平台上看見兒子的編寫的過程，並給予幫助。若語法寫錯無法順利執行操作時，老師即時進行講解以排除障礙。有時他們之間也會用簡單的英文交流。師生之間溝通流暢度及趣味度與親臨現場教室無異。兒子學習過程相當順利且愉快，也成功地設計了第一款小遊戲。
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上完兩個小時的課後，設計遊戲的成就感在兒子內心竄動，他對程式語言的興趣大增，拜託我能幫他報名進階課程。看他喜形於色地玩著自己設計的遊戲時，證明此堂體驗課的學習成效頗大，促使我又進一步去了解整體的課程規劃及報名方式。
學苑主任 Roy 老師，在體驗課後親切詳盡解說了橘子蘋果的創建理念及整套課程的規劃。
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我非常激賞橘子蘋果創辦人 Raymond 自矽谷回台後，十多年來策馬前驅竭力推動台灣兒童的程式教育，成功地開發教材，將四十幾間教室駐點遍佈台灣，並提供規模完善的程式教育環境，課程編排也與時俱進，其優秀的專業師資及教育品質不亞於美國。學成的學員更能進一步與學界、業界進行交流、測驗及比賽，讓熱愛程式語言的兒童能盡情發揮所長，天賦不被埋沒。
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他們目前提供由淺至深提供了一整套國小到國中孩子設計的程式教育課程，包括：
→ 初階：Scratch 程式設計課程
→ 進階：Python、Java Script 程式開發及 HTMK/CSS 網頁開發
→ 高階：網路資料庫應用、演算法、AI 人工智慧。
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❤️有興趣的父母可以先幫孩子報名橘子蘋果所提供的『首次免費線上程式體驗課程：👉 http://oaoa.fun/3axu8k 』。
如果像我們一樣是居住在美西的孩子亦可選擇〈太平洋時間周五或周六晚上7:00-9:00〉上課。
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❤️至於最後讓我決定讓兒子報名參加橘子蘋果程式語言線上課程，原因除了他們提供了專業師資課程、順暢的交流平台外，還有以下三點：
◆ 個人化進度：根據學員的程度個人化學習。程度不好的孩子可以學得慢一些讓學習的每一步驟能更穩健札實；程度好的可以加快學習速度，盡早完成整套課程。
◆ 節省交通時間：線上課程最大的好處就是父母不用浪費時間當司機，辛苦往返接送孩子，大大減少舟車勞頓之苦。
◆ 加強中文溝通能力：針對海外學子來說還可以進一步增強中文聽說讀寫能力，何樂而不為。
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#學程式就到橘子蘋果
#免費兒童程式課程體驗
◎ 橘子蘋果每年還有舉辦夏令營活動，也深受台灣孩子們的喜愛。若暑假期間有回台灣的海外學子也可以參考看看。
👉 贈送給你們～價值千元的免費體驗課程連結：http://oaoa.fun/3axu8k
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課程說明
世界上所有電腦科學、資訊工程、資料管理主修的學生，都在學習電腦科學!
隨著電腦科學的飛速發展，離散數學的重要性則日益彰顯。它為許多資訊學課程提供了數學基礎，包括資料結構、演算法、資料庫理論、形式語言與作業系統等。如果沒有離散數學的相關數學基礎，學生在學習上述課程中，便會遇到較多的困難。
離散數學包含邏輯、證明、遞迴關係、演算法、數論與密碼學、演算法分析、圖形理論、路徑選擇、機率、排列組合、以及其他重要的程式開發演算法! 這堂課會深入淺出探討這些概念，並且用 Python 或JavaScript (二擇一) 來做演算法練習!
在學習這堂課之後，你將能夠:
1. 學會推導邏輯與驗證程式碼邏輯正確性。
2. 用邏輯來證明數學理論，做為資料科學的的重要演算法基礎。
3. 了解遞迴演算法與遞迴數列關係，準備好你自己回答Coding Interview面試中的問題。
4. 能夠用程式碼表現出「歐幾里得演算法」、「歐拉函數」、「河內塔問題」、「最小公倍數演算法」、「斐波那契數列」、「線性遞迴關係式」、還有其他重要的演算法!
5. 學習數論與集合理論，作為學習質數與密碼學的重要演算法基礎。
6. 學習基本圖形理論，判斷圖形資料結構。
7. 學會圖形演算法，例如「Floyd-Warshall 演算法 (Dynamic Programming)」、「Dijkstra’s Algorithm」、「Depth First Traversal」、「Breadth First Traversal」。
8. 計算離散架構中的排列組合，並了解機率計算方法。
9. 能夠判斷與分析不同的演算法。
10. 用 Python 或 JavaScript 來實現離散數學的演算法與架構!
https://softnshare.com/discrete-math-with-python-and-javascript/
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[筆記分享] 我如何在 Anaconda 上，安裝 TensorFlow 2.x，並開啟 GPU 加速
Evernote 網址： https://bit.ly/33K77F9
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最近我正在台大計算機中心，教授「深度學習」這門課程。整門深度學習，用得最多的函式庫就是 TensorFlow 了。它可以用來建構深度學習所需要的「神經網路」架構，所以任一個深度學習工程師，都得要會安裝。
深度學習的開發環境很多！我個人偏好 Google Colab（線上環境）與 Anaconda（本地端環境）。Colab 的執行環境，Google 工程師已經幫你裝好了。你只要點擊 https://colab.research.google.com 就能用。比泡麵還簡單！但你也只能被動接受 Google 工程師幫你裝好的執行環境。畢竟「線上平台」彈性還是比「本地端平台」要小一點。
早期（TensorFlow 1.x 時期）要裝 TensorFlow，並開啟 GPU 圖形加速功能，只要開啟 Anaconda Prompt 命令列視窗，輸入下面這一行就可以了：
conda install tensorflow-gpu
但 TensorFlow 2.x 之後，Anaconda 並沒有把 conda 這個指令調整得很好。大家已經用到 TensorFlow 2.3 了，conda 安裝出來的最新版居然只到 TensorFlow 2.1。更慘的是，開啟 GPU 加速時，所需搭配的 cuDNN 函式庫與 CUDA Toolkit 版本，也跟 TensorFlow 2.1 這個版本衝得亂七八糟！總之，就是一堆同學裝不起來！機器空有獨立顯卡，但無法發揮 GPU 加速平行運算的能力！
有鑑於此，我今天早上就親自「試水溫」，想辦法找出這幾樣東西的排列組合，到底怎麼樣是對的：
Python版本 x nVidia驅動程式版本 x TensorFlow版本 x cuDNN 函式庫版本 x CUDA Toolkit版本
也順便找出最順暢的安裝流程，分享給大家。希望有需要的朋友能喜歡！
祝福大家都能釋放顯卡平行處理的威力，讓你跑神經網路時，硬是比別人快好幾倍！
有我說明不足的地方，歡迎在下方留言。不敢說一定有能力解決，但我會盡力的！ :-)
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