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寫給中學生看的AI課：AI生態系需要文理兼具的未來人才

為了解決伺服器錯誤英文的問題，作者蔡宗翰 這樣論述：

　　第一本針對108課綱科技素養的趨勢教育書。   　　AI一定是理科腦？ 　　文科腦在AI發展有何重要性？ 　　「AI界李白」蔡宗翰教授結合輔導高中以上學生與台灣人工智慧學校的豐富經驗， 　　介紹國內外AI應用發展與趨勢， 　　提供給正在嘗試接觸AI、學習AI、運用AI、 　　甚至以AI為志業讀者最全面實用資訊！    　　AI 沒有辦法隨機應變，卻能取代50% 人類工作。 　　但別擔心，你可以先建立AI 的核心素養！   　　AI 雖是顯學，卻又讓人望而生畏， 　　誰不必擔心被AI 淘汰？誰可以搭上AI 熱潮？ 　　身處在AI 領域，每年帶

隊參與 AI CUP， 　　甚至整合數位與人文，進行跨領域探究、 　　培養無數AI 人才的「AI 界李白」蔡宗翰教授告訴你： 　　「AI就是要你！對！不要怕！」   　　文科生跨領域學習AI 並不少見， 　　即使是理科生，也同樣要學習如何發掘問題、尋找解題方向， 　　並且培養主動積極的思考力、研究力、團隊力！ 　　AI 會越來越跨領域，既包羅萬象，就會需要各種不同的人才。 　　不管是文科生、理科生，都可以學習AI、運用AI、打造AI ！    　　【書籍資訊】 　　無注音，適合12歲以上＆老師、家長閱讀 　　教育議題分類：科技教育、資訊教育

　　學習領域分類：科技   本書特色   　　第一部分：對應108 課綱精神，超前布署：如何問好問題、如何設定題目與解題、如何與團隊協同合作？ 　　第二部分：從「AI 的發展」及「AI 技術」來認識AI。 　　第三部分：培養「以AI 思維看世界」的能力，逐步建立AI 專家的素養、提供進入AI 的具體途徑。    名人推薦   　　教育部－師大附中「中小學校人工智慧計畫」AI 計畫主持人 李柏翰 　　臺北市立建國中學生物科教師 周麗芬｜智齡科技創辦人 康仕仲 博士 　　AI4kids 創辦人暨執行長 陳佳慧｜臺北市立建國中學資訊教師

許雅淳 　　未來內容AR/VR 劇場製作人 馮勃翰｜耐能創辦人兼執行長 劉峻誠 博士 　　（以上依姓名筆劃順利排列）   專文推薦   　　臺灣大學電機工程學系副教授 李宏毅 　　臺北護理健康大學語言治療與聽力學系副教授 翁仕明 醫師 　　臺灣大學電機工程學系教授 葉丙成｜輔仁大學中國文學系副教授 劉雅芬 　　臺北市立建國高級中學科學班學生 許澤厚 同學 　（以上依姓名筆劃順利排列）   好評推薦   　　相較於一些把 AI 理論講得硬梆梆的書籍，蔡教授這本書非常適合想對 AI 了解的中學生，或任何 AI

新手。——臺灣大學電機工程學系教授 葉丙成   　　108課綱的核心精神是「終身學習」，本書對應108課綱精神，超前佈署，呈現多元跨域整合的實例，帶領同學們一起培育AI核心素養！—— 輔仁大學中國文學系副教授 劉雅芬    　　蔡宗翰教授常常到本校演講指導我們，榮幸拜讀蔡宗翰教授大作，深讀後發現本書一語道破目前的學生的AI學習狀況。本書以學生本位案例出發來探討，內容生動貼切，並探討AI技術發展，最後導入學生該如何用眼光來審視自己的路。全文字裡行間人文底蘊盎然而生，AI見解獨到，道出學生AI學習的盲點，是一本值得珍藏與品味的好書。—— 教育部-師大附中「中小學校人工智慧計畫」AI

計畫主持人 李柏翰   　　李白老師不僅是AI專家，更涉獵包含文史藝術、政治社會、乃至於運動競技等多元領域，其豐富的學養，總是能帶給青年學子多元的觀點與創新的思維。在AI學習的路上，李白老師引領讀者洞察學習盲點，建立正確的學習心態與跨領域的學習格局，並對於人工智慧的認知由懞懂變得清晰。推薦本書給對於AI領域有興趣、正在找尋學習或研究方向、想了解AI對自己未來學涯或職涯發展幫助的學子，李白老師將讓你更懂得如何善用AI為自己賦能，開創未來。—— AI4kids創辦人暨執行長 陳佳慧   　　這是一本「非典型」的AI入門書。李白老師不只深入淺出地介紹了AI的各種應用，更苦口婆

心分享了身處AI世代的年輕學生，所必須培養的態度與能力。正是這些態度與能力，才讓人可以不被AI取代，並能夠掌握AI、善用AI，來解決問題、創造價值。—— 未來內容AR/VR劇場製作人 馮勃翰  

伺服器錯誤英文進入發燒排行的影片

應用專案管理探討門鎖裝置實務之研究

為了解決伺服器錯誤英文的問題，作者林威志 這樣論述：

摘　　要門鎖是人類日常生活須應用到的物件，尤其是居家人身、財物安全的維護，都借助於門鎖的開啟/關閉來達到目的的。其中，機械門鎖是普遍常見的裝置應用。隨著電子科技的進步，亦結合或整合電子科技的許多功能，產生出電子門鎖的裝置應用。門鎖的裝修實務，長期以來皆是單純的安裝或維修換裝工作，在因集合式公寓、大廈、社區住宅、旅店、飯店的大量湧現，門鎖的裝置，也形成了須大批量及有限時間內完成安裝建置的需求情況。門鎖的使用上常見的情況是，忘了攜帶鑰匙、遺失、忘記密碼、輸入按鍵故障，導致無法解鎖情形，這是使用門鎖都曾出現的問題。門鎖做為保障人們居家、財產等的安全用具，在使用、保管的方便性，以及管控的效能，一直是

