AI

 AI是怎麼學習的：透過大數據的學習

AI或人工智慧（Artificial Intelligence），指的是由人去類推模擬作人類思考及動作製造出的機器，嘗試推理判斷來解決問題及記憶知識和瞭解人類自然語言的能力，來模仿人類可能的反應或動作。

人工智慧（AI），過去 十年因電腦計算能力以及網路品質，所以尚未成功，如今隨著電腦運算能力的提升、辨識技術的突破，還有網際網路成熟，產生的即時性資料可成為大數據，人工智慧的發展已進入新一波熱潮。

AI是怎麼學習的？

機器學習（ML）是透過從過去的資料和經驗中學習並找到規則，最後達到人工智慧的方法。

機器學習方法：

1.監督式學習 : 就是先給電腦正確解答的資料，再讓電腦自動學習規則或模式的方法。例如：垃圾信件的篩選就是其中一例。

2.非監督式學習 : 就是提供無標記的資料，電腦要試著自行從中找出特徵和模式來整理絡。例如:有加上標記的花卉圖片資料集會告訴模型哪些照片是玫瑰、菊花和水仙花，出現新的圖片時，模型會將新的圖片跟訓練用的範例進行比較，以預測正確的標籤。

3.強化學習 : 就是試著找出完成特定目標的最佳方式，或是提高完成特定任務的表現。機器對完成目標採取行動時會收到獎勵，最後目標是預測接下來要採取的最佳步驟以獲得最大的終極獎勵。

人工智慧應用在生活上的範圍

電腦視覺

1.圖片識別: 文字辨識 / 分類判斷 / 人臉識別臉部部位辨識 / 情緒識別 / 動作識別 / 產生圖片描述。

2.影片識別: 在影片中找出特定人事物出現的片段 / 自動產生影片描述。

3.圖片生成: 根據文字描述產生圖片 / 圖片風格轉換 / 圖片 色 / 圖片影像加強 ( 提高解析度 )。

4.影片生成: 依據前面影像產生後續影像 / 依據前後影像產生前後影像 / 更換影片中人事物。

語音工程: 語音識別 / 語音合成 / 語音變化 / 語調變化 / 情緒變化偵測等。

自然語言處理（Natural Language Processing）: 語意理解 / 情感分析 / 客服機器人 / 聊天機器人 / 文章摘要產生等。

移動與控制: 機器人、機器手臂、自駕車等。

AI人工智慧的實際生活應用，除了帶動產業投資，同時須提前關注科技、法律倫理、資訊規範與安全等議題，及早擬定因應策略。

活動：

大人教導孩子認識蘋果和橘子，不斷的重複並給孩子正確答案，孩子就學會什是蘋果和橘子，以後再看到學習過的水果就認識。我們從小就是在父母長輩的監督指導下學習。機器學習也有這樣的歷程，我們選出很多張照片並且標註哪些是蘋果哪些是橘子，將標註後的數據輸入電腦，讓AI系統學習認識蘋果與橘子的特徵，電腦就學會什是蘋果、什是橘子。

活動方式

監督式學習-分類練習。請小朋友依據下面圖片，進行分類。

學習任務

1. 請問你們利用什麼特徵將水果分類？EX:橘子. 蘋果

2. 請依據你們的特徵分類，完成下表：