Jutor 英語睡前故事 Beta

你的最佳對話 AI 小老師，問你問題、聽你答案、給你建議。
Jutor, Your Jarvis-like Tutor.

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Jutor - A Junyi Academy's Experimental Feature powered by AI.

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ver. Apr 5 – build_1540

在未來教室展開你的宇宙冒險吧！​

更多角色任務持續解鎖中，Coming soon…..！

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海廢對環境大？和 AI 攜手保護海洋！

你知道嗎？全球每年有超過 860 萬噸的垃圾排入海洋，而我們在海岸看到的只是其中的冰山一角。

【海廢有完沒完？】

海洋廢棄物，也簡稱為「海廢」，這些廢棄物來源很廣泛，包括船舶運輸、沿海活動，甚至是陸地上的活動。也來自我們日常生活中不經意產生的垃圾，因為風吹、河流、下水道或洪水等因素，最終都可能流入海洋，進而形成所謂的海洋廢棄物。

海洋廢棄物，也簡稱為「海廢」，這些廢棄物來源很廣泛，包括船舶運輸、沿海活動，甚至是陸地上的活動。也來自我們日常生活中不經意產生的垃圾，因為風吹、河流、下水道或洪水等因素，最終都可能流入海洋，進而形成所謂的​​海洋廢棄物。

愈來愈嚴重的海洋廢棄物問題對自然生態帶來衝擊，也直接對我們的生活和環境造成巨大的影響。其中最直接的受害者便是海洋生物。想像一下，當這些生物誤食了塑膠製品（例如：吸管、塑膠袋），可能會因此窒息、消化道阻塞，甚至可能因此喪命。另一方面，這些垃圾也可能破壞海洋生態環境，例如覆蓋海底，影響海底生物的生存。

然而，隨著科技的發展，我們現在有能力利用 AI 的「深度學習」來解決這個問題。

【「深度學習」是什麼？】

​​你知道電腦如何辨識照片中的貓或狗嗎？或者是當你對手機說話時，它是如何理解你的話的？這些都是「深度學習」可以解決的問題。深度學習是一種讓電腦學習從資料中找出模式的方法，就像我們人類從經驗中學習一樣。

「深度學習」讓電腦能夠像人腦一樣思考和學習。而這樣的能力來自於一種叫做「類神經網路」的工具，它是一種模擬人腦神經元結構的計算模型，可以處理和學習複雜的資訊。這種模型由多個層次的節點或「神經元」組成，每個神經元都能接收輸入，進行計算，並產生輸出。

類神經網路的基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收原始資料，隱藏層負責處理資料，輸出層則產生最終結果。每一層的神經元都與上一層和下一層的神經元相連接，這些連接稱為「權重」，代表了該連接的強度或重要性。

在學習過程中，類神經網路會根據輸入資料和期望的輸出（標籤）來調整權重，使得模型的預測結果越來越接近期望的輸出。這種學習過程通常需要很大量的資料和計算資源。所以，你可以想像「深度學習」就是一種訓練「類神經網路」的方法，讓它能夠更好地理解和學習資料的模式和結構。

「深度學習」是如何運作的？

那麼，深度學習是如何運作的呢？首先，資訊會從輸入層開始，像接力棒一樣傳遞給下一層的神經元。每一個神經元都會對接力棒（資訊）做一些變化，然後再傳給下一個神經元。當接力棒傳到最後一層時，我們就得到了電腦的預測結果。

然後，我們會看看這個結果和真正的答案有多麼接近，並根據這個差距來調整每一個神經元，讓它下次可以做得更好。這個過程會一直重複，直到電腦的預測結果愈來愈接近真正的答案。

