某期談到 AI 後，有不少家長、老師及教育工作者，對此議題感興趣。剛巧 Google 也推出了網上的 AI 課程，今個星期就集合網上 AI 課程的相關內容，讓大家能進一步接觸。
開始前，先來學習一些日後大家會常接觸的觀念。分別是人工智慧（ Artificial Intelligence，AI ）、機器學習（ Machine Learning, ML ）和深度學習（ Deep Learning, DL ）。
AI vs ML vs DL
人工智慧（ AI ）就是用機械取代人類所表現的智慧識別，例如機械能判斷水果的種類，就能將之分為橙或蘋果。當初的發展應用是期望能取代人作簡單分類，例如機械手臂、郵件篩選等。當中實踐人工智慧當中的方法之一，讓機械學習（ ML ）模擬人的分類行為，也就是機械有訓練和預測的能力。經歷一個階段的發展後，人們理解機械學習仍解決不了很多智能判斷，因此開發深度學習（ DL ）技術，概念是加入更多層級，當中的判斷會涉及非單向的發展。
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AI 的發展有利於將簡單的工作交由機器判斷，亦因此各企業及國家對發展AI 需求有增無減。過往此類訓練由於涉及多項觀念，加上社會仍是處於工業教學的氣氛， AI 訓練多出現在大學或在職訓練。然而當需求不能滿足巿場需要，加上科技發展成熟，訓練學習的模型和理論也成型，有網站或企業推出學習 AI 素材。以下先介紹 Google 的網站。
Google 推出免費學 AI
Google機器學習教育高級項目經理 Zuri Kemp 向《 PCM 》讀者說明 ML 課程推出背景，由於人工智能的發展和應用需要經歷不同觀點的洗禮，所以 Google 希望教育更多人了解和使用人工智能。免費的 Learn with Google AI 人工智能學習網站，能協助大家了解機器學習概念，並運用機器學習和人工智解決現實中的各種問題。
Learn with Google AI 網站：https://ai.google/education
故此無論是機器學習的專家，或是對機器學習有興趣的初學者，都可以找到相關網上學習課程和材料。當中 Machine Learning Crash Course （ MLCC ）機器學習速成課程，能由淺入深介紹機器學習中 TensorFlow APIs 的應用。具體能學習到的內容，包括互動圖像闡述機器學習理論、以 TensorFlow APIs 為基礎的編程練習和實用案例等。
最後， Zuri Kemp 指出若是準備學習速成課程，有具備數理基礎的人，並掌握一定程度的 Python 編程能力，以及有代數、微積分和統計學背景學習成效會更佳。
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