(889,6,'2017-12-13 13:53:23','2017-12-13 05:53:23','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:53:23','2017-12-13 05:53:23','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(890,6,'2017-12-13 13:58:46','2017-12-13 05:58:46','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可攜帶不具有儲存功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:58:46','2017-12-13 05:58:46','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(891,1,'2017-12-13 14:40:54','2017-12-13 06:40:54','<style>.container p+p,.container h2+p{margin-left:2em}.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:1px;left:0}.q{position: relative;padding-left:2em}.q::before{content:\'一、\';position: absolute;top:0;left:0}.q2::before{content:\'二、\'}.q3::before{content:\'三、\'}.q4::before{content:\'四、\'}.q5::before{content:\'五、\'}.q6::before{content:\'六、\'}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n<h2 class=\"q q1\">為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n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>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"q q2\">為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制:\r\n</p><p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q3\">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>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q4\">為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n\r\n<h2 class=\"q q5\">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>\r\n</p>\r\n<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。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<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。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q6\">為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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>\r\n\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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>\r\n\r\n','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 14:40:54','2017-12-13 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title=\"為什麼要成立台灣人工智慧學校？\"]\r\n<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>\r\n<p>然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"為什麼不用網路教學平台就好？\"]\r\n<p>\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，但沒有學到對的技術。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p> 鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。\r\n</p>\r\n[word_section no=3 title=\"台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？\"]\r\n<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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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>\r\n<p>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:</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？\"]\r\n<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，我們相對上就是在退步。</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"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？\"]\r\n<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。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？\"]\r\n<p>在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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>\r\n<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回饋。\r\n</p>\r\n<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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 14:47:23','2017-12-13 06:47:23','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(894,1,'2017-12-13 14:48:02','2017-12-13 06:48:02','<!--style>.container p+p,.container h2+p{margin-left:2em}.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:1px;left:0}.q{position: relative;padding-left:2em}.q::before{content:\'一、\';position: absolute;top:0;left:0}.q2::before{content:\'二、\'}.q3::before{content:\'三、\'}.q4::before{content:\'四、\'}.q5::before{content:\'五、\'}.q6::before{content:\'六、\'}</style-->\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"為什麼要成立台灣人工智慧學校？\"]\r\n<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>\r\n<p>然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"為什麼不用網路教學平台就好？\"]\r\n<p>\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，但沒有學到對的技術。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p> 鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？\"]\r\n<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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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>\r\n<p>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:</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？\"]\r\n<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，我們相對上就是在退步。</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"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？\"]\r\n<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。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？\"]\r\n<p>在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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>\r\n<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回饋。\r\n</p>\r\n<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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-13 14:48:02','2017-12-13 06:48:02','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(895,1,'2017-12-13 14:48:24','2017-12-13 06:48:24','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-13 14:48:24','2017-12-13 06:48:24','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(896,1,'2017-12-13 14:48:34','2017-12-13 06:48:34','<!--style>.container p+p,.container h2+p{margin-left:2em}.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:1px;left:0}.q{position: relative;padding-left:2em}.q::before{content:\'一、\';position: absolute;top:0;left:0}.q2::before{content:\'二、\'}.q3::before{content:\'三、\'}.q4::before{content:\'四、\'}.q5::before{content:\'五、\'}.q6::before{content:\'六、\'}</style-->\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"為什麼要成立台灣人工智慧學校？\"]\r\n<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>\r\n<p>然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"為什麼不用網路教學平台就好？\"]\r\n<p>\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，但沒有學到對的技術。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p> 鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？\"]\r\n<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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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>\r\n<p>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:</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？\"]\r\n<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，我們相對上就是在退步。</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"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？\"]\r\n<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。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？\"]\r\n<p>在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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>\r\n<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回饋。\r\n</p>\r\n<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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 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及經驗的累積。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p> 鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？\"]\r\n<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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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>\r\n<p>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:</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？\"]\r\n<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，我們相對上就是在退步。</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"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？\"]\r\n<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。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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) 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style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-13 14:53:16','2017-12-13 06:53:16','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(899,1,'2017-12-13 14:54:11','2017-12-13 06:54:11','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-13 14:54:11','2017-12-13 06:54:11','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(900,6,'2017-12-13 16:17:18','2017-12-13 08:17:18','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可攜帶不具有儲存功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 16:17:18','2017-12-13 08:17:18','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(901,6,'2017-12-13 16:17:39','2017-12-13 08:17:39','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 16:17:39','2017-12-13 08:17:39','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(902,2,'2017-12-13 16:57:29','2017-12-13 08:57:29','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n<hr />\r\n\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n<hr />\r\n\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-autosave-v1','','','2017-12-13 16:57:29','2017-12-13 08:57:29','',328,'http://aiacademy.tw/328-autosave-v1/',0,'revision','',0),(903,2,'2017-12-13 17:26:27','2017-12-13 09:26:27','<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\n[word_section_start]\n\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\n\n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。\n\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\n\n[/word_section]\n\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\n\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：\n<ul>\n 	<li class=\"dashmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</li>\n 	<li class=\"dashmark\">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，但沒有學到對的技術。</li>\n 	<li class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</li>\n</ul>\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。\n\n[/word_section]\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\n\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\n\n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:\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\n[/word_section]\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\n\n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，我們相對上就是在退步。\n\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\n\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\n\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\n\n[/word_section]\n[word_section no=5 title=\"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？\"]\n\n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。\n\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\n\n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。\n\n[/word_section]\n[word_section no=6 title=\"為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？\"]\n\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\n\n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回饋。\n\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\n\n[/word_section]\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-autosave-v1','','','2017-12-13 17:26:27','2017-12-13 09:26:27','',856,'http://aiacademy.tw/856-autosave-v1/',0,'revision','',0),(904,2,'2017-12-13 17:18:19','2017-12-13 09:18:19','<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 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人才培訓課程有什麼不同？\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"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？\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 17:18:19','2017-12-13 09:18:19','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(905,2,'2017-12-13 17:26:41','2017-12-13 09:26:41','<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：\r\n<ul>\r\n 	<li class=\"dashmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</li>\r\n 	<li class=\"dashmark\">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，但沒有學到對的技術。</li>\r\n 	<li class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</li>\r\n</ul>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 17:26:41','2017-12-13 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及經驗的累積。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:41:36','2017-12-13 15:41:36','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(907,1,'2017-12-13 23:42:21','2017-12-13 15:42:21','<style>.dashmark{padding-left:10px;position:relative}.dashmark::before{content:\'‧\';position:absolute;top:0;left:0}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 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人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:42:21','2017-12-13 15:42:21','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(908,1,'2017-12-13 23:42:49','2017-12-13 15:42:49','<style>.dashmark{padding-left:10px;position:relative}.dashmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:0;left:0}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dashmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:42:49','2017-12-13 15:42:49','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(909,1,'2017-12-13 23:43:13','2017-12-13 15:43:13','<style>.dashmark{padding-left:1em;position:relative}.dashmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:2px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dashmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:43:13','2017-12-13 15:43:13','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(910,1,'2017-12-13 23:43:28','2017-12-13 15:43:28','<style>.dashmark{padding-left:1em;position:relative}.dashmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:6px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dashmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:43:28','2017-12-13 15:43:28','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(911,1,'2017-12-13 23:43:37','2017-12-13 15:43:37','<style>.dashmark{padding-left:1em;position:relative}.dashmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:5px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 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人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">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。</p>\r\n<p 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title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:43:37','2017-12-13 15:43:37','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(912,1,'2017-12-13 23:43:49','2017-12-13 15:43:49','<style>.dashmark{padding-left:1em;position:relative}.dashmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 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class=\"dashmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:43:49','2017-12-13 15:43:49','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(913,1,'2017-12-13 23:45:19','2017-12-13 15:45:19','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:45:19','2017-12-13 15:45:19','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(914,1,'2017-12-13 23:46:48','2017-12-13 15:46:48','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 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人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 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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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:46:48','2017-12-13 15:46:48','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(915,1,'2017-12-13 23:56:41','2017-12-13 15:56:41','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n\r\n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:\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n\r\n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。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n\r\n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回饋。