以下是一個深度學習的運作流程圖，可以幫助你更好地理解這個過程：

識別和分類海洋廢棄物

「深度學習」在我們的日常生活中有許多應用，以下是三個例子：

  1. 語音助理：你是否有使用過 Siri、Google Assistant 或 Alexa？這些語音助理就是使用深度學習技術來理解我們的語音指令，並給出適當的回應。它們可以幫我們查詢天氣、設定鬧鐘，甚至控制家裡的智能設備。
  2. 自動駕駛：深度學習也被用於自動駕駛車輛。透過深度學習，車輛可以學習如何識別路上的物體（如其他車輛、行人或交通標誌），並做出適當的駕駛決策。
  3. 影像識別：深度學習也被廣泛用於影像識別。例如，Facebook 使用深度學習來識別照片中的人臉，並自動標記你的朋友。另一個例子是醫療影像分析，醫生可以使用深度學習來幫助識別疾病，例如癌症的早期跡象。

想像一下，我們如何使用深度學習的力量來識別和分類海洋廢棄物呢？以下是一個基本的流程：

  1. 收集數據：首先，需要收集大量的海洋廢棄物圖像，這些圖像可以從各種來源獲得，例如無人機、衛星圖像、海洋探測器等。
  2. 數據標記：將這些圖像進行標記，標記出圖像中的海洋廢棄物。這一步通常需要人工進行，但也可以使用半監督學習或弱監督學習來減少人工標記的工作量。
  3. 訓練模型：使用這些標記過的圖像來訓練一個深度學習模型，例如：卷積神經網路 (Convolutional neural network，CNN) 。這個模型將學習如何從圖像中識別出海洋廢棄物。
  4. 測試和優化模型：在訓練完成後，需要在一組未見過的圖像上測試模型的性能，並根據測試結果來優化模型。
  5. 部署模型：最後，將訓練好的模型部署到實際的系統中，例如無人機或海洋探測器，讓它們能夠在實際環境中識別海洋廢棄物。

這種方法可以幫助我們更有效地識別和追蹤海洋廢棄物，並提供有關海洋污染的寶貴數據。然而，這只是解決問題的一部分。未來，我們除了創造有效的方法來清理這些廢棄物，更重要的還是如何防止更多的廢棄物進入海洋。比方說，我們的生活為了追求便利，大量使用塑膠包裝，大多的塑膠包裝都是一次性使用，而且都沒有被回收。因此，在城市製造的垃圾，極有可能最後淪落到海邊，污染海洋。若要真正從源頭解決問題，除了思考如何「回收」之外，也應該先想想如何從日常生活「減少」塑膠製品的使用。

均一平台連結了 SDG14 永續海洋與保育議題，與 code.org 合作了「海廢有完沒完」的跨領域課程，希望大家能夠認識並理解海廢與我們息息相關，也能夠從自己出發、做出行動，改變海洋生態。

現在，和我們一起從「阿龜與海廢朋友的小旅行」的故事中，認識海洋廢棄物，然後透過「保護海洋的人工智慧」的遊戲，來理解 AI 如何辨識海洋生物及海洋廢棄物吧！

課程任意門：
https://junyiacademy.pse.is/57c2gj

延伸閱讀：
https://junyiacademy.pse.is/55ymc8

Quick, Draw!
結合科學與藝術的 AI 塗鴉遊戲

想要好好展現你的創作靈感嗎？「Quick, Draw!」這款結合人工智慧的線上塗鴉遊戲等著你來挑戰！遊戲的玩法很簡單，你只需要依照電腦給的題目，用你的滑鼠在畫版上畫出圖案，接著就由 AI 機器人來猜你在畫什麼。

【 開始塗鴉，挑戰你的創作速度！】

準備好接受挑戰了嗎？那就點擊 連結 進到 Quick, Draw! 的遊戲頁面，試試你的塗鴉能力！進到遊戲頁面，你會看到一個黃色的「開始塗鴉！」按鈕，當你按下這個按鈕後，遊戲就會開始。

你會看到畫面上出現第一個題目，接著按下「我知道了！」按鈕，就有 20 秒的時間完成這個題目，然後隨機出現另外 5 個題目讓你繼續描繪，每個題目都只有 20 秒的時間完成，是不是有一點挑戰呢！

