#2021故宮童樂節 展廳探索包持續推出 #第四波活動準備報名 🎉🎉🎉
看看你適合哪款包?
★【風格玩家的秘密基地】親子探索包 ★
建議服用對象:✔好想看文物可是不知道小孩要做甚麼? ✔尋找親近藝術的入門之旅 ✔想知道故宮文物的小秘密 ✔本身就具備充沛解謎與闖關魂 ✔好想把小孩電放光!#親子家庭(5-12歲)
★【進擊的風格收藏家】青春解謎包 ★
建議服用對象:✔想用別種方式看文物的故宮鐵粉 ✔想挑戰自己的圖像記憶與眼力 ✔想挑戰自己認識多少故宮文物 ✔想約朋友可是想不到理由(?) ✔本身具備充沛的解謎魂等待釋放 #青春玩家2到4人(12歲+)
符合以上條件者,歡迎大家來故宮一樓服務台,免費索取展廳探索包,一起發現更多故宮的美好!
中秋連假遊故宮,別忘了還有 #雙館打卡Fun心玩 活動,#2021故宮童樂節 同步串聯國立臺灣科學教育館、臺北市立天文科學教育館、臺北市兒童新樂園、臺北市立動物園,只要於活動期間在個人FB或IG帳號,在本院陳列室內以及合作館所完成「故宮(北院)+1」雙館打卡,即可於打卡所在館所兌換「 魔法鼻煙壺」紙雕創意卡片乙份!(每一社群帳號限兌乙份,數量有限,兌完為止。)
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#2021故宮童樂節 第四波 #實體活動 即將於9/16(四)12:00 #開始報名
👉報名網址:https://www.accupass.com/go/ingfunnpm
👉鑑古:煉金術師的青銅實驗 #手作課程 #藝術科學通
➡️活動內容:從青銅器冶煉過程開始,探討青銅器的造型、紋飾、功能等,再透過科學實驗,認識銅器的氧化原理。
➡️適合對象:12-18歲青少年
➡️活動場次(1):10/2(六)09:30–11:30
➡️活動場次(2):10/3(日)09:30–11:30
➡️參加活動者須出示報名條碼及當日入場門票,本國學生持「教育部立案學校有效學生證」可免費入場
➡️活動人數:32人
👉極可愛翫:鼻煙壺製作 #手作課程 #我的藝視感
➡️活動內容:認識清宮鼻煙壺的時尚風潮,第一堂課動手彩繪屬於自己的瓷胎鼻煙壺,第二堂課以漢方草本香為主題,製作鼻煙壺內香料。
➡️適合對象:8-12歲親子
➡️活動場次(1):10/16(六)及 11/20(六)09:30–11:30
➡️活動場次(2):10/17(日)及 11/21(日) 09:30–11:30
➡️參加活動者須出示報名條碼及當日入場門票,本國學生持「教育部立案學校有效學生證」可免費入場
➡️活動人數:親子場次16組(親子2人一組)
(本課程為套裝課程,報名者需參與兩場次,恕無開放單堂報名。)
👉曲水流觴派對 #藝術遊戲日
➡️活動內容:以「雅士聚會」為主題,想像古代文人雅士「曲水流觴」聚會的形式,參考酒杯中的文物提示探索展廳,進行現代版的即興賦詩hashtag派對。
➡️適合對象:5歲以上;孩童可與父母合作,青少年及成年人則可自行參與遊戲。
➡️活動場次(1):10/10(日) 10:30–1230
➡️活動場次(2):10/10(日) 15:00–17:00
➡️活動場次(3):10/24(日) 10:30–1230
➡️活動場次(4):10/24(日) 15:00–17:00
➡️活動地點:1F戶外廣場、各展廳(參加活動者須出示報名條碼及當日入場門票,本國學生持「教育部立案學校有效學生證」可免費入場)
➡️活動人數:30人
🎥📸肖像權說明:本活動過程中將進行相關拍攝及錄影,報名參加活動者暨其法定代理人視為同意將參與本活動之肖像權授權予本院,作為教育推廣之非營利使用。
★因應新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)疫情的防疫的考量,本活動嚴格遵行中央流行疫情指揮中心防疫規定,所有人員須全程配戴口罩,並於入口處量測出席者體溫、提供酒精消毒及實名制登記。如體溫超過攝氏37.5度以上者、活動前二週內有發燒、咳嗽或呼吸道症狀者,或近期曾出入疫情指揮中心公告之場所者,謝絕入場。手作課程將設置隔板減少接觸★
同時也有327部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅Gamer V,也在其Youtube影片中提到,#氣震槌 #泡槍方案 FB粉專 https://www.facebook.com/Gamer-V-2345168045715576/ 大家快來加入,以後活動宣傳、文章...等,都會丟在那邊喔! Twitch(有時候直播會改在那邊): https://www.twitch.tv/gamerv121...
