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【今晚台北場考衝改成線上直播】
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如題
由於場地問題
今晚的微積分考衝台北場改線上直播
👉 https://youtu.be/NrhQ5Kihfqc
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這場雖然是線上
但因為原本設定是實體場
所以還是一樣
直播結束以後就會鎖付費觀看
購買方法看影片下方說明欄
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另外本場考衝範圍以台科大微積分期末考為主
題目檔案僅公布於 張旭微積分期末考考衝班 (2020)
如有需要請加入社團下載
若跟自己學校的考試範圍類似
也歡迎下載來一起跟直播備戰！
【2020/11/28 微積分期末考考衝班籌備情況總結】
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目前確定會舉辦考衝班的地區及主要學校如下
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[台北]
以台科大為主
其他學校併班或 12/15 前累積 30 人參加可再開專班
台大不開考衝班
但會規畫線上台大考衝直播解題
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[桃園]
以中央為主
其他學校併班或 12/15 前累積 30 人參加可再開專班
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[新竹]
以交大為主
其他學校併班或 12/15 前累積 30 人參加可再開專班
交大應數會開一個類似之前中央微積分會考的線上考衝班
大會考會在另外開一個實體考衝班
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[台中]
以勤益為主
其他學校併班或 12/15 前累積 30 人參加可再開專班
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[雲林]
以虎科為主
其他學校併班或 12/15 前累積 30 人參加可再開專班
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以上是截至今日 (2020/11/28) 確定會辦考衝班的地區及學校
如果你希望我到你學校所在地區舉辦考衝班
請多揪同學申請加入 張旭微積分期末考考衝班 (2020)
滿 30 名同校同學加入我們就開設專班
12/15 為籌備最終日
12/15 以後依然可以加入
但不會再安排專班，只能和其他學校併班
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若你對此考衝班有任何問題
都歡迎在下面留言提問
我看到都會盡量回答
《中時電子報》好文選讀
「朱雲鵬：推動人工智慧 新加坡啟示錄」
朱雲鵬（作者為台北醫學大學經濟學講座教授）
為了推動人工智慧在產業生根，新加坡今年稍早推出了「AI.新加坡」計畫，試圖透過智慧國家方案中不同政府機構的合作，落實人才培育和商業應用。日前此計畫的高級官員來台時詳細解說了該計畫的構想，讓我們了解到新加坡的做法有其新穎和獨特性，值得借鏡。
人工智慧不是新的領域，但近年來受到產業和社會各界的突發性高度重視後，人才不足的窘境立刻展現，是以全球各國所提人工智慧發展方案，都把培育人才作為重點。AI.新加坡原先想直接幫企業培訓人才，鼓勵企業選拔其優秀的資訊背景員工送來接受課程訓練。但此議一出，發現有實際困難。大多數企業沒有抽調現有資訊人員來長期全時受訓的空間，而且資訊人員原來就不足，很難讓現有人員轉投入人工智慧領域。
於是AI.新加坡想出了兩個方法，一是「100個實驗」計畫─鼓勵企業把目前實際遇到且有可能藉人工智慧解決的問題或困難寫出來，送到AI.新加坡申請加入100實驗。獲選的企業問題，AI.新加坡可以補助等同台幣560萬的經費，來研發解決此問題的人工智慧解方；可是相對地企業本身也需提供等額的預算，其中3成為現金支出，7成可以是實際投入的企業研發人力。
這個計畫審核的主要標準有三。一是該企業問題可以用現有的人工智慧工具解決，不需要曠日廢時另外開發新工具；二是這個問題的解決應當有機會可以在6到18個月發展出解方的商業應用初步形貌；三是所獲得的解方，可以成為所有遇到類似問題企業都可以應用的商業方案，包含新加坡和海外企業。
那研發的人力哪裡來？AI.新加坡思考既然現有職場人力不足，就找學校剛畢業的新人來訓練，於是推出了「AI學徒」方案，歡迎畢業不到3年的職場新人來報名。獲選者將參加AI.新加坡所舉辦的9個月全時課程，其中前3個月為課堂教學，後面6個月則是協助解決實際企業問題，包含但不限於以上100實驗計畫所得到的企業問題。受訓期間AI.新加坡支付學員月薪，相當於每月台幣44000到78000元，比一般該國理工科大學畢業生新入職場的實際月薪略低。
報名者需具備相關領域基本素養，包含微積分、線性代數、機率學、統計及電腦科學知識，也需具有寫作Python, R或C等程式語言的能力。AI.新加坡認為，學員受訓期間薪水固然比一般理工科在職場的為低，但順利通過基礎訓練課程，而參與解決企業實際問題有初步成效的學員，多數會被該企業預先約定為未來的職員，到時候的薪水會比一般理工科畢業者的要高，應當是等同每月台幣10萬起跳。所以這是一個年輕人不錯人生規畫方案。果然，一推出此案就吸引了相當多的人來申請。
這兩個方案如果成功進行，新加坡馬上會發生兩件事。一是有實際需求的企業會增雇具人工智慧專長的人才，其中多半可能是通過AI學徒計畫的學員，於是人才培育和有效就業的目標將同時達成。二是花費了研究能量來解決自己遇到實際問題的企業，如果其解方具有普遍市場價值，就可能把這部分獨立出來，成為該公司轉投資的新創事業，於是該國將出現很多人工智慧的新創事業，有機會發展為一個產業。
台灣可以從新加坡方案得到的啟示至少有二。一是在人工智慧的工具開發方面，無論從規模和發起的時間來說，都很難去撼動既有國際大公司已經開發成功且廣泛應用的幾個套件，所以不需要在這方面做太多的著墨。二是工具歸工具，領域的實際使用才是重點，而這方面以台灣許多行業的規模來說，比新加坡更有機會開發出可以實際解決問題的商業產品。
以前人工智慧被看成是一種科幻趣事，現在已經改變。在製造業方面，可以而且實際上已經開始應用人工智慧的領域很多，包含電路版的良寙辨識、工具機械的參數調整、化工業的反應槽設定等都是。台灣有很多先進的製造業，有條件發展可應用於製造業的人工智慧產品。服務業方面，應用也很廣，包含醫療與健康、金融、精準行銷等都是，台灣一樣有條件發展領域專長別的人工智慧應用。希望我們能看清形勢，戮力而為。
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http://www.chinatimes.com/newspapers/20171207000565-260109
影片來源：KUKA Robot Group