看看 AI 如何解讀你的塗鴉

開始畫出第一個線條之後，「Quick, Draw!」的 AI 機器人就會開始猜測你可能在畫什麼。當它猜中你的畫、或者是時間到了，就會切換到下一題。只要你再次點擊「我知道了！」按鈕，就可以繼續接下來的挑戰。過程中，你會連續完成 6 張圖畫，你會發現有些時候 AI 機器人可能一下子就猜到你在畫什麼，但有些時候，可能你畫到最後它都猜不出來。

完成 6 張畫作之後，就會出現「畫得好！」的頁面，這裡會呈現你剛剛繪製的的 6 張圖畫作品。

AI 是怎麼讀懂你的畫的？

你是否發現一件神奇的事情？即使你只是畫了幾條簡單的線條或是圖案，AI 機器人似乎還是能夠看得懂你在畫什麼。這到底是怎麼辦到的呀？

點擊任何一張你剛剛繪製的圖片，你就可以看到 AI 機器人是如何判斷你的畫，還有它認為你的畫可能與哪些物品有些相似。你也可以看到其他人接到同一個題目時，他們是怎麼畫的。比方說，點選剛剛畫的吉他：

原來，Quick, Draw! 的 AI 機器人是透過參考其他人繪製的圖案，並且學習每張圖片的外觀模樣，來推測你所畫的圖案的。這就是 AI 如何讀懂你的畫的祕密！

你也是 AI 學習的一部分

你也許沒有察覺，但你剛剛的繪圖，已經為這個遊戲貢獻了一份力量。你的每一次畫圖，都讓 Quick, Draw! 的 AI 機器人有了一次學習的機會。你剛剛完成的這6張圖，已經被這個機器人收集起來，並且被納入全世界最大的塗鴉資料集裡頭了！接下來的影片，讓我們一起看看，在這個全世界最大的塗鴉資料集，裡面到底藏有多少精彩的塗鴉作品吧！

一起回顧我們畫出的六張塗鴉，你可能還在想：「到底是怎麼回事？」其實，Quick, Draw! 的 AI 機器人正是透過參考全世界最大的塗鴉資料庫，用其他人的作品，去猜測你所畫的可能是什麼。這個資料庫中，已經累積了超過驚人的五千萬張塗鴉！而你，也剛好成為了這個偉大的資料庫的一部分，你的作品也被納入其中了！我們一起為這個任務打氣：讓AI更精準地學習和辨識我們的塗鴉，而不是隨便亂猜的！

深度探索：全世界最大的塗鴉資料集

要體驗這個全球最大的塗鴉資料庫，你可以返回 Quick, Draw! 的首頁，尋找那串閃耀的黃色文字：「全世界最大的塗鴉資料集」，點下去，就能進入了！

在這裡，你會看到數之不盡的各種圖案：有飛機，有香蕉，有貓咪，有蛋糕，甚至還有龍捲風！一定會有人質疑，「這裡有成千上萬張圖片？」別急，讓我們點選一個圖案試試，就以「雲朵」為例吧！

你看！就在「雲朵」這個類別中，就有超過13萬張由真人繪製的蘋果塗鴉。你可以隨意移動滑鼠，觀察不同蘋果塗鴉的筆畫順序，你一定會驚嘆：「原來一朵雲，就有超過11萬種畫法呢！」而且，每個人的筆畫順序都有些微的差異。

這就是剛剛Quick, Draw! 的AI機器人猜中你在畫什麼的祕密所在。它會在這個龐大的資料集中「尋找」和「比對」，看你的作品和其他塗鴉是否有類似的輪廓或筆畫順序，進一步猜測你可能畫的是什麼。這樣的學習過程，是不是十分有趣呢？