\r\n\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-13 23:56:41','2017-12-13 15:56:41','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(916,1,'2017-12-14 00:07:26','2017-12-13 16:07:26','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-14 00:07:26','2017-12-13 16:07:26','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(917,1,'2017-12-14 00:23:29','2017-12-13 16:23:29','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}h2 strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-14 00:23:29','2017-12-13 16:23:29','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(918,1,'2017-12-14 00:23:53','2017-12-13 16:23:53','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-14 00:23:53','2017-12-13 16:23:53','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(919,1,'2017-12-14 00:26:08','2017-12-13 16:26:08','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style><h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-14 00:26:08','2017-12-13 16:26:08','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(920,6,'2017-12-14 09:40:42','2017-12-14 01:40:42','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上具有「Prog.」、「Run」、「Do」鍵，即具有儲存程式功能)，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 09:40:42','2017-12-14 01:40:42','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(921,6,'2017-12-14 09:41:24','2017-12-14 01:41:24','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上具有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存程式功能)，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 09:41:24','2017-12-14 01:41:24','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(922,6,'2017-12-14 09:41:41','2017-12-14 01:41:41','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存程式功能)，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 09:41:41','2017-12-14 01:41:41','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(926,6,'2017-12-14 10:56:04','2017-12-14 02:56:04','由於初期校地尋覓不易，目前由主辦單位台灣資料科學協會向<a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\">中央研究院</a>承租跨領域研究大樓七樓暫時做為台北校地。未來台灣人工智慧學校將在台北市或新北市另覓校地，同時在台灣各城市，包括新竹、台中、台南或高雄等地，尋覓合適的場地建立分校，將人工智慧人才培育工作落實至台灣的各個角落，開課詳細資訊請追蹤<a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\">台灣人工智慧學校粉絲團</a>，隨時取得第一手消息。','課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎','','private','closed','open','','%e8%aa%b2%e7%a8%8b%e5%b0%87%e5%9c%a8%e5%93%aa%e8%a3%a1%e9%80%b2%e8%a1%8c%ef%bc%8c%e6%9c%aa%e4%be%86%e6%9c%89%e5%8f%af%e8%83%bd%e5%9c%a8%e4%b8%ad%e5%8d%97%e9%83%a8%e9%96%8b%e8%aa%b2%e5%97%8e','','','2019-01-28 09:59:51','2019-01-28 01:59:51','',0,'http://aiacademy.tw/?p=926',433,'post','',0),(928,6,'2017-12-14 10:56:04','2017-12-14 02:56:04','目前課程主要在台北南港<a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>','課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎','','inherit','closed','closed','','926-revision-v1','','','2017-12-14 10:56:04','2017-12-14 02:56:04','',926,'http://aiacademy.tw/926-revision-v1/',0,'revision','',0),(929,6,'2017-12-14 13:25:55','2017-12-14 05:25:55','<strong>考試須知</strong>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a>\r\n考試時間: 100分鐘\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存程式功能)，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong>\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"400\">科目與建議內容</th>\r\n<th width=\"600\">參考資料</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>微積分</strong>\r\n- 微分找極值\r\n- 連鎖率 (the Chain Role)\r\n- 偏微分 (Partial Derivative)</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>線性代數</strong>\r\n- 基本矩陣運算\r\n- 矩陣性質\r\n- 線性方程式</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均數、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 13:25:55','2017-12-14 05:25:55','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(930,6,'2017-12-14 13:27:23','2017-12-14 05:27:23','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存程式功能)，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 13:27:23','2017-12-14 05:27:23','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(931,6,'2017-12-14 13:28:35','2017-12-14 05:28:35','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或其他紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 13:28:35','2017-12-14 05:28:35','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(932,6,'2017-12-14 13:29:16','2017-12-14 05:29:16','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 13:29:16','2017-12-14 05:29:16','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(933,5,'2017-12-14 18:18:12','2017-12-14 10:18:12','','AIA_考場指示圖_B1F','','inherit','closed','closed','','aia_%e8%80%83%e5%a0%b4%e6%8c%87%e7%a4%ba%e5%9c%96_b1f','','','2017-12-14 18:18:12','2017-12-14 10:18:12','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/12/AIA_考場指示圖_B1F.png',0,'attachment','image/png',0),(934,5,'2017-12-14 18:18:18','2017-12-14 10:18:18','','AIA_考場指示圖_1F','','inherit','closed','closed','','aia_%e8%80%83%e5%a0%b4%e6%8c%87%e7%a4%ba%e5%9c%96_1f','','','2017-12-14 18:27:29','2017-12-14 10:27:29','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/12/AIA_考場指示圖_1F.png',0,'attachment','image/png',0),(935,5,'2017-12-14 18:30:44','2017-12-14 10:30:44','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<hr>\r\n<strong>考場位置示意圖</strong>\r\n<h3> 一樓平面圖 </h3>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2017/12/AIA_考場指示圖_1F.png\" width=50% align=\"middle\"></img>\r\n<h3> 地下一樓平面圖 </h3>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2017/12/AIA_考場指示圖_B1F.png\" width=50% align=\"middle\"></img>\r\n','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-14 18:30:44','2017-12-14 10:30:44','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(944,6,'2017-12-15 09:37:41','2017-12-15 01:37:41','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 試題無艱深計算之題目，可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-15 09:37:41','2017-12-15 01:37:41','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(945,6,'2017-12-15 09:38:06','2017-12-15 01:38:06','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-15 09:38:06','2017-12-15 01:38:06','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(946,6,'2017-12-15 09:39:54','2017-12-15 01:39:54','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所地下一樓演講廳 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-15 09:39:54','2017-12-15 01:39:54','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(947,6,'2017-12-15 10:29:57','2017-12-15 02:29:57','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所地下一樓演講廳 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖律 (the Chain Rule) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-15 10:29:57','2017-12-15 02:29:57','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(948,1,'2017-12-15 11:49:45','2017-12-15 03:49:45','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style><h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-15 11:49:45','2017-12-15 03:49:45','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(949,1,'2017-12-15 11:49:54','2017-12-15 03:49:54','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style><h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-15 11:49:54','2017-12-15 03:49:54','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(950,1,'2017-12-15 11:51:13','2017-12-15 03:51:13','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-15 11:51:13','2017-12-15 03:51:13','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(951,1,'2017-12-15 11:57:45','2017-12-15 03:57:45','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-15 11:57:45','2017-12-15 03:57:45','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(952,1,'2017-12-15 12:07:06','2017-12-15 04:07:06','#顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n\r\n\r\n#增加垂直空間\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=20]\r\nline3\r\n\r\n#faq頁\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作p分段(paragraph1)`沒有html語法者，可使用`分隔作p分段(paragraph2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n<p>(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n<p>(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]','test page','','inherit','closed','closed','','642-revision-v1','','','2017-12-15 12:07:06','2017-12-15 04:07:06','',642,'http://aiacademy.tw/642-revision-v1/',0,'revision','',0),(953,1,'2019-08-30 10:21:14','2019-08-30 02:21:14','[rank_math_rich_snippet]\n<style>.container_inner h2{margin:30px 0 10px}</style>\n<h1 style=\"color: green;\">以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\n<h2>網站二版的buttons設計規格：視該按鈕連到哪類網頁，來決定顯示哪種外觀的按鈕；而不是用該按鈕座落在哪類網頁來決定顯示哪種外觀。</h2>\n[curriculum_button open=\"/curriculum-med/\" text=\"課程大鋼\"]\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/XXXXXXXXXX\" text=\"立即報名 團體報名\"]\n[class_intro_button open=\"/class-tech/\" text=\"XX簡章\"]\n\n\n<h2>顯示當週課程之短語法</h2>\n<p>請觀察　https://docs.google.com/spreadsheets/d/15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ/edit#gid=0　網址，便可得知 d 與 gid。</p>\n<p>bgcolor值為標準網頁色碼, 以 - 分隔區別每一橫列的背景色。若不指定，則為預設值。</p>\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"0\" bgcolor=\"\"]\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"1070024512\" bgcolor=\"#333-#444-#555-#C6DBB2-#777-#888-#999-#aaa-#bbb-#ccc-#eee\"]\n[space=20]\n<h2>顯示師資用之短語法：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下</h2>\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\n圓形版\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\n<h2>增加垂直空間之短語法</h2>\n[space h=5]\nline1\n[space h=10]\nline2\n[space h=40]\nline3\n<h2>faq頁之短語法</h2>\n[word_section_start]\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\n沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item1)`沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item2)\n[/word_section]\n\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\n\n(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\n\n(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\n\n[/word_section]\n\n[word_section title=\"example03\"]\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\n[/word_section]\n\n[word_section_end]\n<h2>列表項目1之短語法</h2>\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\n<h2>table1</h2>\n[tbl1 column=3]\nrow1a`row1b`row1c@@@\nrow2a@@@\nrow3a`row3b`row3c@@@\nrow4a`row4b@@@\n[/tbl1]\n<h2>timeline</h2>\n[timeline]2017.12.03行程01`2017.12.5行程02`2017.12.11行程03`2017.12.03也可以用<a href=\"/faq/\">html</a>語法[/timeline]\n<h2>show_namelist錄取名單公告頁(可以亂換行，只要求有,分隔即可)</h2>\n[show_namelist]name1,name2,name3\n,name4,\nname5,name1\n,name2,\nname3,name4,name5\n,name1,name2,name3,\nname4,name5[/show_namelist]\n<h2>頁面的主標題用aia_page_title</h2>\n[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\n<p id=\"RVeVqVd\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-972 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3384f7e978c.png\" alt=\"\" /></p>\n\n<h2>頁面的次標題用aia_sub_page_title</h2>\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\n[aia_sub_page_title]課程問題[/aia_sub_page_title]\n<p id=\"BciiblR\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-973 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a338562c4070.png\" alt=\"\" /></p>\n\n<h2>TA 列表頁</h2>\n[show_ta]\n/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA3@@@\n/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA3@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA3@@@\n[/show_ta]\n\n<h2>可顯示完整網址的連結語法:</h2>\n[a href=\"/xxxx/\" target=\"_blank\"]/xxxx/[/a]\n<div>V.S.</div>\n<a href=\"/xxxx/\" target=\"_blank\">/xxxx/</a>','短語法 test page','','inherit','closed','closed','','642-autosave-v1','','','2019-08-30 10:21:14','2019-08-30 02:21:14','',642,'http://aiacademy.tw/642-autosave-v1/',0,'revision','',0),(954,1,'2017-12-15 12:11:01','2017-12-15 04:11:01','<h1>以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\r\n\r\n#顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n\r\n\r\n#增加垂直空間\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=20]\r\nline3\r\n\r\n#faq頁\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作p分段(paragraph1)`沒有html語法者，可使用`分隔作p分段(paragraph2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n<p>(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n<p>(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n\r\n#列表項目1\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n\r\n#table1\r\n[tbl1 column=3]\r\nrow1a`row1b`row1c@@@\r\nrow2a@@@\r\nrow3a`row3b`row3c@@@\r\nrow4a`row4b@@@\r\n[/tbl1]','短語法 test page','','inherit','closed','closed','','642-revision-v1','','','2017-12-15 12:11:01','2017-12-15 04:11:01','',642,'http://aiacademy.tw/642-revision-v1/',0,'revision','',0),(955,1,'2017-12-15 12:11:26','2017-12-15 04:11:26','<h1>以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\r\n\r\n#顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n\r\n\r\n#增加垂直空間\r\n[space h=5]\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=40]\r\nline3\r\n\r\n#faq頁\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 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title=\"example02\"]\r\n<p>(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n<p>(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<h2>列表項目1</h2>\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n\r\n<h2>table1</h2>\r\n[tbl1 column=3]\r\nrow1a`row1b`row1c@@@\r\nrow2a@@@\r\nrow3a`row3b`row3c@@@\r\nrow4a`row4b@@@\r\n[/tbl1]\r\n\r\n<h2>timeline</h2>\r\n[timeline]2017.12.03行程01`2017.12.5行程02`2017.12.11行程03`2017.12.03也可以用<a href=\"/faq/\">html</a>語法[/timeline]\r\n\r\n<h2>show_namelist錄取名單公告頁</h2>\r\n[show_namelist]name1,name2,name3,name4,name5[/show_namelist]','短語法 test page','','inherit','closed','closed','','642-revision-v1','','','2017-12-15 12:15:40','2017-12-15 04:15:40','',642,'http://aiacademy.tw/642-revision-v1/',0,'revision','',0),(960,1,'2017-12-15 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style=color:green>以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\r\n\r\n<h2>顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下</h2>\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n\r\n\r\n<h2>增加垂直空間</h2>\r\n[space h=5]\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=40]\r\nline3\r\n\r\n<h2>faq頁</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作p分段(paragraph1)`沒有html語法者，可使用`分隔作p分段(paragraph2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n<p>(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n<p>(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前`沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<h2>列表項目1</h2>\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n\r\n<h2>table1</h2>\r\n[tbl1 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title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n','技術領袖－招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-12-15 16:06:55','2017-12-15 08:06:55','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(966,1,'2017-12-15 16:08:22','2017-12-15 08:08:22','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_title]答客問－關於台灣人工智慧學校[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-15 16:08:22','2017-12-15 08:08:22','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(967,1,'2017-12-15 16:09:15','2017-12-15 08:09:15','[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a href=\"/curriculum/\">密集培訓</a>。