讓人思慮的課題。另外，在實務裝修過程，常因使用需求突然變更、協做工班的工程執行造成影響、建物及大自然氣候衝擊影響等因素，導致了需求變更、趕工、毀損維修、重工加班等情形出現。藉由專案管理、工作執行程序的系統性思考，以辨思問題發生的造成原因或間接關聯所導致的影響，據此檢視比對提出有效或可供參考的解決施作流程、檢核程序，以降低或改善施工上造成瑕疵的因子，以提升施工工程品質及需求、使用者的信賴。殷鑑於門鎖裝修因施作工程產出之瑕疵、毀損導致重工或加班情形，提出藉由本專案管理學位學程指導的系統性思考、風險規劃、品保管理規畫、相關於專案管理知識領域的做為，應用於實務工作，來探討影響實務工作延宕並超出預期工時

的因由，使實務工作能在執行時能順利圓滿完成。

系統程式設計 (下册)

為了解決伺服器錯誤英文的問題，作者陳金追 這樣論述：

　　• 本書英文版System Programming獲得美國最權威的書評機構Bookauthority的推薦，並評為最佳網路程式設計書籍。 　　• 作者陳金追為電腦系統軟體世界級的專家！從事軟體研發三十幾年，曾為Oracle開發全新的資料庫復原系統。 　　• 想成為世界級的電腦軟體專家，看本書就對了！ 　　本書有系統地介紹如何以POSIX標準所規定的作業系統程式界面，做跨平台的軟體開發，設計出一流軟體。 　　上册第1-11章(系統程式設計)： 　　• 靜態與動態連結，動態載入。程序管理。軟體開發與軟體工程過程。 　　• 檔案輸入/輸出：循序I/O、隨機I/O、向量I/O

、非同步I/O、直接I/O。 　　• 程序間通信方法：信號、旗誌、共有記憶、插口、有名與無名導管、信息排隊、映入記憶器檔案。 　　‎• Pthreads多程線程式設計：互斥鎖、條件變數、程線特有資料、修復吊死的互斥鎖、程線取消、生産消費問題。 　　• 共時控制：更新遺失問題、系統五與POSIX旗誌。以組合語言撰寫自己的上鎖與解鎖函數，比系統所提供的任何共時控制設施，都快上25~80%的速度。如何預防鎖死。 　　下冊第12-16章(網路程式設計)： 　　• 網路插口程式設計：不同種類的插口、客戶伺服程式、連線與非連線式通信、同時支援IPv4與IPv6、多工式伺服程式、多播作業、非同步連線、自動

重新再連線、查取端口號。 　　• 插口選項：SO_KEEPALIVE、SO_LINGER、SO_REUSEADDR、SO_REUSEPORT 與緩衝器大小 。 　　• 性能調整：如何分別在應用軟體與作業系統核心層次，調整網路插口程式的性能。 　　• 分散式程式設計：如何解決跨印地(endian)、對位、32與64位元混合、永遠往後且往前相容、版本術、預防癱瘓攻撃。 　　• 電腦網路安全：對稱式與不對稱式密碼術。撰寫從事信息紋摘、加密、解密、‎HMAC、數位簽字，‎以及SSL/TLS‎等作業的客戶伺服程式。PKI，如何產生並建立自簽的X.509憑証，如何做不‎同格式憑證的轉換，SSL/TLS 程

式設計，如何在SSL/TLS作業時驗證一串的憑證，以及‎如何在SSL/TLS‎上‎做客戶認證等。 　　• 如何設計一流軟體。 　　• 書中200多個C範例程式，均在Linux、AIX、Solaris、HPUX、Apple Darwin上測試過。網路插口程式也在微軟Windows測試過。

應用於機器人的情境式英文對話機器人

為了解決伺服器錯誤英文的問題，作者施冠成 這樣論述：

近年來，台灣英語水平在全國非英語母語國家逐年下滑，主要原因為大部份學生很少主動學習英文，對學習英文產生焦慮感。本研究提出一個將自然語言處理應用於機器人的情境式英文對話機器人系統，讓學生再練習英文對話的同時還可以與虛擬和實體機器人互動，消除學生在與人進行英文對話的所帶來的緊張感、焦慮感及不安達到提升孩童開口說英文的意願，這不僅能訓練孩童開口說英文，也可以同時訓練閱讀及聽力，進而達到提升英文能力。系統架構分為 APP 端、自然語言處理端、網頁顯示端、以及機器人端，透過圖文並茂的方式進行情境式英文對話。然而，在過去語言機器人在語言模組精確度低且訓練上意圖與實體提取上錯誤過多。本研究為解決以上問題，

使用一套開源學習框架-Rasa，利用五種語言模型進行預訓練，5 種模型如下: GPT2、BERT、DistilBERT、XLNet、RoBERTa，分別觀察這五種模型的 Intent loss、Entity loss 以及正確率的表現狀況。經過實驗發現，意圖與實體丟失過多的主要原因為在一個意圖中有標記的實體與無標記的實體相同過多，這樣會導致語料模型裡的實體與有標記的實體會衝突到及語言模型實體無法準確預測。經過實驗之後發現使用 DistilBERT 進行預訓練比其他四個模型精確平均度還高，替整個文本意圖預測成功平均提升至 99.59%以上。