大家可能都已經知道，Quick, Draw! 的 AI 機器人，是透過搜尋、比對「塗鴉資料集」裡別人的畫作，並且提取圖案的「特徵」，來猜測你所畫的東西是什麼。今天，我們就來詳細地理解一下 Quick, Draw! 的運作流程吧！

【 Quick, Draw! 的運作流程 】

機器學習的基本過程

首先，要訓練一個 AI 機器人，我們會從收集資料開始。當機器人收到資料後，會分類這些資料，並擷取每個資料的特徵或者重要資訊。接著，透過程式的演算法，就能建立一個資料集或者模型。對於 Quick, Draw! 這個 AI 應用程式來說，這個收集資料的步驟就是大量地收集許多人的塗鴉，然後經過分類以及特徵的提取，程式的演算法會將你的圖畫與 Quick, Draw! 的塗鴉資料集進行比對和分析，讓 AI 機器人能夠猜出你到底畫的是什麼。

你畫我猜：AI 的思考過程

接下來，我們來看看在你畫圖的過程中，QuickDraw 都在做什麼吧！在你點擊開始遊戲，並依照題目開始畫圖的時候，你可能有注意到，Quick, Draw! 的AI機器人會在你畫圖的過程中不斷進行猜測。它會根據你的筆畫順序和畫面中的特徵，不斷地在自己的塗鴉資料集裡比對、搜尋是否有類似的特徵。所以，當你正在畫一個彎彎的月亮時，它可能會一直猜你在畫回力鏢、畫耳朵，直到你畫得差不多時，它才可能猜出「喔！這是月亮！」這就是程式根據發現的特徵，進行結果的推測與預測的過程。

當 AI 機器人猜出你的畫作時，表示它在你的畫作中找到了關鍵的特徵，並且在自己的塗鴉資料集中比對，達到一定的信心程度，進而判定你畫的是什麼。更酷的是，當你完成畫作之後，Quick, Draw! 會將你的塗鴉加進全世界最大的塗鴉資料集中。換言之，每當你玩一次 Quick, Draw!，你其實也是在訓練這個 AI 機器人，讓它未來能更準確地猜出其他玩家的塗鴉！

人工智慧與機器學習：我們如何理解 AI

以上就是 Quick, Draw! 的運作流程，但我們在談這些的時候，可能會思考，「AI」，也就是人工智慧，到底是什麼呢？在初期，我們對 AI 的定義是「讓機器像人類一樣有情感，並且能自主思考」，但現實中，我們要達到這個理想的目標其實還有一段距離。

你可能會想，這個聰明的 AI 機器人在判斷你畫的東西時，是否是透過自己的思考呢？

其實，我們現在所說的 AI，大部分其實還屬於「機器學習」和「深度學習」的範疇。「機器學習」是我們為了實現「人工智慧」這個目標，所提出的方法之一。主要透過大量的資料與演算法，讓機器或電腦能從這些資料中學習規律或特徵，並能夠進行「預測」或「推測」。

我們身邊其實有很多看似平常，但其實已經融入機器學習技術的例子。比方說，現在的停車場很多已經裝上了汽機車入場的辨識車牌設備。你是不是也有這樣的經驗？只要在停車場的柵欄前稍微停一下，不久後，螢幕上就會顯示出你的車牌號碼，然後柵欄就會自動開啟了。這個神奇的技術，就是利用了「影像辨識」以及「機器學習」的原理，為我們省去了輸入車牌或取票的麻煩。

塗鴉的重要性：為機器人提供足夠的學習資源

資料的搜集，對「機器學習」來說，是很重要的一件事喔！想像一下，如果你在玩 Quick, Draw! 時，遊戲請你畫一支蠟燭，但在目前的塗鴉資料集裡，只有 100 張蠟燭的畫作，而且還是亂七八糟、毫無蠟燭特徵可言的圖案，這下該怎麼辦呢？在這樣的情況下，這個 AI 機器人可能會無法準確地抓出蠟燭的特徵，因而影響了它猜測的結果。