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與<a href=\"/corporate-partner/\">產業的連結</a>，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及<a href=\"/job-fair/\">就業媒合會</a>，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-12-15 16:09:15','2017-12-15 08:09:15','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(968,1,'2017-12-15 16:11:56','2017-12-15 08:11:56','[aia_sub_page_title]考試須知[/aia_sub_page_title]\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所地下一樓演講廳 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖律 (the Chain Rule) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-15 16:11:56','2017-12-15 08:11:56','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(969,1,'2017-12-15 16:12:21','2017-12-15 08:12:21','[aia_sub_page_title]考試須知[/aia_sub_page_title]\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所地下一樓演講廳 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\r\n <br>\r\n\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖律 (the Chain Rule) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-15 16:12:21','2017-12-15 08:12:21','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(971,1,'2017-12-15 16:14:46','2017-12-15 08:14:46','<style>.container_inner h2{margin:30px 0 10px}</style>\r\n<h1 style=color:green>以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\r\n\r\n<h2>顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下</h2>\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n\r\n<h2>增加垂直空間</h2>\r\n[space h=5]\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=40]\r\nline3\r\n\r\n<h2>faq頁</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item1)`沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n<p>(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n<p>(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<h2>列表項目1</h2>\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n\r\n<h2>table1</h2>\r\n[tbl1 column=3]\r\nrow1a`row1b`row1c@@@\r\nrow2a@@@\r\nrow3a`row3b`row3c@@@\r\nrow4a`row4b@@@\r\n[/tbl1]\r\n\r\n<h2>timeline</h2>\r\n[timeline]2017.12.03行程01`2017.12.5行程02`2017.12.11行程03`2017.12.03也可以用<a href=\"/faq/\">html</a>語法[/timeline]\r\n\r\n<h2>show_namelist錄取名單公告頁(可以亂換行，只要求有,分隔即可)</h2>\r\n[show_namelist]name1,name2,name3\r\n,name4,\r\nname5,name1\r\n,name2,\r\nname3,name4,name5\r\n,name1,name2,name3,\r\nname4,name5[/show_namelist]\r\n\r\n<h2>頁面的主標題用aia_page_title</h2>\r\n[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\r\n\r\n<h2>頁面的次標題用aia_sub_page_title</h2>\r\n[aia_sub_page_title]考試須知[/aia_sub_page_title]','短語法 test page','','inherit','closed','closed','','642-revision-v1','','','2017-12-15 16:14:46','2017-12-15 08:14:46','',642,'http://aiacademy.tw/642-revision-v1/',0,'revision','',0),(972,1,'2017-12-15 16:16:55','2017-12-15 08:16:55','','img_5a3384f7e978c','','inherit','closed','closed','','img_5a3384f7e978c','','','2017-12-15 16:16:55','2017-12-15 08:16:55','',642,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3384f7e978c.png',0,'attachment','image/png',0),(973,1,'2017-12-15 16:18:42','2017-12-15 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h=40]\r\nline3\r\n<h2>faq頁</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item1)`沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n\r\n(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n<h2>列表項目1</h2>\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n<h2>table1</h2>\r\n[tbl1 column=3]\r\nrow1a`row1b`row1c@@@\r\nrow2a@@@\r\nrow3a`row3b`row3c@@@\r\nrow4a`row4b@@@\r\n[/tbl1]\r\n<h2>timeline</h2>\r\n[timeline]2017.12.03行程01`2017.12.5行程02`2017.12.11行程03`2017.12.03也可以用<a href=\"/faq/\">html</a>語法[/timeline]\r\n<h2>show_namelist錄取名單公告頁(可以亂換行，只要求有,分隔即可)</h2>\r\n[show_namelist]name1,name2,name3\r\n,name4,\r\nname5,name1\r\n,name2,\r\nname3,name4,name5\r\n,name1,name2,name3,\r\nname4,name5[/show_namelist]\r\n<h2>頁面的主標題用aia_page_title</h2>\r\n[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\r\n<p id=\"RVeVqVd\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-972 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3384f7e978c.png\" alt=\"\" /></p>\r\n\r\n<h2>頁面的次標題用aia_sub_page_title</h2>\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]課程問題[/aia_sub_page_title]\r\n<p id=\"BciiblR\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-973 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a338562c4070.png\" alt=\"\" /></p>','短語法 test page','','inherit','closed','closed','','642-revision-v1','','','2017-12-15 16:19:31','2017-12-15 08:19:31','',642,'http://aiacademy.tw/642-revision-v1/',0,'revision','',0),(976,1,'2017-12-15 16:48:19','2017-12-15 08:48:19','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法[/aia_page_title]\r\n[list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視為曠課一小時。`曠課一小時，視為請假四小時。`學生平時請假達四十小時者，不予發給結業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-12-15 16:48:19','2017-12-15 08:48:19','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(977,1,'2017-12-15 16:48:56','2017-12-15 08:48:56','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定[/aia_page_title]\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其結業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與結業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有舞弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-12-15 16:48:56','2017-12-15 08:48:56','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(978,1,'2017-12-15 16:49:48','2017-12-15 08:49:48','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定[/aia_page_title]\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。<br>\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其結業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰<br>\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。<br>\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。<br>\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。<br>\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與結業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有舞弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-12-15 16:49:48','2017-12-15 08:49:48','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(979,1,'2017-12-15 16:50:19','2017-12-15 08:50:19','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定[/aia_page_title]\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：<br>\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。<br>\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其結業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰<br>\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。<br>\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。<br>\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。<br>\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與結業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有舞弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-12-15 16:50:19','2017-12-15 08:50:19','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(980,1,'2017-12-15 16:52:39','2017-12-15 08:52:39','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style><h1>常見問題</h1>\n<h2>報名/考試問題[/aia_sub_page_titel]\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\n<h2>課程問題</h2>\n[space h=8]\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\n<h2>其他問題</h2>\n[space h=8]\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-autosave-v1','','','2017-12-15 16:52:39','2017-12-15 08:52:39','',328,'http://aiacademy.tw/328-autosave-v1/',0,'revision','',0),(981,1,'2017-12-15 16:53:09','2017-12-15 08:53:09','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_titel]常見問題[/aia_page_titel]\r\n[aia_sub_page_titel]報名/考試問題[/aia_sub_page_titel]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n[aia_sub_page_titel]課程問題[/aia_sub_page_titel]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 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08:54:26','[aia_page_title]支持我們[/aia_page_title]<p>台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！</p><p>科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。</p><p>台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p><p>台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。</p><p>若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。</p><p/>\r\n','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-12-15 16:54:26','2017-12-15 08:54:26','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(985,1,'2017-12-15 16:55:27','2017-12-15 08:55:27','[aia_page_title]台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 27 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-12-15 16:55:27','2017-12-15 08:55:27','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(986,1,'2017-12-15 16:56:21','2017-12-15 08:56:21','[aia_page_title]經理人週末研修班簡介[/sub_page_title]\r\n\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/mgr-curriculum/\">為期十二周的時間，每周六的全天班形式進行</a>，給予所有經理人學員全面的人工智慧概觀。早上下午約六小時的時間進行上課，晚餐過後，進行深入的研討及交流，除了確認讓學員們都能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過晚上的互動安排充分領略這些技術的實際應用方式及限制，以及進行學員間跨領域的交流學習。\r\n</p>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班目標為讓不同領域的專業經理人能夠如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識及管理專才，以正確的認知及方向感來掌舵，帶領人工智慧團隊，協助各企業以工智慧解決問題及進行升級。我們的經理人學員們在結訓後將擔任種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及正確的人工智慧認知及方向感協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧技術皆涵蓋，提供完整的大局觀。在後期階段，本班將與技術領袖培訓班協同進行專題研討，讓經理人學員們能在課程中體驗與人工智慧技術人員的互動，同時培養定義問題、解決及場域導入方式等未來帶領人工智慧團隊所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們期待透過<a href=\"/mgr-admission-rule/\">經理人週末研修班</a>，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十二個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-revision-v1','','','2017-12-15 16:56:21','2017-12-15 08:56:21','',492,'http://aiacademy.tw/492-revision-v1/',0,'revision','',0),(987,1,'2017-12-15 16:56:33','2017-12-15 08:56:33','[aia_page_title]經理人週末研修班簡介[/aia_page_title]\r\n\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/mgr-curriculum/\">為期十二周的時間，每周六的全天班形式進行</a>，給予所有經理人學員全面的人工智慧概觀。早上下午約六小時的時間進行上課，晚餐過後，進行深入的研討及交流，除了確認讓學員們都能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過晚上的互動安排充分領略這些技術的實際應用方式及限制，以及進行學員間跨領域的交流學習。\r\n</p>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班目標為讓不同領域的專業經理人能夠如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識及管理專才，以正確的認知及方向感來掌舵，帶領人工智慧團隊，協助各企業以工智慧解決問題及進行升級。我們的經理人學員們在結訓後將擔任種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及正確的人工智慧認知及方向感協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧技術皆涵蓋，提供完整的大局觀。在後期階段，本班將與技術領袖培訓班協同進行專題研討，讓經理人學員們能在課程中體驗與人工智慧技術人員的互動，同時培養定義問題、解決及場域導入方式等未來帶領人工智慧團隊所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們期待透過<a href=\"/mgr-admission-rule/\">經理人週末研修班</a>，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十二個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-revision-v1','','','2017-12-15 16:56:33','2017-12-15 08:56:33','',492,'http://aiacademy.tw/492-revision-v1/',0,'revision','',0),(988,1,'2017-12-15 16:57:03','2017-12-15 08:57:03','[aia_page_titel]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_titel][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-12-15 16:57:03','2017-12-15 08:57:03','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(989,1,'2017-12-15 16:57:20','2017-12-15 08:57:20','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_title][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-12-15 16:57:20','2017-12-15 08:57:20','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(990,1,'2017-12-15 16:58:11','2017-12-15 08:58:11','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_title]常見問題[/aia_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]報名/考試問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n[aia_sub_page_titel]課程問題[/aia_sub_page_titel]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-15 16:58:11','2017-12-15 08:58:11','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(991,1,'2017-12-15 17:00:35','2017-12-15 09:00:35','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_title]常見問題[/aia_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]報名/考試問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span 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如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[space h=8]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-15 17:00:35','2017-12-15 09:00:35','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0);
INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (992,1,'2017-12-15 17:01:13','2017-12-15 09:01:13','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_title]常見問題[/aia_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]報名/考試問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n[aia_sub_page_title]課程問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n[aia_sub_page_title]其他問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-15 17:01:13','2017-12-15 09:01:13','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(993,1,'2017-12-15 17:03:51','2017-12-15 09:03:51','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_title][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]<ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-12-15 17:03:51','2017-12-15 09:03:51','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(994,4,'2017-12-16 14:10:23','2017-12-16 06:10:23','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_title]答客問－關於台灣人工智慧學校[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">台灣人工智慧學校事先已培訓一組經驗豐富的助教群，他們將隨時協助或提示學員們解決實作上遇到的問題。同時，他們也將帶領學員們研讀最新的論文、嘗試最新的技術、給予解題上的協助，讓學員們不會因為「卡關」而花費過多的時間。我們相信除了老師，助教群的隨時協助亦會是成功訓練人工智慧人才的重要關鍵，也很自豪我們有一群優秀的助教群，並隨著時間不停地在增加規模。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-16 14:10:23','2017-12-16 06:10:23','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(995,4,'2017-12-16 14:10:29','2017-12-16 06:10:29','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_title]答客問－關於台灣人工智慧學校[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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:\r\n</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">台灣人工智慧學校事先已培訓一組經驗豐富的助教群，他們將隨時協助或提示學員們解決實作上遇到的問題。同時，他們也將帶領學員們研讀最新的論文、嘗試最新的技術、給予解題上的協助，讓學員們不會因為「卡關」而花費過多的時間。我們相信除了老師，助教群的隨時協助亦會是成功訓練人工智慧人才的重要關鍵，也很自豪我們有一群優秀的助教群，並隨著時間不停地在增加規模。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>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？</strong>\"]\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-autosave-v1','','','2017-12-16 14:10:29','2017-12-16 06:10:29','',856,'http://aiacademy.tw/856-autosave-v1/',0,'revision','',0),(996,1,'2017-12-16 16:09:17','2017-12-16 08:09:17','~function($){\r\n  var $a=$(\'#message.notice-success a\');\r\n  if(!$a.length){return;}\r\n  var href=$a.attr(\'href\');\r\n  $a.attr(\'href\', href+\'?nc\');\r\n}(jQuery);','no cache for 文章已更新。 檢視文章 url','','publish','closed','closed','','no-cache-for-preview-url','','','2018-01-18 12:49:49','2018-01-18 04:49:49','',0,'http://aiacademy.tw/?post_type=custom-css-js&#038;p=996',0,'custom-css-js','',0),(998,1,'2017-12-16 16:15:58','0000-00-00 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href=\"/tech-leader-lecturers/\">技術領袖班師資陣容</a>，我們也會根據每一期學員的反應及需求持續做調整，也歡迎追蹤<a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\">台灣人工智慧學校粉絲團</a>，有任何最新消息我們會隨時公告。。</span>','技術領袖培訓班的師資為何？','','private','closed','open','','%e6%8a%80%e8%a1%93%e9%a0%98%e8%a2%96%e5%9f%b9%e8%a8%93%e7%8f%ad%e7%9a%84%e5%b8%ab%e8%b3%87%e7%82%ba%e4%bd%95%ef%bc%9f','','','2019-08-08 14:56:37','2019-08-08 06:56:37','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1023',427,'post','',0),(1025,6,'2017-12-18 17:58:03','2017-12-18 09:58:03','<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。','技術領袖培訓班的師資為何？','','inherit','closed','closed','','1023-revision-v1','','','2017-12-18 17:58:03','2017-12-18 09:58:03','',1023,'http://aiacademy.tw/1023-revision-v1/',0,'revision','',0),(1026,6,'2017-12-18 17:59:45','2017-12-18 09:59:45','<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。','課程大致包含的內容有哪些?','','private','closed','open','','%e8%aa%b2%e7%a8%8b%e5%a4%a7%e8%87%b4%e5%8c%85%e5%90%ab%e7%9a%84%e5%85%a7%e5%ae%b9%e6%9c%89%e5%93%aa%e4%ba%9b','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1026',426,'post','',0),(1028,6,'2017-12-18 17:59:45','2017-12-18 09:59:45','<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。','課程大致包含的內容有哪些?','','inherit','closed','closed','','1026-revision-v1','','','2017-12-18 17:59:45','2017-12-18 09:59:45','',1026,'http://aiacademy.tw/1026-revision-v1/',0,'revision','',0),(1029,6,'2017-12-18 18:00:54','2017-12-18 10:00:54','台灣人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期共 48,000 (新台幣) 元整。','技術領袖培訓班的收費標準','','private','closed','open','','%e6%8a%80%e8%a1%93%e9%a0%98%e8%a2%96%e5%9f%b9%e8%a8%93%e7%8f%ad%e7%9a%84%e6%94%b6%e8%b2%bb%e6%a8%99%e6%ba%96','','','2019-01-28 10:04:52','2019-01-28 02:04:52','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1029',425,'post','',0),(1031,6,'2017-12-18 18:00:54','2017-12-18 10:00:54','台灣人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。','技術領袖培訓班的收費標準','','inherit','closed','closed','','1029-revision-v1','','','2017-12-18 18:00:54','2017-12-18 10:00:54','',1029,'http://aiacademy.tw/1029-revision-v1/',0,'revision','',0),(1032,6,'2017-12-18 18:01:34','2017-12-18 10:01:34','<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。','我沒有寫過程式，我適合參加嗎？','','private','closed','open','','%e6%88%91%e6%b2%92%e6%9c%89%e5%af%ab%e9%81%8e%e7%a8%8b%e5%bc%8f%ef%bc%8c%e6%88%91%e9%81%a9%e5%90%88%e5%8f%83%e5%8a%a0%e5%97%8e%ef%bc%9f','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1032',424,'post','',0),(1034,6,'2017-12-18 18:01:34','2017-12-18 10:01:34','<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。','我沒有寫過程式，我適合參加嗎？','','inherit','closed','closed','','1032-revision-v1','','','2017-12-18 18:01:34','2017-12-18 10:01:34','',1032,'http://aiacademy.tw/1032-revision-v1/',0,'revision','',0),(1035,6,'2017-12-18 18:02:26','2017-12-18 10:02:26','歡迎有興趣且時間能配合的同仁來報名參加。