課程主題：人工智慧(AI)的觀念、技術與教學方法 師資培育課程(兩天)

課程主題：人工智慧(AI)的觀念、技術與教學方法  師資培育課程(兩天)

上課地點：台北、台中、高雄(地點待定)

課程目標：讓老師們充分理解AI的真正內涵，知道如何在教學中運用AI、傳授AI知識。包括，如何應用AI機器人于教學上、如何教學生Python程式設計、如何教不需程式設計的<Excel + TensorFlow>途徑，讓所有學生都能動手設計、訓練自己的AI模型，應用於自己的生活上。在AI時代裡，人人皆能與機器共舞。

課程特色：強調<做中學>。例如，學習<Excel + TensorFlow>途徑，動手製作AI模型，立即能在學校裡，也教學生們，人人皆能<做中學>。

採用教材：以鴻海教育基金會的《人工智慧導論》為主要教材，搭配高煥堂的《不程式設計，而學AI：Excel + TensorFlow》做為”做中學”的實習教材。

課程大綱：

	主題	內容	備註
第1天(6hr)	1.1   認識 AI	●            AI發展歷史 ●            AI在各行業的應用 ●            當今AI的特色：什麼是機器學習 ●            認識深度學習：圖像、語音AI的應用 ●           觀察機器學習的流程與步驟
	1.2  AI與機器人應用	●            人機互動的原理與技術 ●            親自設計人機對話(Dialog) ●            如何輸入自己的慣用詞彙和語句 ●            簡介機器人的Scratch簡單程式設計 ●           AI機器人在人類未來生活中的角色
	1.3   基礎神經網路(NN)架構	●            神經網路(NN)、感知器(Perceptron) ●            機器如何模擬人類的學習過程 ●            機器如何模擬人腦的神經元組織結構 ●            如何建立簡單的神經網路模型 ●           NN模型在的各應用領域的未來發展

	主題	內容	備註
第2天(6hr)	2.1 動手設計自己的AI模型：使用Excel + TensorFlow	●            介紹TensorFlow模型訓練平台 ●            範例(一)：分辨玩具熊與玩具兔 ●            範例(二)：分辨RGB顏色 ●            輸入您自己的手寫筆跡：如<0>~<9>阿拉伯數字 ●           動手訓練TensorFlow的AI模型，來辨識您自己的手寫數字
	2.2  大數據獲取與深度學習模型設計	●            圖像識別模型的前置資料清洗方法：如長條圖拉伸法 ●            圖像識別的深度學習模型(CNN)介紹 ●            語音辨識的聲紋資料前置處理方法 ●           親自動手：編寫簡單Python程式，來建立圖像識別模型 ●            TensorFlow的多層NN模型的訓練流程 ●           CNN深度學習與高階圖像識別技術
	2.3               分組討論：身為老師，如何教AI呢?	●            針對非訊息類的學生，提供一條簡易的學習途徑 ●            AI教育的現況與未來發展 ●            如何由淺入深教Python程式設計?  ●           不具備Python等程式設計能力的學生，如何教他(她)們學習AI呢? ●            AI機器人對學生們未來就業，是威脅還是助力? ●           如何推展人機協同創新?

講師介紹：高煥堂、鄭仲平聯合主持

高煥堂教授

有6本AI相關書籍著作，30多年授課經驗，台北市永春小學AI機器人指導老師

●銘傳大學教授、廈門VR/AR協會的榮譽會長兼技術顧問、福州網龍公司特聘技術顧問、台灣大宇遊戲公司董事。

●全球首創<Excel + TensorFlow>的AI普及教育者。

●擁有30多年教學經驗，出版20多本IT科技相關書籍：

鄭仲平老師
台科大VR課程、佛光大學 TensorFlow 課程、長庚大學機器人課程的指導老師)

開課日期：民國108年6月初開課，每周開課(報名滿十人，就開班)

本課程費用：酌收場地、餐點(含兩天午餐)和講義工本費NT$1,500元/人

上課地點：台北市、台中市、高雄市(場地待定)

服務窗口：鄭仲平老師，TEL: 0932-748-194  E-mail：patrick.cpcheng@gmail.com

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