因此，對於機器學習來說，資料的搜集和資料的品質，都是非常重要的，作為使用者的我們來說，其實也能夠貢獻一己之力喔！因為每次你在玩 Quick, Draw! 的時候，每一筆塗鴉，都有可能成為 AI 機器人學習的資源，讓它在未來能更準確地猜出其他玩家的塗鴉！所以，當你下次再玩這個遊戲時，可以試著多畫看看，因為你的每一個塗鴉，都會讓這個機器人變得更聰明呢！

現在，和我們一起進入均一電腦科學課程，探索更多關於 Quick Draw! 的奧秘吧：
https://junyiacademy.pse.is/56ambn

不會彈鋼琴，也能和 AI 一起玩音樂！

讓我們和電腦一起玩音樂吧！

AI Duet 這個好玩的遊戲，讓你有機會和電腦一起合奏喔！不需要會彈鋼琴，只需要隨便按一些鍵，電腦就會像你的朋友一樣，跟隨著你的旋律、回應你的音樂。

你覺得人工智慧會彈出什麼樣的音樂呢？你和人工智慧能不能一起創作出一首全新的歌曲呢？

準備好了嗎？讓我們開始吧！

來試試看 AI Duet 吧！

接下來，點擊視窗中的「Play」後，就可以用滑鼠點擊畫面下方的鍵盤，也可以用電腦的鍵盤，或者如果你有 MIDI 鍵盤也可以插上來用。你覺得哪種方式最好玩呢？

你會發現，不管你按下哪個琴鍵、或是彈奏一小段旋律，電腦都能根據你彈的旋律、試著和你二重奏、用另一段旋律回應你。

AI 創作音樂的關鍵：機器學習

透過 AI Duet 這個遊戲，讓我們一起來了解，「機器學習」如何讓我們用一種嶄新的方式來創作音樂。

你有玩過「 二十個問題」的猜猜看遊戲嗎？就是一個人想一個東西，然後其他人問最多二十個問題，來猜出這個東西究竟是什麼。「機器學習」就像是一個超級厲害的「二十個問題的遊戲」。我們會給予電腦很多資料，然後讓電腦試著問問題來猜出這些資料背後的規律或是東西。

機器學習的得力助手：TensorFlow

此外，說到機器學習，也許你曾經聽到別人提到 TensorFlow。

TensorFlow 就像是一個幫助電腦玩猜猜看的工具。當電腦科學家或軟體工程師想要使用 TensorFlow 建立和音樂創作有關的機器學習模型時，就像是我們在讓電腦玩一個特別的「二十個問題的遊戲」：猜音樂。

我們會透過這個工具給電腦很多音樂，然後讓電腦試著問問題，來猜出這些音樂的規律；比方說，節奏、旋律，甚至是情感。然後，我們就可以讓電腦用猜出的規律來創作出全新的音樂啦！

所以，使用 TensorFlow 建立和音樂創作有關的機器學習模型，會需要很多的耐心和創意，但是，當電腦猜出了音樂的規律，並且能夠創作出美妙的音樂時，想想看，那將是一件非常神奇有趣的事情呢！

你知道嗎？現在有一群專業的研究者，正在探索一個很吸引人的問題：那些熱愛繪畫、寫作或音樂創作的人們，是否能夠利用人工智慧的強大工具輔助，進一步提升創作的能力呢？這個問題不僅酷炫，在不遠的未來也充滿了無限可能性。

接下來，輪到你的想像力上場囉！如果你有機會設計一個人工智慧工具，你想要讓它學會什麼呢？

延伸探索

不只是 Google，Sony 電腦科學研究室之前也推出了全球首支完全由 AI 創作的流行音樂，名為《Daddy’s Home》。他們使用了一個名為「Flow Machine」的軟體來創作這首歌。這個軟體也是透過機器學習來分析大量的歌曲，學習這些歌曲的共同特點，然後創作出風格相似的新歌曲。不過，這首歌的混音和作詞部分，還是需要由人類協助來完成。