<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以每週平常日兩天及週六一天的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>','目前在學之學生可以參加嗎？','','private','closed','open','','%e7%9b%ae%e5%89%8d%e5%9c%a8%e5%ad%b8%e4%b9%8b%e5%ad%b8%e7%94%9f%e5%8f%af%e4%bb%a5%e5%8f%83%e5%8a%a0%e5%97%8e%ef%bc%9f','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1035',423,'post','',0),(1037,6,'2017-12-18 18:02:26','2017-12-18 10:02:26','符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>','目前在學之學生可以參加嗎？','','inherit','closed','closed','','1035-revision-v1','','','2017-12-18 18:02:26','2017-12-18 10:02:26','',1035,'http://aiacademy.tw/1035-revision-v1/',0,'revision','',0),(1038,6,'2017-12-18 18:02:54','2017-12-18 10:02:54','技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。','技術領袖種子班的報名條件','','private','closed','open','','%e6%8a%80%e8%a1%93%e9%a0%98%e8%a2%96%e7%a8%ae%e5%ad%90%e7%8f%ad%e7%9a%84%e5%a0%b1%e5%90%8d%e6%a2%9d%e4%bb%b6','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1038',422,'post','',0),(1040,6,'2017-12-18 18:02:54','2017-12-18 10:02:54','技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。','技術領袖種子班的報名條件','','inherit','closed','closed','','1038-revision-v1','','','2017-12-18 18:02:54','2017-12-18 10:02:54','',1038,'http://aiacademy.tw/1038-revision-v1/',0,'revision','',0),(1044,6,'2017-12-18 18:04:04','2017-12-18 10:04:04','<p>考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容以<a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\">Deep Learning</a>這本書的Part1為主，包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。<br/></p>\r\n<p>考試須知請參閱: <a href=\"/tech-exam-notes/\"><span>http://</span>aiacademy.tw/tech-exam-notes/</a></p>','技術領袖培訓班網路考試學科、內容及方向','','private','closed','open','','%e8%a4%87%e8%a9%a6%e7%9a%84%e7%ad%86%e8%a9%a6%e5%ad%b8%e7%a7%91%e3%80%81%e5%85%a7%e5%ae%b9%e5%8f%8a%e6%96%b9%e5%90%91','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1044',421,'post','',0),(1046,6,'2017-12-18 18:04:04','2017-12-18 10:04:04','筆試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。','複試的筆試學科、內容及方向','','inherit','closed','closed','','1044-revision-v1','','','2017-12-18 18:04:04','2017-12-18 10:04:04','',1044,'http://aiacademy.tw/1044-revision-v1/',0,'revision','',0),(1056,2,'2017-12-22 16:56:50','2017-12-22 08:56:50','','img_5a3cc8d219680','','inherit','closed','closed','','img_5a3cc8d219680','','','2017-12-22 16:56:50','2017-12-22 08:56:50','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3cc8d219680.png',0,'attachment','image/png',0),(1060,2,'2017-12-22 17:11:25','2017-12-22 09:11:25','','img_5a3ccc3dbd72a','','inherit','closed','closed','','img_5a3ccc3dbd72a','','','2017-12-22 17:11:25','2017-12-22 09:11:25','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3ccc3dbd72a.png',0,'attachment','image/png',0),(1062,2,'2017-12-22 17:18:06','2017-12-22 09:18:06','','img_5a3ccdce976e9','','inherit','closed','closed','','img_5a3ccdce976e9','','','2017-12-22 17:18:06','2017-12-22 09:18:06','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3ccdce976e9.png',0,'attachment','image/png',0),(1073,2,'2017-12-22 18:14:32','2017-12-22 10:14:32','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 27 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (規劃中)\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或已修完畢業學分者，或合於「<a href=\"http://edu.law.moe.gov.tw/LawContentDetails.aspx?id=FL008644\" target=_blank>報考大學碩士班一年級新生入學考試</a>」同等學力資格者。`由學期開始至學期結束，可全程於上課地點參與<a href=\"/calendar/\">課程</a>者。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 05 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n','技術領袖－招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-12-22 18:14:32','2017-12-22 10:14:32','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(1094,3,'2017-12-29 14:59:53','2017-12-29 06:59:53','<h3><strong>校外租屋網</strong></h3>\r\n<p>1. 崔媽媽租屋網: <a href=\"https://rent.tmm.org.tw/\">https://rent.tmm.org.tw/</a></p>\r\n\r\n<p>2. 591 租屋網: <a href=\"https://www.591.com.tw/#\">https://www.591.com.tw/#</a></p>\r\n\r\n<p>3. 中研院附近租屋網: <a href=\"http://app.sinica.edu.tw/rent/\">http://app.sinica.edu.tw/rent/</a></p>\r\n\r\n<p>4. 福爾摩沙租屋網: <a href=\"http://www.formosa-house.com/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.formosa-house.com/</a></p>\r\n\r\n<p>5. citylife租屋售屋資訊網: <a href=\"http://house.citylife.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://house.citylife.com.tw/</a></p>\r\n\r\n<p>6. 易租網: <a href=\"http://www.e-rent.com.tw/2000/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.e-rent.com.tw/2000/</a></p>\r\n\r\n<p>7. 中時租屋網: <a href=\"http://cti.twhouses.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://cti.twhouses.com.tw/</a><br />\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h3>貼心小叮嚀</h3>\r\n<strong>問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？</strong></p>\r\n\r\n<p>答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：</p>\r\n\r\n<p>（一）應特別注意租屋結構是否安全？</p>\r\n\r\n<p>（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。</p>\r\n\r\n<p>（三）訂定租賃契約時應注意事項：</p>\r\n\r\n<p>◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。</p>\r\n\r\n<p>◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。</p>\r\n<p>◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。</p>\r\n\r\n<p>（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。</p>\r\n\r\n<p>（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。</p>\r\n\r\n<p>（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。</p>\r\n\r\n<p>（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。</p>','校外租屋資訊網','','publish','closed','closed','','rent','','','2017-12-29 17:40:39','2017-12-29 09:40:39','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=1094',0,'page','',0),(1096,3,'2017-12-28 18:16:47','2017-12-28 10:16:47','<h4>校外租屋網</h4>\r\n1. 崔媽媽租屋網: <a href=\"https://rent.tmm.org.tw/\">https://rent.tmm.org.tw/</a>\r\n2. 591 租屋網: <a href=\"https://www.591.com.tw/#\">https://www.591.com.tw/#</a>\r\n3. 中研院附近租屋網: <a href=\"http://app.sinica.edu.tw/rent/\">http://app.sinica.edu.tw/rent/</a>\r\n4. 福爾摩沙租屋網 <a href=\"http://www.formosa-house.com/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.formosa-house.com/</a>\r\n5. citylife租屋售屋資訊網 <a href=\"http://house.citylife.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://house.citylife.com.tw/</a>\r\n6. <span class=\"f6\">易租網 <a href=\"http://www.e-rent.com.tw/2000/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.e-rent.com.tw/2000/</a> </span>\r\n<span class=\"f6\"> 7. 中時租屋網 <a href=\"http://cti.twhouses.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://cti.twhouses.com.tw/</a> </span>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-28 18:16:47','2017-12-28 10:16:47','',1094,'http://aiacademy.tw/1094-revision-v1/',0,'revision','',0),(1099,3,'2017-12-28 18:18:49','2017-12-28 10:18:49','若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點給有外租需求的學員或企業參考。','請問有提供臨時宿舍嗎？','','inherit','closed','closed','','1017-revision-v1','','','2017-12-28 18:18:49','2017-12-28 10:18:49','',1017,'http://aiacademy.tw/1017-revision-v1/',0,'revision','',0),(1100,3,'2017-12-28 18:22:52','2017-12-28 10:22:52','<h4>校外租屋網</h4>\r\n`1. 崔媽媽租屋網: <a href=\"https://rent.tmm.org.tw/\">https://rent.tmm.org.tw/</a>\r\n2. 591 租屋網: <a href=\"https://www.591.com.tw/#\">https://www.591.com.tw/#</a>\r\n3. 中研院附近租屋網: <a href=\"http://app.sinica.edu.tw/rent/\">http://app.sinica.edu.tw/rent/</a>\r\n4. 福爾摩沙租屋網 <a href=\"http://www.formosa-house.com/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.formosa-house.com/</a>\r\n5. citylife租屋售屋資訊網 <a href=\"http://house.citylife.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://house.citylife.com.tw/</a>\r\n6. <span class=\"f6\">易租網 <a href=\"http://www.e-rent.com.tw/2000/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.e-rent.com.tw/2000/</a> </span>\r\n<span class=\"f6\"> 7. 中時租屋網 <a href=\"http://cti.twhouses.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://cti.twhouses.com.tw/</a> </span>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-28 18:22:52','2017-12-28 10:22:52','',1094,'http://aiacademy.tw/1094-revision-v1/',0,'revision','',0),(1101,3,'2017-12-28 18:23:44','2017-12-28 10:23:44','[aia_page_title]台灣人工智慧學校經理人週末研修班\r\n第一期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 27 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。 [/word_section][word_section_end]','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-autosave-v1','','','2017-12-28 18:23:44','2017-12-28 10:23:44','',495,'http://aiacademy.tw/495-autosave-v1/',0,'revision','',0),(1102,3,'2017-12-28 18:24:44','2017-12-28 10:24:44','<h4>校外租屋網</h4>\r\n[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"1. 崔媽媽租屋網: <a href=\"https://rent.tmm.org.tw/\">https://rent.tmm.org.tw/</a>\"][/word_section]\r\n2. 591 租屋網: <a href=\"https://www.591.com.tw/#\">https://www.591.com.tw/#</a>\r\n3. 中研院附近租屋網: <a href=\"http://app.sinica.edu.tw/rent/\">http://app.sinica.edu.tw/rent/</a>\r\n4. 福爾摩沙租屋網 <a href=\"http://www.formosa-house.com/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.formosa-house.com/</a>\r\n5. citylife租屋售屋資訊網 <a href=\"http://house.citylife.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://house.citylife.com.tw/</a>\r\n6. <span class=\"f6\">易租網 <a href=\"http://www.e-rent.com.tw/2000/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.e-rent.com.tw/2000/</a> </span>\r\n<span class=\"f6\"> 7. 中時租屋網 <a href=\"http://cti.twhouses.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://cti.twhouses.com.tw/</a> </span>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-28 18:24:44','2017-12-28 10:24:44','',1094,'http://aiacademy.tw/1094-revision-v1/',0,'revision','',0),(1103,3,'2017-12-28 18:25:35','2017-12-28 10:25:35','<h4>校外租屋網</h4>\r\n[word_section no=1 title=\"1. 崔媽媽租屋網: <a href=\"https://rent.tmm.org.tw/\">https://rent.tmm.org.tw/</a>\"][/word_section]\r\n2. 591 租屋網: <a href=\"https://www.591.com.tw/#\">https://www.591.com.tw/#</a>\r\n3. 中研院附近租屋網: <a href=\"http://app.sinica.edu.tw/rent/\">http://app.sinica.edu.tw/rent/</a>\r\n4. 福爾摩沙租屋網 <a href=\"http://www.formosa-house.com/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.formosa-house.com/</a>\r\n5. citylife租屋售屋資訊網 <a href=\"http://house.citylife.com.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://house.citylife.com.tw/</a>\r\n6. <span class=\"f6\">易租網 <a href=\"http://www.e-rent.com.tw/2000/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">http://www.e-rent.com.tw/2000/</a> </span>\r\n<span class=\"f6\"> 7. 中時租屋網 <a href=\"http://cti.twhouses.com.tw/\" target=\"_blank\" 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</span>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-28 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</span>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-28 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</span>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-29 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/>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-29 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/>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-29 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/>\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n一、問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？\r\n\r\n<p>答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：</P>\r\n\r\n<p>（一）應特別注意租屋結構是否安全？</p>\r\n\r\n<p>（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。</p>\r\n\r\n<P>（三）訂定租賃契約時應注意事項：</P>\r\n\r\n<P>◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。</p>\r\n\r\n<p>◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。</P>\r\n\r\n<p>◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。</P>\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。\r\n\r\n二、問：在校外租屋簽約後遷入時，應注意之事項為何？\r\n\r\n<p>答：學員們在租屋簽約後遷入時，應注意之事項為：</p>\r\n\r\n（一）為顧及個人居住隱私及安全，租屋後房鎖應換新為宜，並檢查有無偷窺針孔監視器等以確保自身安全。\r\n\r\n（二）與鄰居及其他房客保持良好互動關係，以收守望相助之效。\r\n\r\n（三）避免和陌生人共乘電梯。\r\n\r\n（四）深夜莫走暗巷，應儘量減少單獨夜歸情形。\r\n\r\n（五）在校外租屋時，應格外注意用電安全，外出前務必檢查並關閉所有電源及爐火等，以防止意外發生。\r\n\r\n（六）在校外租屋時，應告知家人及系教官正確地址及電話。\r\n\r\n（七）個人生活行為務必自我約束，避免增添房東及其他房客困擾。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-29 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noopener\">http://cti.twhouses.com.tw/</a>\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n<strong>問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？</strong>\r\n\r\n答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：\r\n\r\n（一）應特別注意租屋結構是否安全？\r\n\r\n（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。\r\n\r\n（三）訂定租賃契約時應注意事項：\r\n\r\n◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。\r\n\r\n◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。\r\n\r\n◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。\r\n\r\n（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。\r\n\r\n（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。\r\n\r\n（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。\r\n\r\n（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-29 15:02:31','2017-12-29 07:02:31','',1094,'http://aiacademy.tw/1094-revision-v1/',0,'revision','',0),(1117,3,'2017-12-29 15:05:45','2017-12-29 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/>\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h4>貼心小叮嚀</h4>\r\n<strong>問：在校外租屋、尋屋時，應注意之事項為何？</strong></p>\r\n\r\n<p>答：學員在租屋、尋屋時，應注意之事項為：</p>\r\n\r\n<p>（一）應特別注意租屋結構是否安全？</p>\r\n\r\n<p>（二）慎訂租賃契約：學員在校外租屋與房東之間，若僅有口頭約定而無正式契約之訂定，較缺乏保障。故簽訂正式之租賃契約書，應是維繫學員與房東良好關係的第一步。</p>\r\n\r\n<p>（三）訂定租賃契約時應注意事項：</p>\r\n\r\n<p>◎訂金之給付：縱使承租意願甚高，訂金之給付，仍宜衡量支付即可，如此即使學員臨時改變心意不擬承租時，訂金被沒收，損失亦較少些。</p>\r\n\r\n<p>◎押金之給付：為避免雙方契約關係中止時，押金遭致違約之扣除，學員在使用租賃物時應特別小心，尤其在租屋前應先將屋內已損壞物品列出並請房東修復或簽認，俾便退租時有所依據。</p>\r\n<p>◎租屋設備維修：民法中規定，出租人應負租賃物維修之責，雙方於訂定租約時可就雙方意願或特殊情形加以敘明。</p>\r\n\r\n<p>（四）確認租金的繳交方式、日期：租屋簽約前應先確定租金之支付方式及付款期限與房東聯絡方式。</p>\r\n\r\n<p>（五）租屋環境是否適合居住：租屋時應同時考慮交通、通風、採光、治安等問題。</p>\r\n\r\n<p>（六）安全問題：租屋內現有安全設施（如：滅火器、逃生門等）是否良好？租屋門窗是否牢固？最好要求房東加裝鐵窗、鐵門，以策安全。</p>\r\n\r\n<p>（七）其他注意事項：諸如租屋時水電費是否另計？房間濕氣是否過重等問題。又，應儘可能避免住在餐飲店左右或樓上，以免因餐飲店油煙、環境衛生不佳造成住宿困擾，且消防安全堪虞。</p>','校外租屋資訊網','','inherit','closed','closed','','1094-revision-v1','','','2017-12-29 15:05:45','2017-12-29 07:05:45','',1094,'http://aiacademy.tw/1094-revision-v1/',0,'revision','',0),(1123,3,'2017-12-29 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09:40:39','',1094,'http://aiacademy.tw/1094-revision-v1/',0,'revision','',0),(1142,1,'2017-12-29 18:10:38','2017-12-29 10:10:38','<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>\r\n\r\n<p>然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得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>','為什麼要成立台灣人工智慧學校？','','private','closed','open','','%e7%82%ba%e4%bb%80%e9%ba%bc%e8%a6%81%e6%88%90%e7%ab%8b%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1%ef%bc%9f','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1142',415,'post','',0),(1144,1,'2017-12-29 18:09:53','2017-12-29 10:09:53','','為什麼要成立台灣人工智慧學校？','','inherit','closed','closed','','1142-revision-v1','','','2017-12-29 18:09:53','2017-12-29 10:09:53','',1142,'http://aiacademy.tw/1142-revision-v1/',0,'revision','',0),(1145,1,'2017-12-29 18:10:38','2017-12-29 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工程師。</p>','為什麼不用網路教學平台就好？','','private','closed','open','','%e7%82%ba%e4%bb%80%e9%ba%bc%e4%b8%8d%e7%94%a8%e7%b6%b2%e8%b7%af%e6%95%99%e5%ad%b8%e5%b9%b3%e5%8f%b0%e5%b0%b1%e5%a5%bd%ef%bc%9f','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1146',420,'post','',0),(1148,1,'2017-12-29 18:12:18','2017-12-29 10:12:18','<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n\r\n<p class=dotmark>花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n\r\n<p class=dotmark>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，但沒有學到對的技術。