<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:2em;}.dashmark::before{content:'一、';position:absolute;top:2px;left:0}.dashmark2::before{content:'二、'}.dashmark3::before{content:'三、'}.dashmark4::before{content:'四、'}</style>
<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>

最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>
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然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>


<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>

網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:
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需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>
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學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>
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網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>
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鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。
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<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>
我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>
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以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:
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除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。
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由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。
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台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。
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台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。
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<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>
世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。
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人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。
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<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。
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<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。
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<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>
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<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。
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<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。
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<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。
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<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>

從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>

同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。
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<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>