讓手機聽懂人類語言的小幫手，
NLP 大揭秘！

你曾經想過「手機為什麼能像朋友一樣了解人說的話」嗎？其實，這得歸功於 自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱 NLP）這強大的技術！

讓我們舉例說明。當你問手機「明天會下雨嗎？」，它會直接給你答案，這就是 NLP 在背後默默運作的結果囉！我們不需要學習複雜的查詢指令，就能跟電腦溝通。

NLP 是人工智慧其中一個重要的技術，專注於使電腦能理解、處理並產生人類的語言，主要目的是使人與機器能夠自然且有效地溝通，打破語言的隔閡。


【在 NLP 應用的領域，涵蓋了一系列任務和技術】

1. 語音識別（Speech Recognition）

將語音信號轉換為文字。例如語音助理 Siri、Google Assistant 或 Alexa 就是常見的例子。

2. 自然語言理解（Natural Language Understanding）

電腦理解和解釋人類語言的意思。包括情感分析（分析文本的情緒），語義解析（理解句子的具體含義）…等等。

3. 自然語言生成（Natural Language Generation）

電腦生成自然語言，可用於回答問題、寫文章或其他自動生成文本的應用。

4. 機器翻譯（Machine Translation）

讓電腦自動將一種語言翻譯成另一種語言，例如 Google 翻譯。

5. 資訊檢索（Information Retrieval）

讓電腦能理解並回答特定的查詢，例如搜尋引擎。

 

無所不在的 NLP：

自然語言處理已經在我們生活中無所不在了，例如：透過情緒分析，它可以分析FB、IG等社群媒體上的言論，了解大眾的情緒傾向；搜尋引擎可以幫助理解你的問題並找出最相關的答案；在醫療領域，它可以分析醫學報告，甚至能夠協助醫生診斷疾病。

賈維斯（JARVIS）：未來個人助理

影片是英文，可以點擊連結閱讀中文逐字稿，看看馬克・祖克柏和 AI 的對話喔：

小結：

以上只是幾個 NLP 的例子，它的應用範疇其實非常廣泛，而且隨著 AI 和機器學習技術的進步，NLP 的能力和應用將會變得更多元和強大。

今年初橫空出世的 ChatGPT，就是一個活躍的自然語言處理應用實例。它不僅能明白你的問題，還能用它「學過的」巨量文本數據，創造出實用或有趣的回答。現在，你有什麼問題想請 ChatGPT 協助嗎？它一定很期待和你聊天呢！

相信你對這個主題還有更多的好奇，歡迎進入「人工智慧小教室」與我們一起探索更多 AI 的奧秘吧！

【  IBM 與均一教育平台合作「人工智慧小教室」，由淺入深成為 AI 小達人！ 】

由 IBM 開發的新興科技與軟實力免費線上學習平台 IBM SkillsBuild 與均一教育平台合作，透過影片搭配相關講義及說明，以深入淺出的方式介紹了什麼是人工智慧，以及我們是如何將人工智慧落實於生活中，幫助我們思考如何以「人類智慧」善用「人工智慧」。

 

馬上進入「 人工智慧小教室」學習：https://pse.is/5559z6

註冊 IBM SkillsBuild 學習更多關於人工智慧、資訊安全、區塊鏈等新興科技主題：https://pse.is/54hlvl

探索ChatGPT
一個陪你探索世界的神奇好朋友

AI 知識小站的第一週，要來介紹轟動世界的 ChatGPT 到底是什麼？它是一個大型語言模型，設計用來與人進行對話、回答問題、提供資訊和協助解決問題。這篇文章，小均直接請 ChatGPT 和大家自我介紹，以下是它的回答：


【 ChatGPT 的自我介紹 】

ChatGPT是誰？

大家好呀！我是 ChatGPT，一個可以和你聊天的超級聰明朋友！今天我們要一起來探索一下怎麼使用 ChatGPT，真的超級有趣的喔！

 