</p>\r\n\r\n<p class=dotmark>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。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。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，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。</p>','為什麼不用網路教學平台就好？','','inherit','closed','closed','','1146-revision-v1','','','2017-12-29 18:12:18','2017-12-29 10:12:18','',1146,'http://aiacademy.tw/1146-revision-v1/',0,'revision','',0),(1149,1,'2017-12-29 18:13:16','2017-12-29 10:13:16','<p>相較於其他業界的 AI 或是 Python 課程，台灣人工智慧學校強調的是一套紮實而完整的 AI 訓練，並非教AI程式如何撰寫，而是從基礎理論到機器學習與深度學習等關鍵技術課程。一旦實際面對問題時，不會只有工具可以應對，而能知道如何選擇適合的工具。</p>\r\n最重要的是，我們與學術界及企業界有深厚多元的連結，學員在實作課程中，可以接觸來自業界，包括製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各行業第一手的真實資料與問題，經由一次又一次的實戰經驗，迅速累積實戰能力。</p>\r\n以下是關於台灣人工智慧學校教學優勢的詳細說明：</p>\r\n<strong>完善的設備</strong>\r\n<p class=\"dotmark\">專業辦公桌椅，讓學員們能舒適地進行練習；</p>\r\n<p class=\"dotmark\">寬廣的空間：各校區皆有超過千坪的教學空間，以及舒適的交流空間，讓學員可以與同學們進行討論；</p>\r\n<p class=\"dotmark\">充足的GPU：每位學員至少一張 GPU 卡，讓學員在學期間，無論在學校或家中，都能使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n<strong>來自業界的真實資料</strong>\r\n<p class=\"dotmark\">在專題實作期間，能接觸到來自製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各業界真實的資料與問題，經由一次又一次的實戰經驗，快速累積能夠解決企業問題的人工智慧技術。</p>\r\n<strong>實力雄厚的助教群</strong>\r\n<p class=\"dotmark\">協助解決實作問題：我們擁有受過完整培訓且經驗豐富的助教群，隨時協助或提示學員們解決實作上遇到的問題。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">帶領學員增進技術：他們也會帶領學員們研讀最新的論文、嘗試最新的技術、給予解題上的協助，讓學員們不會因為「卡關」而花費過多的時間。</p>\r\n<strong>全台唯一AI 人才交流平台</strong>\r\n<p class=\"dotmark\">我們每期的技術領袖班及經理人周末培訓班，皆有三四百位學員以上同時就讀，透過大班制的教學，讓來自不同領域的同學可以彼此交流不同業界的 AI 應用，透過討論、交流及分享最新的人工智慧技術，快速掌握人工智慧技術及產業發展。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">至今已累積超過3000名的校友，除了定期的校友聚會之外，可以藉由AI 人才媒合平台，讓企業及校友們，能在該平台尋找及刊登人工智慧相關職缺訊息。\r\n</p>','台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？','','private','closed','open','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1%e8%b7%9f%e4%b8%80%e8%88%ac-ai-%e4%ba%ba%e6%89%8d%e5%9f%b9%e8%a8%93%e8%aa%b2%e7%a8%8b%e6%9c%89%e4%bb%80%e9%ba%bc%e4%b8%8d','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1149',419,'post','',0),(1151,1,'2017-12-29 18:13:16','2017-12-29 10:13:16','<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，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，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。<div class=\"fb-quote fb_iframe_widget\" style=\"position: absolute; left: 21px; top: 787px;\" fb-xfbml-state=\"rendered\" fb-iframe-plugin-query=\"app_id=&amp;container_width=789&amp;href=http%3A%2F%2Faiacademy.tw%2Ffaq%2F&amp;locale=zh_TW&amp;sdk=joey\"><span style=\"vertical-align: bottom; width: 146px; height: 49px;\"><iframe name=\"f3e1a67cefbe4e\" allowtransparency=\"true\" allowfullscreen=\"true\" scrolling=\"no\" title=\"fb:quote Facebook Social Plugin\" style=\"border: medium none; visibility: visible; width: 146px; height: 49px;\" 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class=\"dotmark\">台灣人工智慧學校事先已培訓一組經驗豐富的助教群，他們將隨時協助或提示學員們解決實作上遇到的問題。同時，他們也將帶領學員們研讀最新的論文、嘗試最新的技術、給予解題上的協助，讓學員們不會因為「卡關」而花費過多的時間。我們相信除了老師，助教群的隨時協助亦會是成功訓練人工智慧人才的重要關鍵，也很自豪我們有一群優秀的助教群，並隨著時間不停地在增加規模。</p><p class=\"dotmark\">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有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，以及它的應用範疇之廣，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，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效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，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。</p>','台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？','','inherit','closed','closed','','1149-revision-v1','','','2017-12-29 18:13:16','2017-12-29 10:13:16','',1149,'http://aiacademy.tw/1149-revision-v1/',0,'revision','',0),(1152,1,'2017-12-29 18:13:51','2017-12-29 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10:15:21','<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，我們相對上就是在退步。</p>\r\n\r\n<p>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，台灣人工智慧學校教研團隊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發展出一套可行的解決方案雛型。</p>\r\n\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊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。</p>\r\n\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府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。</p>\r\n','為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？','','private','closed','open','','%e7%82%ba%e4%bb%80%e9%ba%bc%e6%98%af%e4%bb%a5%e5%9c%a8%e8%81%b7%e4%ba%ba%e5%a3%ab%e8%80%8c%e4%b8%8d%e6%98%af%e4%bb%a5%e5%ad%b8%e7%94%9f%e7%82%ba%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%8b%9b%e7%94%9f%e5%b0%8d%e8%b1%a1','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1153',418,'post','',0),(1155,1,'2017-12-29 18:15:21','2017-12-29 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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，因此我們相信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。\r\n\r\n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。','台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會及財團法人科技生態發展公益基金會主辦，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？','','private','closed','open','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1%e7%94%b1%e5%8f%b0%e7%81%a3%e8%b3%87%e6%96%99%e7%a7%91%e5%ad%b8%e5%8d%94%e6%9c%83%e4%b8%bb%e8%be%a6%ef%bc%8c%e7%b6%93%e8%b2%bb','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1156',417,'post','',0),(1158,1,'2017-12-29 18:15:57','2017-12-29 10:15:57','<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。</p>\r\n\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。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，因此我們相信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。</p>\r\n\r\n<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。</p>\r\n\r\n','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？','','inherit','closed','closed','','1156-revision-v1','','','2017-12-29 18:15:57','2017-12-29 10:15:57','',1156,'http://aiacademy.tw/1156-revision-v1/',0,'revision','',0),(1159,1,'2017-12-29 18:16:50','2017-12-29 10:16:50','<p>在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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>\r\n\r\n<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回饋。</p>\r\n\r\n<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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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>\r\n\r\n','為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？','','private','closed','open','','%e7%82%ba%e4%bb%80%e9%ba%bc%e6%88%91%e5%80%91%e6%9c%89%e4%bf%a1%e5%bf%83%e6%8a%8a%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1%e5%81%9a%e5%a5%bd%ef%bc%9f','','','2019-08-08 14:56:10','2019-08-08 06:56:10','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1159',416,'post','',0),(1161,1,'2017-12-29 18:16:50','2017-12-29 10:16:50','<p>在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，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 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 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>\r\n\r\n<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回饋。</p>\r\n\r\n<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，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，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>\r\n\r\n','為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？','','inherit','closed','closed','','1159-revision-v1','','','2017-12-29 18:16:50','2017-12-29 10:16:50','',1159,'http://aiacademy.tw/1159-revision-v1/',0,'revision','',0),(1163,1,'2017-12-29 18:21:06','2017-12-29 10:21:06','','答客問','','publish','closed','closed','','%e9%97%9c%e6%96%bc%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7','','','2019-08-02 19:37:19','2019-08-02 11:37:19','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1163',112,'nav_menu_item','',0),(1165,1,'2017-12-29 18:21:36','2017-12-29 10:21:36','','技術領袖班','','publish','closed','closed','','%e6%8a%80%e8%a1%93%e9%a0%98%e8%a2%96%e7%8f%ad','','','2019-08-02 19:37:19','2019-08-02 11:37:19','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1165',115,'nav_menu_item','',0),(1166,1,'2017-12-29 18:22:05','2017-12-29 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href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/Academia+Sinica+Activities+Center/@25.0408699,121.6115715,18z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3442ab46a2a798a9:0xfee6e1cf7f8ed08c!8m2!3d25.0408699!4d121.6126658?hl=en\">學術活動中心</a></br>\r\n將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程。</p>\r\n<p><strong>實作教學/專題實戰</strong></br>\r\n授課教室：中央研究院<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/Interdisciplinary+Research+Building+for+Science+and+Technology,+Academia+Sinica/@25.0450778,121.6139157,18z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5Lit5aSu56CU56m26Zmi6Leo6aCY5Z-f56eR5oqA56CU56m25aSn5qiT!3m4!1s0x3442ab44e0432ec5:0xb2d2341f9e6028cd!8m2!3d25.0450778!4d121.6139157\">跨領域科技研究大樓</a>七樓</br>\r\n本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/01/aiamap.png\" alt=\"AIA-Map\" />','技術領袖－授課地點','','publish','closed','closed','','class-locations','','','2018-04-09 14:12:57','2018-04-09 06:12:57','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=1183',0,'page','',0),(1185,7,'2018-01-05 12:56:15','2018-01-05 04:56:15','','上課地點','','inherit','closed','closed','','1183-revision-v1','','','2018-01-05 12:56:15','2018-01-05 04:56:15','',1183,'http://aiacademy.tw/1183-revision-v1/',0,'revision','',0),(1186,7,'2018-01-05 13:24:32','2018-01-05 05:24:32','<p>技術領袖培訓班將以<a href=\"http://aiacademy.tw/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a href=\"http://aiacademy.tw/curriculum/\">密集培訓</a>。課程進行部份將分為三大類：理論教學、實作教學及專題實戰。理論教學占總課程的三分之一，實作教學及專題實戰將會同時進行並占總課程的三分之二。授課地點皆在中央研究院內，[理論教學] 及 [實作教學/專題實戰] 的教室分別在不同的地點，請學員務必注意授課地點。</p>\r\n','上課地點','','inherit','closed','closed','','1183-revision-v1','','','2018-01-05 13:24:32','2018-01-05 05:24:32','',1183,'http://aiacademy.tw/1183-revision-v1/',0,'revision','',0),(1187,7,'2018-01-05 13:30:08','2018-01-05 05:30:08','<p>技術領袖培訓班將以<a href=\"http://aiacademy.tw/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a href=\"http://aiacademy.tw/curriculum/\">密集培訓</a>。課程進行部份將分為三大類：理論教學、實作教學及專題實戰。理論教學占總課程的三分之一，實作教學及專題實戰將會同時進行並占總課程的三分之二。授課地點皆在中央研究院內，[理論教學] 及 [實作教學/專題實戰] 的教室分別在不同的地點，課程表屆時上線後請學員務必注意授課地點。</p>\r\n','上課地點','','inherit','closed','closed','','1183-revision-v1','','','2018-01-05 13:30:08','2018-01-05 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的教室分別在不同的地點，屆時課程表上線後請學員務必注意授課地點。</p>\r\n<p>理論教學\r\n將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程</p>','授課地點','','inherit','closed','closed','','1183-revision-v1','','','2018-01-05 13:38:31','2018-01-05 05:38:31','',1183,'http://aiacademy.tw/1183-revision-v1/',0,'revision','',0),(1190,7,'2018-01-05 13:38:42','2018-01-05 05:38:42','<p>技術領袖培訓班將以<a href=\"http://aiacademy.tw/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a href=\"http://aiacademy.tw/curriculum/\">密集培訓</a>。課程進行部份將分為三大類：理論教學、實作教學及專題實戰。理論教學占總課程的三分之一，實作教學及專題實戰將會同時進行並占總課程的三分之二。授課地點皆在中央研究院內，[理論教學] 及 [實作教學/專題實戰] 的教室分別在不同的地點，屆時課程表上線後請學員務必注意授課地點。</p>\r\n<p>理論教學</br>\r\n將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程</p>','授課地點','','inherit','closed','closed','','1183-revision-v1','','','2018-01-05 13:38:42','2018-01-05 05:38:42','',1183,'http://aiacademy.tw/1183-revision-v1/',0,'revision','',0),(1191,7,'2018-01-05 13:40:49','2018-01-05 05:40:49','<p>技術領袖培訓班將以<a 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的教室分別在不同的地點，課程表上線後亦會提供詳細授課地點，屆時請學員必需注意授課地點。</p>\r\n<p>理論教學</br>\r\n將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程</br>\r\n授課教室：中央研究院人文社會科學館 or 學術活動中心</p>','授課地點','','inherit','closed','closed','','1183-revision-v1','','','2018-01-05 13:43:16','2018-01-05 05:43:16','',1183,'http://aiacademy.tw/1183-revision-v1/',0,'revision','',0),(1193,7,'2018-01-05 16:11:03','2018-01-05 08:11:03','<p>技術領袖培訓班將以<a href=\"http://aiacademy.tw/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a href=\"http://aiacademy.tw/curriculum/\">密集培訓</a>。課程進行部份將分為三大類：理論教學、實作教學及專題實戰。理論教學占總課程的三分之一，實作教學及專題實戰將會同時進行並占總課程的三分之二。授課地點皆在中央研究院內，[理論教學] 及 [實作教學/專題實戰] 的教室分別在不同的地點，課程表上線後亦會提供詳細授課地點，屆時請學員必需注意授課地點。</p>\r\n<p>理論教學</br>\r\n將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程。</br>\r\n授課教室：中央研究院<a href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/Academia+Sinica+Activities+Center/@25.0408699,121.6115715,18z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3442ab46a2a798a9:0xfee6e1cf7f8ed08c!8m2!3d25.0408699!4d121.6126658?hl=en\">學術活動中心</a></p>\r\n<p>實作教學/專題實戰</br>\r\n本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。</br>\r\n授課教室：中央研究院<a 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href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/Academia+Sinica+Activities+Center/@25.0408699,121.6115715,18z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3442ab46a2a798a9:0xfee6e1cf7f8ed08c!8m2!3d25.0408699!4d121.6126658?hl=en\">學術活動中心</a></p>\r\n<p>實作教學/專題實戰</br>\r\n本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。</br>\r\n授課教室：中央研究院<a 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href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/Academia+Sinica+Activities+Center/@25.0408699,121.6115715,18z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3442ab46a2a798a9:0xfee6e1cf7f8ed08c!8m2!3d25.0408699!4d121.6126658?hl=en\">學術活動中心</a></p>\r\n<p><strong>實作教學/專題實戰</strong></br>\r\n本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。</br>\r\n授課教室：中央研究院<a 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href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/Academia+Sinica+Activities+Center/@25.0408699,121.6115715,18z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3442ab46a2a798a9:0xfee6e1cf7f8ed08c!8m2!3d25.0408699!4d121.6126658?hl=en\">學術活動中心</a></p>\r\n<p><strong>實作教學/專題實戰</strong></br>\r\n本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</br>\r\n授課教室：中央研究院<a 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的教室分別在不同的地點，課程表上線後亦會提供詳細授課地點，屆時請學員必需注意課程表上的授課地點。</p>\r\n<p><strong>理論教學</strong></br>\r\n將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程。</br>\r\n授課教室：中央研究院<a href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a 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href=\"/curriculum/\">密集培訓</a>。課程進行部份將分為三大類：理論教學、實作教學及專題實戰。理論教學佔總課程的三分之一，實作教學及專題實戰將會同時進行並佔總課程的三分之二。授課地點皆在中央研究院內，[理論教學] 及 [實作教學/專題實戰] 的教室分別在不同的位置，課程表上線後亦會提供詳細授課地點，屆時請學員必需注意課程表上的授課地點。</p>\r\n<p><strong>理論教學</strong></br>\r\n授課教室：中央研究院<a href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a 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href=\"/curriculum/\">密集培訓</a>。課程進行部份將分為三大類：理論教學、實作教學及專題實戰。理論教學佔總課程的三分之一，實作教學及專題實戰將會同時進行並佔總課程的三分之二。授課地點皆在中央研究院內，[理論教學] 及 [實作教學/專題實戰] 的教室分別在不同的位置，課程表上線後亦會提供詳細授課地點，屆時請學員必需注意課程表上的授課地點。</p>\r\n<p><strong>理論教學</strong></br>\r\n授課教室：中央研究院<a href=\"https://www.google.com/maps/place/115%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E5%8D%97%E6%B8%AF%E5%8D%80%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E4%BA%8C%E6%AE%B5128%E8%99%9F(%E4%BA%BA%E6%96%87%E9%A4%A8)%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E4%BA%BA%E6%96%87%E7%A4%BE%E6%9C%83%E7%A7%91%E5%AD%B8%E9%A4%A8/@25.0418006,121.6119458,18z/data=!4m5!3m4!1s0x3442ab46b2f9a81f:0x74112a66e7796ca!8m2!3d25.0410877!4d121.6113313?hl=zh-TW\">人文社會科學館</a> or <a 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title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 11 日（星期四）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於107 年 1 月 15 日（星期一）中午 12：00 前完成註冊及繳費。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-autosave-v1','','','2018-01-09 09:36:23','2018-01-09 01:36:23','',495,'http://aiacademy.tw/495-autosave-v1/',0,'revision','',0),(1268,7,'2018-01-09 09:37:19','2018-01-09 01:37:19','[aia_page_title]台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 27 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 11 日（星期四）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於107 年 1 月 15 日（星期一）中午 12：00 前完成註冊及繳費。