機器學習－AI4kids

電腦從資料中學習，機器學習是人工智慧的核心技術，透過實作讓孩子了解機器透過 「資料」來學習，共有三種機器學習的方法：監督式學習、非監督式學習、強化式學習。神經網路的基礎架構，以及訓練資料的選擇影響機器學習的結果電腦可以從資料中學習。

內容目錄

• 機器學習的例子
  • 個人經驗:
  • 產業應用:
• 主要概念
• 學生各階段的學習能力指標
  • 國小一、二年級:
  • 國小三~六年級:
  • 國中一~三年級:
  • 高中一~三年級:

機器學習的例子

個人經驗:

● 手機相簿辨識出聯絡人的影像 ● Youtube 透過點擊影片學習用戶的喜好

產業應用:

● 訓練語音識別系統 ● 訓練翻譯系統：Google可以在100多種不同語言之間進行翻譯 ● 圖像搜索：訓練分類器以識別人，動物，車輛等圖片

主要概念

● 什麼是機器學習 ● 機器學習的方法 ● 機器學習演算法的種類 ● 神經網路的基礎

● 神經網絡架構的類型 ● 訓練資料及如何影響學習的效率 ● 機器學習的局限

學生各階段的學習能力指標

國小一、二年級:

● 在不插電活動中，尋找資料彼此的相關性 ● 利用一個分類器來辨識圖畫。用 Google Autodraw 或者 Cognimates Train Doodle 來研究機器被訓練的過程以及機器如何知道他們在畫什麼

國小三~六年級:

● 描述以及比較三種不同機器學習的方法:監督式學習、非監督式學習、增強式學習 ● 修改開放式的機器學習專案 ● 描述演算法和機器學習會表現出偏見

國中一~三年級:

● 確定訓練數據集中的偏見，並增加訓練資料以解決偏見 ● 手工模擬一個簡單且訓練中的神經網絡

高中一~三年級:

● 利用TensorFlow，訓練一個三層的類神經網路 ● 實驗及理解簡單的機器學習演算法

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