使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

使用手機觀看者請先拉至畫面最下方切換成完整模式才能看到完整訊息唷!!

文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

學思達平台創辦人張輝誠今天表示,受填鴨教育影響,大學生平常不讀書,考前一週才形成驚人的讀書風氣,也缺乏自學思考的能力,變成被迫學習。台北市立中山女高教師張輝誠。聯合報系資料照/記者鄭清元攝影 分享 facebook 台灣師範大學今天起舉行為期4天的伯樂大學堂新生營,開啟師大新鮮人的大學新生活,今天首日活動邀請台師大畢業校友、學思達平台創辦人張輝誠主講「大學生最需要的能力:自學,思考,表達」。張輝誠表示,台灣的人才養成從學前到高中幾乎都在讀書考試,直到大學才開始學生活管理、環境探索、生涯抉擇、培養實務能力,台灣用填鴨教育來荼毒國、高中生,學生升上大學,就用四年玩樂來報復國家;美國剛好顛倒,國小都在玩樂,國、高中在探索,大學認真讀書,所以跑到最後,經常都是美國的大學生贏了。談到台灣大學生的樣貌,張輝誠指出,台灣學生學習的動力來自毫不間斷的小考,上大學後,平常不讀書,進入關機模式,直到期中、期末考前一週,才會形成驚人的讀書風氣;現在大學生也缺乏自學、思考、表達的能力,因為高中沒有這些機會,在填鴨式教育模式下成長的台灣學生,產生錯誤的學習方式,就是變成被迫學習。張輝誠表示,當機器人下圍棋贏過人類時,代表機器的分析、評鑑能力已高於人類,當機器進入高階學習時,我們卻還在低階學習,人類未來就可能被機器淘汰,而機器還不會的就是創造力和應用力,這也是人類應該努力去學習和掌握的。翻轉學習新浪潮已在全世界發酵,張輝誠指出,受到網路、電腦等全新學習環境影響,促成翻轉教學的誕生,知識不再被學校和老師所壟斷,網路上就有數量龐大且免費的教學影片,現在全世界的教學方式已開始改變,形成自學的新世界,只要你有自學能力,全世界大學的課都向你開放。張輝誠表示,現在學習的新風貌就是學習無所不在,從小學到大學課堂會逐漸開放,學習方式也在改變,翻轉教室的優點就是突破空間和時間,不管你是早上、半夜想上課,想在家裡上課,想多聽幾次或提前進度,都能滿足你,但關鍵就是你要有自學能力。至於如何建立自學習慣,張輝誠建議,可以每天撥時間閱讀和學習,並設定主題或問題,進行有目的性的閱讀,同時要自己尋找資料、思考,進而尋找答案,最後要有創造性的產出,例如文字、影像、論文、報告等。
文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()

Google近日又使用了一項AI的技術,要讓深度學習系統成為專業級的攝影師。這項技術將Google地圖上的圖像透過機器學習轉換成專業級的攝影圖,Google機器感應團隊的軟體工程師Hui Fang表示他們透過機器學習訓練深度神經網路,掃描上千張加州街景圖,並藉由模仿專業級攝影師的工作流程將圖像轉變為美觀的全景圖。此機器學習技術來自Deep Mind開發出的藝術創作深度學習系統「Creatism」,Google表示,機器學習在許多領域都可以有明確的目標,透過有正確錯誤答案的任務完成訓練,然而,有某些非客觀的概念在這此並不適用。例如,照片是否美麗是透過個人審美觀來?量的,就是一個非常主觀的概念。經過訓練後,系統會自動將全景圖擷取成多塊進行影像處理。圖/INSIDE 分享 facebook 為了探索機器學習在主觀領域的應用,在這次的圖像美學領域,他們從Google街景視圖漫遊探索找到美觀的全景圖,進行各種後製操作,創造出美觀的圖像。虛擬攝影師在加拿大的阿爾卑斯山、班夫和賈斯珀國家公園、加利福尼亞的大蘇爾和黃石國家公園等地區搜集大約40,000張全景圖,並後製成接近專業級的影像。在這個過程中,他們並非像過去讓系統從美學視覺分析資料庫AVA學習,反而不提供美感標籤和後製前後對照而讓系統自己學習「美感」,可自動分析並優化相片飽和度、HDR、光影等等元素,在建構出美感概念後,系統可產生對應的負面範本,學會分辨美感的好壞。關於未來應用,Google表示,這樣的技術可建構出一套「美感」範本,當人類看到某個景象時,透過系統可參考範本上的圖像,拍出高品質的攝影作品。瑞士,因特拉肯。圖/INSIDE 分享 facebook 義大利Park Parco delle Orobie Bergamasche。圖/INSIDE 分享 facebook 加拿大賈斯珀公園。圖/INSIDE 分享 facebook 《原文刊登於合作媒體INSIDE,聯合新聞網獲授權轉載。?
文章標籤

utecen0pi 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()