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2018-01-09 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green;\">以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\r\n<h2>顯示當週課程</h2>\r\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"0\"]\r\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"2020948459\"]\r\n[space=20]\r\n<h2>顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下</h2>\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n<h2>增加垂直空間</h2>\r\n[space h=5]\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=40]\r\nline3\r\n<h2>faq頁</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item1)`沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n\r\n(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n<h2>列表項目1</h2>\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n<h2>table1</h2>\r\n[tbl1 column=3]\r\nrow1a`row1b`row1c@@@\r\nrow2a@@@\r\nrow3a`row3b`row3c@@@\r\nrow4a`row4b@@@\r\n[/tbl1]\r\n<h2>timeline</h2>\r\n[timeline]2017.12.03行程01`2017.12.5行程02`2017.12.11行程03`2017.12.03也可以用<a href=\"/faq/\">html</a>語法[/timeline]\r\n<h2>show_namelist錄取名單公告頁(可以亂換行，只要求有,分隔即可)</h2>\r\n[show_namelist]name1,name2,name3\r\n,name4,\r\nname5,name1\r\n,name2,\r\nname3,name4,name5\r\n,name1,name2,name3,\r\nname4,name5[/show_namelist]\r\n<h2>頁面的主標題用aia_page_title</h2>\r\n[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\r\n<p id=\"RVeVqVd\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-972 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3384f7e978c.png\" alt=\"\" /></p>\r\n\r\n<h2>頁面的次標題用aia_sub_page_title</h2>\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]課程問題[/aia_sub_page_title]\r\n<p id=\"BciiblR\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-973 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a338562c4070.png\" alt=\"\" /></p>','短語法 test page','','inherit','closed','closed','','642-revision-v1','','','2018-01-12 12:10:34','2018-01-12 04:10:34','',642,'http://aiacademy.tw/642-revision-v1/',0,'revision','',0),(1330,1,'2018-01-12 12:35:24','2018-01-12 04:35:24','<style>.container_inner h2{margin:30px 0 10px}</style>\r\n<h1 style=\"color: green;\">以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\r\n<h2>顯示當週課程</h2>\r\n<h3>請觀查　https://docs.google.com/spreadsheets/d/15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ/edit#gid=0　網址，便可得知 d 與 gid。</h3>\r\n<h3>bgcolor值為標準網頁色碼, 以 - 分隔區別每一橫列的背景色。若不指定，則為預設值。</h3>\r\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"0\" bgcolor=\"\"]\r\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"2020948459\" 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(培訓班)[/aia_page_title]\r\n[list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視為曠課一小時。`曠課一小時，視為請假四小時。`學生平時請假達四十小時者，不予發給結業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2018-01-12 15:21:58','2018-01-12 07:21:58','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(1344,3,'2018-01-12 15:28:03','2018-01-12 07:28:03','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法 (經理人班)[/aia_page_title]\r\n\r\n[list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。\r\n`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。\r\n`學生因病或臨時有事不能上課，應於當日向秘書處請假。\r\n`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。\r\n`學生平時請假達四十四小時者，不予發給結業證書。\r\n`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入請假時數。[/list1layout]','請假辦法 (經理人班)','','inherit','closed','closed','','1334-revision-v1','','','2018-01-12 15:28:03','2018-01-12 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width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (logistic regression)</li>\r\n 	<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n 	<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n 	<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n 	<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n 	<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n 	<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n 	<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2018-01-12 22:46:01','2018-01-12 14:46:01','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(1360,4,'2018-01-12 22:47:17','2018-01-12 14:47:17','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr 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class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"130\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2.?抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (logistic regression)</li>\r\n 	<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n 	<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n 	<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n 	<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n 	<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n 	<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n 	<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2018-01-12 22:47:17','2018-01-12 14:47:17','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(1361,4,'2018-01-12 22:48:44','2018-01-12 14:48:44','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐時間 (lunch box)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">交流晚餐 (buffet)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"130\">日期</th>\r\n<th width=\"280\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2.?抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (logistic regression)</li>\r\n 	<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n 	<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n 	<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n 	<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n 	<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n 	<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n 	<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"130\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"130\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2018-01-12 22:48:44','2018-01-12 14:48:44','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(1362,4,'2018-01-12 22:50:16','2018-01-12 14:50:16','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐時間 (lunch box)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">交流晚餐 (buffet)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"150\">日期</th>\r\n<th width=\"280\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2.?抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (logistic regression)</li>\r\n 	<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n 	<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n 	<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n 	<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n 	<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n 	<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n 	<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"150\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2018-01-12 22:50:16','2018-01-12 14:50:16','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(1363,4,'2018-01-15 10:41:42','2018-01-15 02:41:42','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2018-01-15 10:41:42','2018-01-15 02:41:42','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(1364,1,'2018-01-15 12:07:59','2018-01-15 04:07:59','<style>.container_inner h2{margin:30px 0 10px}</style>\r\n<h1 style=\"color: green;\">以下是目前可用的短語法範例，若有需要修改或新增的短語法，再請提出：</h1>\r\n<h2>顯示當週課程之短語法</h2>\r\n<p>請觀查　https://docs.google.com/spreadsheets/d/15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ/edit#gid=0　網址，便可得知 d 與 gid。</p>\r\n<p>bgcolor值為標準網頁色碼, 以 - 分隔區別每一橫列的背景色。若不指定，則為預設值。</p>\r\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"0\" bgcolor=\"\"]\r\n[week_course d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"1070024512\" bgcolor=\"#333-#444-#555-#C6DBB2-#777-#888-#999-#aaa-#bbb-#ccc-#eee\"]\r\n[space=20]\r\n<h2>顯示師資用之短語法：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下</h2>\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n<h2>增加垂直空間之短語法</h2>\r\n[space h=5]\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=40]\r\nline3\r\n<h2>faq頁之短語法</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item1)`沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n\r\n(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n<h2>列表項目1之短語法</h2>\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n<h2>table1</h2>\r\n[tbl1 column=3]\r\nrow1a`row1b`row1c@@@\r\nrow2a@@@\r\nrow3a`row3b`row3c@@@\r\nrow4a`row4b@@@\r\n[/tbl1]\r\n<h2>timeline</h2>\r\n[timeline]2017.12.03行程01`2017.12.5行程02`2017.12.11行程03`2017.12.03也可以用<a href=\"/faq/\">html</a>語法[/timeline]\r\n<h2>show_namelist錄取名單公告頁(可以亂換行，只要求有,分隔即可)</h2>\r\n[show_namelist]name1,name2,name3\r\n,name4,\r\nname5,name1\r\n,name2,\r\nname3,name4,name5\r\n,name1,name2,name3,\r\nname4,name5[/show_namelist]\r\n<h2>頁面的主標題用aia_page_title</h2>\r\n[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\r\n<p id=\"RVeVqVd\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-972 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3384f7e978c.png\" alt=\"\" /></p>\r\n\r\n<h2>頁面的次標題用aia_sub_page_title</h2>\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]課程問題[/aia_sub_page_title]\r\n<p id=\"BciiblR\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-973 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a338562c4070.png\" alt=\"\" /></p>','短語法 test page','','inherit','closed','closed','','642-revision-v1','','','2018-01-15 12:07:59','2018-01-15 04:07:59','',642,'http://aiacademy.tw/642-revision-v1/',0,'revision','',0),(1369,3,'2018-01-16 12:22:28','2018-01-16 04:22:28','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_title][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n<strong>\r\n** 本校為郵局帳戶，若您提供郵局以外的金融帳戶需加收 30 元匯費</strong>\r\n\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2018-01-16 12:22:28','2018-01-16 04:22:28','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(1370,3,'2018-01-16 12:27:54','2018-01-16 04:27:54','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_title][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n\r\n<strong>P.S. 本校為郵局帳戶，若您提供郵局以外的金融帳戶需加收 30 元匯費</strong>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n\r\n\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2018-01-16 12:27:54','2018-01-16 04:27:54','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(1372,3,'2018-01-16 12:31:03','2018-01-16 04:31:03','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_title][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<br>\r\n<strong>P.S. 本校為郵局帳戶，若您提供郵局以外的金融帳戶需加收 30 元匯費。</strong>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2018-01-16 12:31:03','2018-01-16 04:31:03','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(1392,3,'2018-01-19 19:32:19','0000-00-00 00:00:00','公車\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。\n捷運\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。\n火車\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\n自行開車\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\n開車請由正門進入院區。\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\n週末中研院內免費停車。\n付費停車場\n1.福山平面停車場: 台北市南港區福山街4號旁<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A6%8F%E5%B1%B1%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x6fa9fe5d62a88300!8m2!3d25.045565!4d121.6156738?hl=zh-TW</a></p>\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW\n3.\n研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149?hl=zh-TW','交通資訊','','draft','closed','closed','','parking','','','2018-01-19 19:32:19','2018-01-19 11:32:19','',0,'http://aiacademy.tw/?post_type=portfolio_page&#038;p=1392',0,'portfolio_page','',0),(1404,3,'2018-01-19 20:55:35','2018-01-19 12:55:35','<h1>台北總校 - 技術領袖培訓班：新北市三重區光復路二段69號</h1>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">請搭新北市公車 958 至群光大樓站 (先嗇宮站上車請於美麗人生婦幼百貨搭乘公車至群光大樓站)</li>\r\n 	<li type=\"circle\">請搭三重區公所新巴士 F301 至光復路二段 58 號站。</li>\r\n</ol>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]捷運[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">請搭捷運中和新蘆線至先嗇宮站。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">捷運一號出口：沿著光復路行走約 18 分鐘或轉乘 958 公車至群光大樓站。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">捷運二號出口轉乘 YOUBIKE 至中興北街 175 巷口停放 YOUBIKE (停放區距離 AIA 約 300 公尺)。</li>\r\n</ol>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">大樓周邊有路邊停車格。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">收費停車場：新北市三重光復平面停車場 (241 台灣新北市三重區頂文路神農街)。</li>\r\n</ol>\r\n<br>\r\n<h1>台北總校 - 經理人週末研修班：台北市南港區研究院路二段 128 號</h1>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">請搭臺北市公車 205、212 (直行/區間)、270、276、306 (直行/區間)、620、645 (直行/副線) 任何一班至中央研究院站 (前一站中研新村站)。</li>\r\n</ol>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]捷運[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中央研究院站。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2 號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306 (直行/區間) 或 645 (直行/副線) 至中央研究院站。</li>\r\n</ol>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]火車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">請搭火車至南港火車站換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中央研究院站。</li>\r\n</ol>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)，請由正門進入院區。週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">週末中研院內免費停車 (需換證)。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">付費停車場</li>\r\n        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">福山平面停車場：台北市南港區福山街 4 號旁。</li>\r\n 	<li type=\"square\">南港 59 號公園臨時停車場：台北市南港區忠孝東路 6 段 269 巷 3 弄 14 號對面。</li>\r\n 	<li type=\"square\">研究院路平面停車場：台北市南港區研究院路二段 84 巷。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>\r\n<br>\r\n\r\n<hr />\r\n\r\n<h1>新竹分校：新竹市科學園區力行路 21 號</h1>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]巡迴巴士[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘綠線從生技生活館出發可到晶元光電下車 (接駁車例假日及國定假日停駛)。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">「​綠線科學園區巡迴巴士行駛路線」請參考<a href=\"https://www.sipa.gov.tw/home.jsp?serno=201001210045&amp;mserno=201001210037&amp;menudata=ChineseMenu&amp;contlink=content/traffic_4.jsp&amp;serno3=201001210049\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">新竹工業園區管理局</a>提供之路線圖。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]鐵路[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">台鐵可搭台鐵火車至新竹火車站，再轉乘以下交通工具至台灣人工智慧學校新竹分校。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">新竹客運加免費巡迴巴士：出站後過斑馬線右轉民族路 SOGO 站，轉搭新竹客運 1 號市區公車→至國光客運清大站→轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線 (經科技生活館) 至晶元光電。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">高鐵站加計程車 : 新竹出站後前方有計程車候車處可搭乘至台灣人工智慧學校新竹分校 (車程約 25 分鐘，車資約 230 元)。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]國道客運[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">統聯客運竹科站 [ 台北→台中 (經台中港路)、苗栗 (經竹科)→台北、新竹→板橋 ]：轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線至晶元光電。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">亞聯客運科技生活館站 (台北→新竹)：轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線至晶元光電。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]開車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">自行前往台灣人工智慧學校新竹分校 (新竹市科學園區力行路 21 號)。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">停車費用依台灣人工智慧學校收費標準收費 (<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/300新竹市東區力行路21號/@24.7627799,121.0228962,3a,75y,53.81h,98.29t/data=!3m6!1e1!3m4!1sdegAwF0UWqWSRFRCvO1PPA!2e0!7i13312!8i6656!4m5!3m4!1s0x346849d0b6ac34e7:0x2960ef0bde15e124!8m2!3d24.7635109!4d121.0243668?hl=zh-TW&amp;authuser=0 \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">教室/車道入口</a>)。</li>\r\n</ol>\r\n<br>\r\n<hr />\r\n\r\n<h1>台中分校 - 校本部：台中市民權路 239 號 17F-A  (國泰大樓)</h1>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">行經國道一號 (中山高)，請於 178km 下台中交流道，往台中方向行駛，沿著台灣大道行駛至民權路右轉。<br>鄰近付費停車場如下。</li>\r\n 	        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">日月亭停車場：台中市西區台灣大道二段 115 號。</li>\r\n 	<li type=\"square\">大和路停車場：台中市西區大和路 35-47 號。</li>\r\n 	<li type=\"square\">中興嘟嘟房民權站：台中市西區民權路 231 號。</li>\r\n 	<li type=\"square\">公益路停車場：位於公益路上。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">從台中車站搭乘行經台灣大道公車，可在茄苳腳站或台灣大道民權路口站下車，再步行至民權路校區 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘公車 323、324、325，於台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘公車 301、302、303，於茄苳腳站下車，步行至民權路校區約350公尺。