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人工智慧 課程 ppt的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃俊傑寫的 深叩孔孟 和劉容的 絕非偶然：撬動星球的頭部效應都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自聯經出版公司 和電子工業出版社所出版 。
國立臺北教育大學 課程與教學傳播科技研究所(課程與教學) 趙貞怡所指導 張智棋的 Code.org對於國小三年級學生運算思維之影響研究 （2021），提出人工智慧 課程 ppt關鍵因素是什麼，來自於運算思維、Code.org、程式教育。
而第二篇論文國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 陳麒元所指導 呂俊霆的 運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測 （2020），提出因為有 心率、步頻、配速、循環神經網路、長短期記憶、閘門循環單元的重點而找出了 人工智慧 課程 ppt的解答。
最後網站中華民國人工智慧學會(TAAI - Facebook則補充：課程 以該英文原版教材為主，並根據人工智能、特別是機器學習領域的發展和變化，編撰和充實了大量的內容。本課程共有12單元，採用雙語教學，即中英文PPT和中英文作業 ...
深叩孔孟
為了解決人工智慧 課程 ppt 的問題，作者黃俊傑 這樣論述：
如果孔孟生活在我們的時代， 他們對21世紀的重大問題與挑戰，會提出什麼看法？ 孔孟對變動劇烈恍如漩渦的21世紀， 特別是處於新冠病毒肆虐的現代人， 會以何種倡議，讓人的「自我」能夠安身立命， 在黯兮慘悴中仍能持守「不動心」的境界？ 孔孟思想是中華文化的主流思想，也是我們現代人從事各種思考，包括政治、社會、經濟、文化、個人生命等面向的重要文化資源。中國與亞洲的崛起，對世界局勢影響深遠，是本世紀最重要的劃時代事件之一，孔孟思想也重新獲得世界各國知識界的重視。歐美學界都在爭取儒學的發言權，儼然已成為國際學術界的新趨勢。 《深叩孔孟》並不是傳統的、以背誦為主的經典研讀；而是從21世紀出
發為思考，與孔孟進行心靈的對話，厚植我們在現世參與文明對話的本土思想資源。 本書是黃俊傑教授在臺灣大學講授「深叩孔孟」通識課程的講稿，一共分為十二講，每講均附閱讀作業、延伸閱讀、思考問題、關鍵詞、本講內容架構圖，方便讀者自學參考。
Code.org對於國小三年級學生運算思維之影響研究
為了解決人工智慧 課程 ppt 的問題，作者張智棋 這樣論述：
伴隨著資訊發展，現在的生活已離不開科技。在十二年國教課綱裡，學習運算思維和程式教育越來越重要。本研究對象年齡較小，且是運算思維的初學者，所以選擇的課程教材以視覺化程式積木和不插電的活動為主。Code.org是一個好資源，且適合年齡較小者。本研究旨在探討Code.org對於國小三年級學生的學習歷程及對其在運算思維上的影響。研究者因而從Code.org網站中挑選與運算思維有關的課程內容並改編以更適合研究對象。研究方法採以單組前後測設計。研究對象為新竹市某國小三年級學生一班，共計24名學生。每節課教學40分鐘，共計10節。在研究工具上，蒐集學生課程學習單以理解學生的學習歷程，前、後測是從澳洲國家B
ebras運算思維2018-2019測驗中篩選適合研究對象的試題。本研究的結果為：一、在Computational Thinking課程中，學生能找出遊戲規則並遊玩。二、在Algorithms (Tangrams)課程中，大部分的學生能依照指令正確地排出正確圖形，然而少部分的學生在方位判斷上會有誤解。三、在Sequencing課程中，學生能依照給予的符號代碼正確地完成學習單內容，然而少部分學生在方位判斷上會有誤解。四、在Hour of Code (Classic Maze)課程中，有19名學生能完成前十關的關卡，然而卻無法掌握好抽象化概念。五、本研究課程分別為Computational Thi
nking、Algorithms (Tangrams)、Sequencing和Hour of Code (Classic Maze) 。學生最喜愛的課程是Hour of Code (Classic Maze)。六、學生在後測平均數高於前測平均數並達顯著差異，故Code.org能提升學生運算思維能力。
絕非偶然：撬動星球的頭部效應
為了解決人工智慧 課程 ppt 的問題，作者劉容 這樣論述：
這是一部互聯網KOL、創富英雄在互聯網技術革命到來時，借助新媒體將個人能量放大，一躍逆襲成為各領域“頭部”的故事。 本書向讀者展示了他們在這個時代的不同境遇：表達者打破內容封閉，跨界者探索人生極限，從賺錢思維到生財有術，逆襲者突破職場迷思，創業者趕赴人生修行，像設計產品一樣設計你自己…… 這個時代讓他們充分展現了才華，完成了自我價值的實現。他們也深刻地影響著社會向著縱深層面的發展，從而為打破階層固化，推動社會文明與進步樹立了時代的精神偶像。
運用於人工智慧RNN、LSTM、GRU模型之路跑成績預測
為了解決人工智慧 課程 ppt 的問題，作者呂俊霆 這樣論述：
本研究透過Garmin腕式心率GPS智慧運動錶內的跑步訓練紀錄資料，並以RNN、LSTM、GRU三種類神經網路模型預測路跑比賽是否能在大會預定關門時間內完成，另外也就體能狀態（心率、配速）和跑步技術（步頻、配速）做預測分析，為探討跑步訓練資料的影響程度以及RNN、LSTM、GRU類神經網路模型的預測能力。本研究的訓練及測試資料為2017/2/5～2020/3/16期間的跑步訓練紀錄（跑步距離、時間、心率、步頻、步幅、配速、卡路里、海拔等特徵值）作為輸入參數，來測試比較RNN、LSTM、GRU類神經網路模型在運動錶內的跑步完成時間趨勢的預測能力。