[1] "關於跨領域學習 (Interdisciplinary Learning) 「跨領域學習」曾幾何時已經成為教育圈和企業圈很夯的時興項目。. 在台灣，因為相關的教育理論和教學實務研究不多，其內涵就比較模糊。. 如果信口問跨領域學習是蝦米碗粿，很多人大概會說就是什麼都學一些；趁能學時多學些不會吃虧。. 若問跨領域學習如何做，可能更多人云亦云。. 就像是國內大學的通識教育的實踐和 ..."
URL: https://shs.ntu.edu.tw/shsblog/?p=32419
[2] "108 課綱上路之後，素養導向教學設計中強調的一點就是「跨領域的學習」，而什麼是跨領域教學或是跨領域學習呢？. 其目的在於將不同學科或是不同領域的學習重點有關聯性的部分依主題的方式統合，教師的教學模式不再僅僅是專注於自己擅長的科目的知識及學習重點，而是要聯合其他學科的教師共同備課，設計跨領域的教學課程，用以形成 108 課綱中強調「以 ..."
URL: https://hengsuyang.tingmao.com.tw/article/inside/46b170a2-56ca-11ea-ad45-005056a32e02
[3] "深度學習 （英語： deep learning ）是 機器學習 的分支，是一種以 人工神經網路 為架構，對資料進行表徵學習的 演算法 。. [1] [2] [3] [4] [5] 深度學習中的形容詞「深度」是指在網路中使用多層。. 早期的工作表明，線性感知器不能成為通用分類器，但具有非多項式啟用功能和一個無限寬度隱藏層的網路可以成為通用分類器。. 深度學習是 機器學習 中一種基於對資料進行 表徵 ..."
URL: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0
[4] "請根據格式指引，在其他相關條目加入本條目的內部連結，來建構維基百科內部網絡。. 遷移學習是屬於機器學習的一種研究領域。. 它專注於存儲已有問題的解決模型，並將其利用在其他不同但相關問題上。. [1]比如說，用來辨識汽車的知識（或者是模型）也可以被用來提升識別卡車的能力。. 計算機領域的遷移學習和心理學常常提到的學習遷移在概念上有一定關係，但是 ..."
URL: https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0
[5] "歡迎回到《生難字彙大辭海》系列~. 無論是大學，還是求職的時候，大家總是在說「跨領域人才」很有優勢，但這是真的嗎？. -. hiho～大家好，我是志祺!. 大家無論是讀書或就職的時候，應該都一直有聽過「跨領域」這個詞，從媒體的說法來看，好像「跨領域」好像是一件可以令人增加能力，又增加薪水的事情。. 在這樣的風潮之下，就有許多人在大學時，都會希望透過輔 ..."
URL: https://blog.simpleinfo.cc/shasha77/what-is-interdisciplinary-learning
[6] "什麼是機器學習？. 機器學習是人工智慧（AI）的分支，著重於訓練電腦從資料中學習，並根據經驗改進，而不是按照明確的程式碼運行作業。. 在機器學習中會訓練演算法尋找大型資料集的模式和關聯性，並根據該分析做出最佳決策和預測。. 機器學習應用程式會隨著使用不斷改善，存取的資料越多、準確度越高。. 機器學習廣泛應用於我們的家中、購物車、娛樂媒體，以及 ..."
URL: https://www.sap.com/taiwan/insights/what-is-machine-learning.html
[7] "轉移學習的定義 Source Domain : 已存在的知識或已學習到的領域 Target Domain : 欲進行學習、訓練的領域"
URL: https://medium.com/%E6%88%91%E5%B0%B1%E5%95%8F%E4%B8%80%E5%8F%A5-%E6%80%8E%E9%BA%BC%E5%AF%AB/transfer-learning-%E8%BD%89%E7%A7%BB%E5%AD%B8%E7%BF%92-4538e6e2ffe4
[8] "機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能，做出更好的分類、判斷和分析。"
URL: https://tw.alphacamp.co/blog/machine-learning-and-deep-learning-intro
[9] "與推到學習相比，轉到學習也有它的缺點：因為是直接基於P（X）處理，轉導學習的測試樣本必須預先已知。. 基於遷移學習的定義中源領域和目標領域D和任務T的不同，遷移學習可以分成三類：推導遷移學習（inductive transfer learning），轉導遷移學習（tranductive transfer learning）和無監督遷移學習（unsupervised transfer learning）. 推導遷移學習定義：給定源領域Ds和源領域 ..."
URL: https://bigdatafinance.tw/index.php/tech/methodology/988-transfer-learning
[10] "機器學習 (ML) 是人工智慧的子集，機器學習使用統計技術來讓各種應用程式透過訓練進行「學習」，而不是採用規則進行程式化。 人工智慧 (AI) 是一個概括性的術語，用於機器模擬人類智慧的相關硬體和軟體，採用了各種技術來實現這種「智慧」，包括機器學習 (ML)、電腦視覺和自然語言處理。"
URL: https://www.inside.com.tw/article/18150-whats-the-difference-between-ai-and-machine-learning
留言列表