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台中車站有行經台灣大道路線，可於科博館站下車，步行至民權路校區約 900 公尺，或於民權路口站下車，往台灣大道方向步行約 150 公尺。於台中車站下車可轉承上述公車至民權路校區。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">可搭乘行經民權路客運，於民權路口站下車，往台灣大道方向步行約 150 公尺。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台灣大道朝馬站下車，可搭乘計程車或轉乘公車 48 號至台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至干城站，可轉乘行經臺灣大道公車 301、324、326、48，於台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺，303、308 路公車於茄苳腳站下車 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">於台中高鐵站下車後，可搭乘計程車 (距離約 9 公里) 或轉搭 159 公車至西屯英才路口站下車，步行至民權路校區約 750 公尺。</li>\r\n</ol>\r\n<br>\r\n<h1>台中分校 - 東海大學校區：台中市西屯區臺灣大道四段 1727 號 (人文大樓)</h1>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">行經國道一號(中山高)，請於178km下台中交流道，往沙鹿方向行駛，直行約4公里即可到達東海大學校區。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">行經國道三號(中二高)，請於183km下龍井交流道，往台中市區方向行駛，直行約4公里即可到達東海大學校區。</li>\r\n 	<li type=\"circle\"><a href=\"https://www.google.com.tw/maps/@24.1826102,120.6025457,3a,59.5y,173.94h,91.91t/data=!3m6!1e1!3m4!1sy6wU6JzSTUBPFJS7hDBnZg!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">校門口圖示</a></li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">台中火車站距離東海大學約12公里，可搭乘行經東海大學與台中榮總之公車323、324、325、301、302、303、75至東海大學/榮總站下車，可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台中，可選至朝馬站或中港轉運站下車，再轉搭市區公車或計程車到東海大學，朝馬站可搭乘 75、356、658、69 公車；中港轉運站可搭乘 75、356、301、302、303、304 公車。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">於台中高鐵站下車後，轉搭161公車至榮總站下車。</li>\r\n</ol>\r\n<br>\r\n\r\n\r\n\r\n<h1>南部分校－中山大學：高雄市鼓山區蓮海路 70 號 (國研大樓-光中廳)</h1>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">中山大學隧道口至高雄火車站有 248 路公車可搭乘，車程約 20 分鐘，票價 12 元，班距約 15~20 分鐘。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">中山大學隧道口至大立伊勢丹、新堀江及文化中心有 50 路公車可搭乘，票價 12 元，班距約 15~20 分鐘。</li>\r\n 	<li type=\"circle\">若需自中山大學搭乘公車至機場，可搭乘 248 路公車至高雄車站轉乘機場幹線或 301 路公車；亦可搭乘 50 路公車至中山路口轉乘機場幹線或301路公車至機場。</li>\r\n 	        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]高雄捷運[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">於西子灣站下車，請由 2 號出口 (鼓山一路) 出站，轉乘公車橘 1，至中山大學行政大樓站下車。 (每 30 分鐘一班車)。</li>\r\n 	        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">註 1：中山大學行政大樓站下車處至國研大樓步行約 3 分鐘。</li>\r\n 	<li type=\"square\">註 2：西子灣 1 號出口 (臨海二路) 至中山大學隧道口步行約 10 分鐘。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至高雄車站，客運之終點站往往在高雄火車站或其鄰近地區，到達後可至火車站前的公車站搭乘 248 或 50 號公車即可到達中山大學隧道口。</li>\r\n 	        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">搭乘高鐵至高鐵左營站，轉乘高雄捷運紅線至美麗島站，轉橘線至西子灣站，在 2 號出口站前搭乘接駁公車「橘 1」至中山大學行政大樓站下車。</li>\r\n 	        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">註 1：高雄捷運左營站至西子灣站，實際搭車時間約為 20 分鐘(不含等車及美麗島站轉車時間)。</li>\r\n 	<li type=\"square\">註 2：中山大學行政大樓站下車處至國研大樓步行約 3 分鐘。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]鐵路[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">到達後可至火車站前的公車站搭乘 248 或 50 號公車即可到達中山大學隧道口。</li>\r\n 	        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">由中山高速公路 (國道 1 號) 中正路交流道下，沿中正路接五福路直行到底→左轉鼓山路→右轉臨海二路直行到底→左轉哨船街之後直行，即可到達中山大學校區。</li>\r\n</ol>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]渡輪[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li type=\"circle\">台華輪有定期航線往來於澎湖馬公，可載運汽機車，靠泊於新濱碼頭。</li>\r\n 	        <ul>\r\n 	<li type=\"square\">註：台灣航業、台華輪下船處至國研大樓步行約 30 分鐘。</li>\r\n        </ul>\r\n</ol>','交通資訊','','private','closed','closed','','location','','','2019-12-11 12:12:02','2019-12-11 04:12:02','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=1404',0,'page','',0),(1406,3,'2018-01-19 20:32:06','2018-01-19 12:32:06','公車\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。\r\n捷運\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。\r\n火車\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n自行開車\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。\r\n付費停車場\r\n1.福山平面停車場: 台北市南港區福山街4號旁<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A6%8F%E5%B1%B1%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x6fa9fe5d62a88300!8m2!3d25.045565!4d121.6156738?hl=zh-TW</a></p>\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW\r\n3.\r\n研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149?hl=zh-TW','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:32:06','2018-01-19 12:32:06','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1407,3,'2018-01-19 20:33:20','2018-01-19 12:33:20','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: 台北市南港區福山街4號旁\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 3.\r\n研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷 </a>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:33:20','2018-01-19 12:33:20','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1408,3,'2018-01-19 20:33:55','2018-01-19 12:33:55','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: 台北市南港區福山街4號旁\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 3.\r\n研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷 </a>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:33:55','2018-01-19 12:33:55','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1409,3,'2018-01-19 20:34:19','2018-01-19 12:34:19','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: 台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 3.\r\n研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷 </a>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:34:19','2018-01-19 12:34:19','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1410,3,'2018-01-19 20:35:02','2018-01-19 12:35:02','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: 台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> \r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷 </a>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:35:02','2018-01-19 12:35:02','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1411,3,'2018-01-19 20:35:37','2018-01-19 12:35:37','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: 台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面\r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷 </a>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:35:37','2018-01-19 12:35:37','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1412,3,'2018-01-19 20:37:35','2018-01-19 12:37:35','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: href=\"https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷 </a>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:37:35','2018-01-19 12:37:35','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1413,3,'2018-01-19 20:38:55','2018-01-19 12:38:55','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: href=\"\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:38:55','2018-01-19 12:38:55','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1414,3,'2018-01-19 20:39:05','2018-01-19 12:39:05','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:<a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:39:05','2018-01-19 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href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:41:47','2018-01-19 12:41:47','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1416,3,'2018-01-19 20:42:15','2018-01-19 12:42:15','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0449839,121.6126262,17z/data=!4m12!1m6!3m5!1s0x3442ab453edc1ce5:0x8d944393ca920144!2z56CU56m26Zmi6Lev5bmz6Z2i5YGc6LuK5aC0!8m2!3d25.0449839!4d121.6148149!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475309!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\"> 台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:42:15','2018-01-19 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href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: 台北市南港區研究院路二段84巷 <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW&lt;br\">','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:44:14','2018-01-19 12:44:14','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1418,3,'2018-01-19 20:45:19','2018-01-19 12:45:19','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁</a>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\">台北市南港區研究院路二段84巷</a>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:45:19','2018-01-19 12:45:19','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1419,3,'2018-01-19 20:45:52','2018-01-19 12:45:52','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁</a><P>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><P>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\">台北市南港區研究院路二段84巷</a><P>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:45:52','2018-01-19 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href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\">台北市南港區研究院路二段84巷</a>\r\n\r\n&nbsp;','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:46:25','2018-01-19 12:46:25','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1421,3,'2018-01-19 20:47:37','2018-01-19 12:47:37','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁</a><P>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><P>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\">台北市南港區研究院路二段84巷</a><P>\r\n&nbsp;','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:47:37','2018-01-19 12:47:37','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1422,3,'2018-01-19 20:48:18','2018-01-19 12:48:18','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁</a><P>\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><P>\r\n3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\">台北市南港區研究院路二段84巷</a><P>\r\n&nbsp;','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:48:18','2018-01-19 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href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><P>\r\n3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\">台北市南港區研究院路二段84巷</a></P>\r\n&nbsp;','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:48:47','2018-01-19 12:48:47','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1424,3,'2018-01-19 20:50:10','2018-01-19 12:50:10','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁</a><P>\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><P>3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\">台北市南港區研究院路二段84巷</a><P>\r\n','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:50:10','2018-01-19 12:50:10','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1425,3,'2018-01-19 20:53:17','2018-01-19 12:53:17','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁</a><P>\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><P>3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\"&lt;br\">台北市南港區研究院路二段84巷</a><P>\r\n','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:53:17','2018-01-19 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href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><p>3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\"&lt;br\">台北市南港區研究院路二段84巷</a><P>\r\n','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:54:17','2018-01-19 12:54:17','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1427,3,'2018-01-19 20:54:30','2018-01-19 12:54:30','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/@25.0455234,121.6155909,3a,75y,79.8h,81.04t/data=!3m6!1e1!3m4!1sBkVkvkEmhas0XZE-6fz8Ow!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區福山街4號旁</a><P>\r\n2.南港59號公園臨時停車場: <a href=\"&quot;https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8D%97%E6%B8%AF59%E8%99%9F%E5%85%AC%E5%9C%92%E8%87%A8%E6%99%82%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x44d02801d8efe992!8m2!3d25.0475321!4d121.6135052?hl=zh-TW&lt;br\">台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面</a><p>3.研究院路平面停車場: <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E8%B7%AF%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E5%81%9C%E8%BB%8A%E5%A0%B4/@25.0511954,121.6096506,15.5z/data=!4m8!1m2!2m1!1z5bmz6Z2i!3m4!1s0x0:0x8d944393ca920144!8m2!3d25.044983!4d121.6148141?hl=zh-TW\"&lt;br\">台北市南港區研究院路二段84巷</a><p>\r\n','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 20:54:30','2018-01-19 12:54:30','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1428,3,'2018-01-19 20:55:20','2018-01-19 12:55:20','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場: <a 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搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n\r\n1.福山平面停車場:台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n3.研究院路平面停車場:台北市南港區研究院路二段84巷<p>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 21:01:00','2018-01-19 13:01:00','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1435,3,'2018-01-19 21:01:48','2018-01-19 13:01:48','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212 (直行/區間)、270、276、306 (直行/區間)、620、645 (直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306 (直行/區間) 或 645 (直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 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元。\r\n週末中研院內免費停車。\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場:台北市南港區福山街4號旁\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面\r\n\r\n3.研究院路平面停車場:台北市南港區研究院路二段84巷','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 21:02:10','2018-01-19 13:02:10','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1438,3,'2018-01-19 21:03:16','2018-01-19 13:03:16','<h2>公車</h2>\r\n請搭臺北市公車 205、212 (直行/區間)、270、276、306 (直行/區間)、620、645 (直行/副線) 任何一班至中研新村站 (前一站圓拱橋)。<p>\r\n<h2>捷運</h2>\r\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n\r\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306 (直行/區間) 或 645 (直行/副線) 至中研新村站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。\r\n開車請由正門進入院區。\r\n週一至週五中研院內停車每小時收費 20 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元。\r\n週末中研院內免費停車。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場:台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場:台北市南港區研究院路二段84巷<p>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 21:03:44','2018-01-19 13:03:44','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1440,3,'2018-01-19 21:28:37','2018-01-19 13:28:37','<h2>公車</h2>\n請搭臺北市公車 205、212 (直行/區間)、270、276、306 (直行/區間)、620、645 (直行/副線) 任何一班至j5/ (前一站中研新村站)。<p>\n<h2>捷運</h2>\n1. 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\n\n2. 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306 (直行/區間) 或 645 (直行/副線) 至中研新村站。<p>\n<h2>火車</h2>\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中研新村站。<p>\n<h2>自行開車</h2>\n開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。請由正門進入院區。週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\n週末中研院內免費停車。<p>\n<h2>付費停車場</h2>\n1.福山平面停車場:台北市南港區福山街4號旁<p>\n\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\n\n3.研究院路平面停車場:台北市南港區研究院路二段84巷<p>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-autosave-v1','','','2018-01-19 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(直行/副線) 至中央研究院站。<p>\r\n<h2>火車</h2>\r\n請搭火車至南港火車站換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中央研究院站。<p>\r\n<h2>自行開車</h2>\r\n開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。請由正門進入院區。週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。\r\n週末中研院內免費停車 (需換證)。<p>\r\n<h2>付費停車場</h2>\r\n1.福山平面停車場:台北市南港區福山街4號旁<p>\r\n\r\n2.南港59號公園臨時停車場:台北市南港區忠孝東路6段269巷3弄14號對面<p>\r\n\r\n3.研究院路平面停車場:台北市南港區研究院路二段84巷<p>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-revision-v1','','','2018-01-19 21:29:46','2018-01-19 13:29:46','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-revision-v1/',0,'revision','',0),(1446,4,'2018-01-20 11:39:32','2018-01-20 03:39:32','<h1 style=text-align:left>創校緣起</h1>[space h=16]<p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校由財團法人科技生態發展公益基金會<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\"></a>主辦，委託財團法人人工智慧科技基金會執行，並獲得<a href=\"http://www.iis.sinica.edu.tw/index_zh.html\">中央研究院資訊科學研究所</a>、<a href=\"https://www.citi.sinica.edu.tw/\">中央研究院資訊科技創新研究中心</a>的支持協助。</p>\r\n \r\n<p>由於初期校地尋覓不易，先由主辦單位向中央研究院承租跨領域研究大樓七樓暫時做為台北校地。未來台灣人工智慧學校將在台北市或新北市另覓校地，同時在台灣各城市，包括新竹、台中、台南或高雄等地，尋覓合適的場地建立分校，將人工智慧人才培育工作落實至台灣的各個角落。</p>\r\n \r\n<p>台灣人工智慧學校的主辦單位，有感於國內產學之間的鴻溝難以跨越，高階人才缺乏及外流，以及科技創新系統之滯結，中央研究院孔祥重院士以及國票金控魏啟林董事長邀請中央研究院廖俊智院長共同研商，籌備財團法人科技生態發展公益基金會 (簡稱科生會)，以建構下世代的科技創新生態系統為目標，提出開放性的學研合作模式，期能藉此凝聚產官學研力量，共同改善國內的科技創新及創業環境。</p>\r\n \r\n<p>財團法人科技生態發展公益基金會著眼在科技創新系統的提升，認為「找不到人才」是台灣發展產業 AI 化以及 AI 產業的推展最大的瓶頸；因此，與台灣人工智慧學校開始進行合作，共同為提升台灣的產業競爭力及人工智慧生態系統而努力。