「圖像記憶遊戲」的推薦目錄:
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- 關於圖像記憶遊戲 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
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圖像記憶遊戲 在 徐老師的男宿育兒日記 Facebook 的最讚貼文
【好書介紹:宮西達也獨角仙武士系列套書】
看到是宮西達也的書,沒在管書名和內容就直接買了啊!
鵝子們小時候我便買了好幾本宮西達也的書,看書皮的破爛程度就知道出場率超高。
宮西達也的畫風非常獨特好辨識,線條簡單卻完整帶出人物的動作和情緒,故事總是幽默又富含各種溫暖的情感,有時大笑有時眼眶微濕,文字是口語化的但又讓人投入也很好記憶,我想這應該就是好書的各種條件吧~~~
這套『宮西達也獨角仙武士系列套書』的主角獨角仙聽說是宮西達也最愛的昆蟲,從第一本的獨角仙三十郎到第五本的獨角仙三兄弟,「宮西達也獨角仙武士」系列用可愛又有趣的角色形象,以及充滿了愛和正義的精采故事,不斷的跟讀者們討論「什麼是正義」和「愛的重要性」。相信透過這系列的繪本,我們在迎接新一波的宮西達也旋風和獨角仙風潮的同時,也能陪伴所有的大朋友與小朋友,認真看待自己的熱情和信念!
★每冊皆附宮西達也獨家授權「獨角仙武士紙相撲遊戲」,套書加贈紙相撲遊戲擂臺!
看完書後記得要和孩子一起動手製作隨書附贈的宮西達也獨家授權「獨角仙武士紙相撲遊戲」模型(每書各兩款)和擂臺,就可以來場紙相撲大對決喔!
不過我要先跟大家說聲抱歉,徐老師並沒有做出獨角仙武士紙相撲遊戲」模型並照相,因為我捨不得把他們剪下來啊啊啊~~~
如果你家有愛昆蟲愛玩遊戲的孩子,還是趕快把握這難得的優惠把『宮西達也獨角仙武士系列套書』買回家,累積你和孩子間獨特的共讀玩耍時光吧!
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圖像記憶遊戲 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
DeepMind AI 修練成精了,已經學會「發脾氣」?
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |
DeepMind 又在「捏小人」了!這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI,不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是,DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競,甚至提出人工生命言論。
最近這群AI,竟然能直接跳過數據訓練,在開放式任務環境自我進化。
之前Alpha Go和Alpha Star能力再強,也只能在各自擅長遊戲放大招,超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務,展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了?
在搶奪高地金字塔的任務,兩個不同顏色的小人能力值相當,都沒有跳躍能力,開始發脾氣亂扔東西,混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯,長驅直入,任務完成!
多次實驗發現,小人可複製方法,難道這群AI有記憶了?不僅如此,小人還學會「相對運動」──我上不去,你下來──借助板子直接把目標拉下來!甚至為了贏得比賽,多個小人學會配合,團體合作能力一直上升。
這種用虛擬遊戲自我進化的AI,僅需人為搭建任務環境,設計大量任務目標,利用加強深度學習,一步步打通關,最終成為十八般武藝精通的AI。
沒有樣本,沒有經驗,這些AI究竟如何進化,零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」?
社會達爾文主義訓練場
比起之前的足球場,這批AI的訓練場更像遊戲「社會」,有無數個遊戲房,每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務,這批AI都只能從最簡單開始,一步步解鎖更複雜的遊戲,整個遊戲更像虛擬社會。
無需大數據集訓的AI,每玩一次遊戲就成長一次,與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI,更像人工「生命」。
能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單,所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事,任務核心是不要超出AI自身的改進能力。
據DeepMind說法,每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲,並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法,41天就能訓練出一群「成年」AI。
但AI還是不會思考
DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標,不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體,就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標,這些AI正在學習如何掌握。」
但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示,這些AI並不能定義為「生命」,尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事,更不用說人工智慧了。」
他表示,活躍的身體對大腦不可或缺,大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務,何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果?總體而言,虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。
從理論到現實的路還很長
狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」,在計算機內執行某種任務,如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務,而不具解決問題的一般能力。
相比之下,Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧,因可理解上下文、潛台詞和社會線索,甚至認為可能完全超過人類。
但正如行為主義和認知主義的對抗,AI是否有解決問題的能力,並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為,實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。
資料來源:https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28
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