</p>\r\n','創校緣起','','draft','closed','closed','','history','','','2019-12-19 11:06:55','2019-12-19 03:06:55','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=1446',0,'page','',0),(1448,4,'2018-01-20 11:39:32','2018-01-20 03:39:32','<h1 style=text-align:left>創校緣起</h1>[space h=16]<p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會及財團法人科技生態發展公益基金會籌備處主辦，委託財團法人人工智慧科技基金會執行，並獲得中央研究院資訊科學研究所、中央研究院資訊科技創新研究中心的支持協助。</p>\r\n \r\n<p>由於初期校地尋覓不易，目前由主辦單位台灣資料科學協會向中央研究院承租跨領域研究大樓七樓暫時做為台北校地。未來台灣人工智慧學校將在台北市或新北市另覓校地，同時在台灣各城市，包括新竹、台中、台南或高雄等地，尋覓合適的場地建立分校，將人工智慧人才培育工作落實至台灣的各個角落。</p>\r\n \r\n<p>台灣人工智慧學校的主辦單位之一為財團法人科技生態發展公益基金會籌備處。有感於國內產學之間的鴻溝難以跨越，高階人才缺乏及外流，以及科技創新系統之滯結，中央研究院孔祥重院士以及國票金控魏啟林董事長邀請中央研究院廖俊智院長共同研商，籌備財團法人科技生態發展公益基金會 (簡稱科生會)，以建構下世代的科技創新生態系統為目標，提出開放性的學研合作模式，期能藉此凝聚產官學研力量，共同改善國內的科技創新及創業環境。</p>\r\n \r\n<p>台灣資料科學協會長期推廣國內的資料科學及人工智慧技術普及及應用價值，科生會著眼在科技創新系統的提升，雙方一致認為「找不到人才」是台灣發展產業AI化以及AI產業的推展最大的瓶頸；因此，雙方因台灣人工智慧學校開始進行合作，共同為提升台灣的產業競爭力及人工智慧生態系統而努力。</p>\r\n','創校緣起','','inherit','closed','closed','','1446-revision-v1','','','2018-01-20 11:39:32','2018-01-20 03:39:32','',1446,'http://aiacademy.tw/1446-revision-v1/',0,'revision','',0),(1449,4,'2018-01-20 11:40:34','2018-01-20 03:40:34',' ','','','publish','closed','closed','','1449','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1449',3,'nav_menu_item','',0),(1450,4,'2018-01-20 11:43:22','2018-01-20 03:43:22','<h1 style=text-align:left>創校緣起</h1>[space h=16]<p>\n\n<p>台灣人工智慧學校由<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學協會</a>及財團法人科技生態發展公益基金會籌備處主辦，委託財團法人人工智慧科技基金會執行，並獲得<a 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04:10:02','[aia_page_title]台灣人工智慧學校經理人周末研修班學員出席辦法[/aia_page_title]\r\n\r\n[list1layout]本校經理人周末研修班學員出席依本辦法辦理之。\r\n`學員應在每日上課、下課時以學員識別證進行簽到及簽退。\r\n`學員缺席達三分之一上課時數 (四十四小時) 者，不予發給結業證書。\r\n`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入請假時數。[/list1layout]','出席辦法 (經理人班)','','inherit','closed','closed','','1334-revision-v1','','','2018-01-20 12:10:02','2018-01-20 04:10:02','',1334,'http://aiacademy.tw/1334-revision-v1/',0,'revision','',0),(1465,4,'2018-01-20 13:46:50','2018-01-20 05:46:50','[aia_page_title]技術領袖培訓班第一期簡介[/aia_page_title]\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a href=\"/curriculum/\">密集培訓</a>。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與<a href=\"/corporate-partner/\">產業的連結</a>，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及<a href=\"/job-fair/\">就業媒合會</a>，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','技術領袖培訓班第一期簡介','','publish','closed','closed','','class-1st-overview','','','2018-01-20 13:46:50','2018-01-20 05:46:50','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=1465',0,'page','',0),(1466,4,'2018-01-20 13:46:50','2018-01-20 05:46:50','[aia_page_title]技術領袖培訓班第一期簡介[/aia_page_title]\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a 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05:46:50','',1465,'http://aiacademy.tw/1465-revision-v1/',0,'revision','',0),(1467,4,'2018-01-20 13:50:26','2018-01-20 05:50:26','','台北總校 第一期','','publish','closed','closed','','%e7%ac%ac%e4%b8%80%e6%9c%9f-20181-20184','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1467',52,'nav_menu_item','',0),(1468,4,'2018-01-20 14:00:58','2018-01-20 06:00:58',' ','','','publish','closed','closed','','1468','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1468',12,'nav_menu_item','',0),(1471,4,'2018-01-20 14:08:30','2018-01-20 06:08:30','[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/calendar/\">為期十六周，每周三天（二四六或三五六），朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的<a href=\"/curriculum/\">密集培訓</a>。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與<a href=\"/corporate-partner/\">產業的連結</a>，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將在期末安排專題成果發表會及<a href=\"/job-fair/\">就業媒合會</a>，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2018-01-20 14:08:30','2018-01-20 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13:02:40','[aia_page_title]經理人週末研修班第一期簡介[/aia_page_title]\r\n\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/mgr-curriculum/\">為期十二周的時間，每周六的全天班形式進行</a>，給予所有經理人學員全面的人工智慧概觀。早上下午約六小時的時間進行上課，晚餐過後，進行深入的研討及交流，除了確認讓學員們都能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過晚上的互動安排充分領略這些技術的實際應用方式及限制，以及進行學員間跨領域的交流學習。\r\n</p>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班目標為讓不同領域的專業經理人能夠如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識及管理專才，以正確的認知及方向感來掌舵，帶領人工智慧團隊，協助各企業以工智慧解決問題及進行升級。我們的經理人學員們在結訓後將擔任種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及正確的人工智慧認知及方向感協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧技術皆涵蓋，提供完整的大局觀。在後期階段，本班將與技術領袖培訓班協同進行專題研討，讓經理人學員們能在課程中體驗與人工智慧技術人員的互動，同時培養定義問題、解決及場域導入方式等未來帶領人工智慧團隊所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們期待透過<a href=\"/mgr-admission-rule/\">經理人週末研修班</a>，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十二個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','經理人週末研修班第一期簡介','','publish','closed','closed','','mgr-class-1st-overview','','','2018-03-19 09:59:51','2018-03-19 01:59:51','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=1473',0,'page','',0),(1474,4,'2018-01-20 21:02:40','2018-01-20 13:02:40','[aia_page_title]經理人週末研修班第一期簡介[/aia_page_title]\r\n\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以<a 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box)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">交流晚餐 (buffet)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"150\">日期</th>\r\n<th width=\"280\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2.?抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (logistic regression)</li>\r\n 	<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n 	<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n 	<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n 	<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n 	<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n 	<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n 	<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"150\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-autosave-v1','','','2018-01-22 16:42:55','2018-01-22 08:42:55','',488,'http://aiacademy.tw/488-autosave-v1/',0,'revision','',0),(1517,7,'2018-01-22 16:43:15','2018-01-22 08:43:15','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐時間 (lunch box)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">交流晚餐 (buffet)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"150\">日期</th>\r\n<th width=\"280\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2.?抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (logistic regression)</li>\r\n 	<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n 	<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n 	<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n 	<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n 	<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n 	<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n 	<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"150\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2018-01-22 16:43:15','2018-01-22 08:43:15','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(1529,2,'2019-02-19 12:07:33','2019-02-19 04:07:33','<h1>台北總校 - 技術領袖培訓班：新北市三重區光復路二段69號</h1>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭新北市公車 958 至群光大樓站 (先嗇宮站上車請於美麗人生婦幼百貨搭乘公車至群光大樓站)</li>\n 	<li type=\"circle\">請搭三重區公所新巴士 F301 至光復路二段 58 號站。</li>\n</ol>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]捷運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭捷運中和新蘆線至先嗇宮站。</li>\n 	<li type=\"circle\">捷運一號出口：沿著光復路行走約 18 分鐘或轉乘 958 公車至群光大樓站。</li>\n 	<li type=\"circle\">捷運二號出口轉乘 YOUBIKE 至中興北街 175 巷口停放 YOUBIKE (停放區距離 AIA 約 300 公尺)。</li>\n</ol>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">大樓周邊有路邊停車格。</li>\n 	<li type=\"circle\">收費停車場：新北市三重光復平面停車場 (241 台灣新北市三重區頂文路神農街)。</li>\n</ol>\n<br>\n<h1>台北總校 - 經理人週末研修班：台北市南港區研究院路二段 128 號</h1>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭臺北市公車 205、212 (直行/區間)、270、276、306 (直行/區間)、620、645 (直行/副線) 任何一班至中央研究院站 (前一站中研新村站)。</li>\n</ol>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]捷運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中央研究院站。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2 號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306 (直行/區間) 或 645 (直行/副線) 至中央研究院站。</li>\n</ol>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]火車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭火車至南港火車站換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中央研究院站。</li>\n</ol>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)，請由正門進入院區。週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。</li>\n 	<li type=\"circle\">週末中研院內免費停車 (需換證)。</li>\n 	<li type=\"circle\">付費停車場</li>\n        <ul>\n 	<li type=\"square\">福山平面停車場：台北市南港區福山街 4 號旁。</li>\n 	<li type=\"square\">南港 59 號公園臨時停車場：台北市南港區忠孝東路 6 段 269 巷 3 弄 14 號對面。</li>\n 	<li type=\"square\">研究院路平面停車場：台北市南港區研究院路二段 84 巷。</li>\n        </ul>\n</ol>\n<br>\n\n<hr />\n\n<h1>新竹分校：新竹市科學園區力行路 21 號</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]巡迴巴士[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘綠線從生技生活館出發可到晶元光電下車 (接駁車例假日及國定假日停駛)。</li>\n 	<li type=\"circle\">「​綠線科學園區巡迴巴士行駛路線」請參考<a href=\"https://www.sipa.gov.tw/home.jsp?serno=201001210045&amp;mserno=201001210037&amp;menudata=ChineseMenu&amp;contlink=content/traffic_4.jsp&amp;serno3=201001210049\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">新竹工業園區管理局</a>提供之路線圖。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]鐵路[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">台鐵可搭台鐵火車至新竹火車站，再轉乘以下交通工具至台灣人工智慧學校新竹分校。</li>\n 	<li type=\"circle\">新竹客運加免費巡迴巴士：出站後過斑馬線右轉民族路 SOGO 站，轉搭新竹客運 1 號市區公車→至國光客運清大站→轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線 (經科技生活館) 至晶元光電。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">高鐵站加計程車 : 新竹出站後前方有計程車候車處可搭乘至台灣人工智慧學校新竹分校 (車程約 25 分鐘，車資約 230 元)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]國道客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">統聯客運竹科站 [ 台北→台中 (經台中港路)、苗栗 (經竹科)→台北、新竹→板橋 ]：轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線至晶元光電。</li>\n 	<li type=\"circle\">亞聯客運科技生活館站 (台北→新竹)：轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線至晶元光電。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">自行前往台灣人工智慧學校新竹分校 (新竹市科學園區力行路 21 號)。</li>\n 	<li type=\"circle\">停車費用依台灣人工智慧學校收費標準收費 (<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/300新竹市東區力行路21號/@24.7627799,121.0228962,3a,75y,53.81h,98.29t/data=!3m6!1e1!3m4!1sdegAwF0UWqWSRFRCvO1PPA!2e0!7i13312!8i6656!4m5!3m4!1s0x346849d0b6ac34e7:0x2960ef0bde15e124!8m2!3d24.7635109!4d121.0243668?hl=zh-TW&amp;authuser=0 \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">教室/車道入口</a>)。</li>\n</ol>\n<br>\n<hr />\n\n<h1>台中分校 - 校本部：台中市民權路 239 號 17F-A  (國泰大樓)</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">行經國道一號 (中山高)，請於 178km 下台中交流道，往台中方向行駛，沿著台灣大道行駛至民權路右轉。<br>鄰近付費停車場如下。</li>\n 	        <ul>\n 	<li type=\"square\">日月亭停車場：台中市西區台灣大道二段 115 號。</li>\n 	<li type=\"square\">大和路停車場：台中市西區大和路 35-47 號。</li>\n 	<li type=\"square\">中興嘟嘟房民權站：台中市西區民權路 231 號。</li>\n 	<li type=\"square\">公益路停車場：位於公益路上。</li>\n        </ul>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">從台中車站搭乘行經台灣大道公車，可在茄苳腳站或台灣大道民權路口站下車，再步行至民權路校區 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘公車 323、324、325，於台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘公車 301、302、303，於茄苳腳站下車，步行至民權路校區約350公尺。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台中車站有行經台灣大道路線，可於科博館站下車，步行至民權路校區約 900 公尺，或於民權路口站下車，往台灣大道方向步行約 150 公尺。於台中車站下車可轉承上述公車至民權路校區。</li>\n 	<li type=\"circle\">可搭乘行經民權路客運，於民權路口站下車，往台灣大道方向步行約 150 公尺。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台灣大道朝馬站下車，可搭乘計程車或轉乘公車 48 號至台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至干城站，可轉乘行經臺灣大道公車 301、324、326、48，於台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺，303、308 路公車於茄苳腳站下車 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">於台中高鐵站下車後，可搭乘計程車 (距離約 9 公里) 或轉搭 159 公車至西屯英才路口站下車，步行至民權路校區約 750 公尺。</li>\n</ol>\n<br>\n<h1>台中分校 - 東海大學校區：台中市西屯區臺灣大道四段 1727 號 (人文大樓)</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">行經國道一號(中山高)，請於178km下台中交流道，往沙鹿方向行駛，直行約4公里即可到達東海大學校區。</li>\n 	<li type=\"circle\">行經國道三號(中二高)，請於183km下龍井交流道，往台中市區方向行駛，直行約4公里即可到達東海大學校區。</li>\n 	<li type=\"circle\"><a href=\"https://www.google.com.tw/maps/@24.1826102,120.6025457,3a,59.5y,173.94h,91.91t/data=!3m6!1e1!3m4!1sy6wU6JzSTUBPFJS7hDBnZg!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">校門口圖示</a></li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">台中火車站距離東海大學約12公里，可搭乘行經東海大學與台中榮總之公車323、324、325、301、302、303、75至東海大學/榮總站下車，可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台中，可選至朝馬站或中港轉運站下車，再轉搭市區公車或計程車到東海大學，朝馬站可搭乘 75、356、658、69 公車；中港轉運站可搭乘 75、356、301、302、303、304 公車。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">於台中高鐵站下車後，轉搭161公車至榮總站下車。</li>\n</ol>\n<br>\n\n\n\n<h1>南部分校－中山大學：高雄市鼓山區蓮海路 70 號 (國研大樓-光中廳)</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">中山大學隧道口至高雄火車站有 248 路公車可搭乘，車程約 20 分鐘，票價 12 元，班距約 15~20 分鐘。</li>\n 	<li type=\"circle\">中山大學隧道口至大立伊勢丹、新堀江及文化中心有 50 路公車可搭乘，票價 12 元，班距約 15~20 分鐘。</li>\n 	<li type=\"circle\">若需自中山大學搭乘公車至機場，可搭乘 248 路公車至高雄車站轉乘機場幹線或 301 路公車；亦可搭乘 50 路公車至中山路口轉乘機場幹線或301路公車至機場。</li>\n 	        <ul>\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\n        </ul>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高雄捷運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">於西子灣站下車，請由 2 號出口 (鼓山一路) 出站，轉乘公車橘 1，至中山大學行政大樓站下車。 (每 30 分鐘一班車)。</li>\n 	        <ul>\n 	<li type=\"square\">註 1：中山大學行政大樓站下車處至國研大樓步行約 3 分鐘。</li>\n 	<li type=\"square\">註 2：西子灣 1 號出口 (臨海二路) 至中山大學隧道口步行約 10 分鐘。</li>\n        </ul>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至高雄車站，客運之終點站往往在高雄火車站或其鄰近地區，到達後可至火車站前的公車站搭乘 248 或 50 號公車即可到達中山大學隧道口。</li>\n 	        <ul>\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\n        </ul>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘高鐵至高鐵左營站，轉乘高雄捷運紅線至美麗島站，轉橘線至西子灣站，在 2 號出口站前搭乘接駁公車「橘 1」至中山大學行政大樓站下車。</li>\n 	        <ul>\n 	<li type=\"square\">註 1：高雄捷運左營站至西子灣站，實際搭車時間約為 20 分鐘(不含等車及美麗島站轉車時間)。</li>\n 	<li type=\"square\">註 2：中山大學行政大樓站下車處至國研大樓步行約 3 分鐘。</li>\n        </ul>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]鐵路[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">到達後可至火車站前的公車站搭乘 248 或 50 號公車即可到達中山大學隧道口。</li>\n 	        <ul>\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\n        </ul>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">由中山高速公路 (國道 1 號) 中正路交流道下，沿中正路接五福路直行到底→左轉鼓山路→右轉臨海二路直行到底→左轉哨船街之後直行，即可到達中山大學校區。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]渡輪[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">台華輪有定期航線往來於澎湖馬公，可載運汽機車，靠泊於新濱碼頭。</li>\n 	        <ul>\n 	<li type=\"square\">註：台灣航業、台華輪下船處至國研大樓步行約 30 分鐘。</li>\n        </ul>\n</ol>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-autosave-v1','','','2019-02-19 12:07:33','2019-02-19 04:07:33','',1404,'http://aiacademy.tw/1404-autosave-v1/',0,'revision','',0),(1542,6,'2018-01-24 15:23:09','2018-01-24 07:23:09','','朱柏憲','','private','closed','open','','cph','','','2019-08-07 14:46:16','2019-08-07 06:46:16','',0,'http://aiacademy.tw/?p=1542',440,'post','',0),(1544,7,'2018-01-24 15:05:26','2018-01-24 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li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐時間 (lunch box)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">交流晚餐 (buffet)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"150\">日期</th>\r\n<th width=\"280\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2.?抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (logistic regression)</li>\r\n 	<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n 	<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n 	<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n 	<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n 	<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n 	<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n 	<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"150\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','draft','closed','closed','','','','','2018-01-24 21:50:26','0000-00-00 00:00:00','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=1554',0,'page','',0),