要怎麼開始聊天？

首先，你可以在電腦、平板或手機上使用 ChatGPT，只要有網路連接就可以囉！打開網頁瀏覽器，輸入 ChatGPT 的網址（或是點擊這邊：https://chat.openai.com/ ），就能開始和我聊天了！

和 ChatGPT 聊天超級簡單的！你只需要在文字框中輸入你的問題或者想討論的主題，然後按下「發送」按鈕，ChatGPT 馬上就會給你答案了！它會用一段有趣的文字回覆你，告訴你有關的知識或幫助你解決問題。

 

你可以問這些問題：

不只是問問題，ChatGPT 還可以和你聊天玩遊戲！你可以告訴我一個故事的開頭，然後我會繼續下去，一起創造一個有趣的故事！或者你也可以問我謎語，我會試著猜答案哦！

ChatGPT 超級厲害的一點是，它可以學習新知識！它有超大量的資料和知識庫，所以當你問問題的時候，我會盡量給你最新、最準確的答案。

但是，要記得ChatGPT其實是一個語言模型，不是真正的人喔！它沒有情感，也不能像人一樣主觀判斷。所以在使用 ChatGPT 時，要記得保持批判性思考，確保我們能從它的回答中獲得正確的資訊。

還有喔！ChatGPT 也可以幫助你提升語文能力！你可以問我英文文法、單字用法或者句子結構的問題。我會給你詳細的解釋和例句，幫助你更好地理解和應用語文規則。

最後，ChatGPT還可以成為你的閱讀夥伴！你可以和我聊你最喜歡的書、電影或電視節目。我可以給你一些建議，介紹類似的作品，或者分享一下對這些作品的評論和觀點。

 

小結：

總而言之，ChatGPT 是一個超級有趣的神奇好朋友，可以回答問題、和你聊天，還能提升你的語文能力和創意寫作。不管你在學校遇到困難，或是對某個主題超感興趣，ChatGPT 都會是你最棒的對話夥伴！

謝謝大家的聆聽，希望你們會喜歡ChatGPT帶給你們的樂趣和學習體驗！祝你們在語文學習和寫作方面取得巨大的進步！記得要隨時來找我聊天哦！我們下次見！

 

小均提醒：

在使用 ChatGPT 時，要知道它的超能力是想像力，而不是提供正確資訊的能力喔！換句話說，我們要像柯南一樣，對它說的東西保持懷疑的科學精神，想看看它說的是真的嗎？不要全部相信它喔！

【 可以和 ChatGPT 聊聊哪些話題呢？】

 

這題小均也請問了 ChatGPT「想詢問你推薦高國中小學生，第一次使用 ChatGPT 可以嘗試詢問你哪些問題呢？」以下是它的回答：

  1. 學習相關問題：你可以詢問有關特定科目的問題，例如數學、英語、科學等。例如，你可以問我有關數學問題的解法或者英文單字的意思。

  2. 學習方法：你可以詢問關於學習方法和技巧的問題，例如如何有效地記憶單字、如何提高閱讀理解能力等。

  3. 寫作指導：如果你需要寫作作業或短文，你可以詢問我有關寫作的技巧和建議，例如如何組織思路、如何寫出引人入勝的開頭等。

  4. 課外活動建議：你可以詢問有關課外活動的建議，例如適合國中小學生參加的社團或興趣班，以及如何平衡學業和課外活動等。
     
  5. 學校生活：如果你有關於學校生活的問題，例如應對考試壓力、與同學相處等，我也可以提供一些建議。


這些只是一些示例，你可以根據自己的需求和興趣提出更具體的問題。我會盡力為你提供幫助和解答。

【 可以和 ChatGPT 聊聊哪些話題呢？】


簡單一句話說明，就是你可以問 ChatGPT 任何問題，但要記得它的答案並不一定完全正確唷，僅能「當作參考」，還是需要靠自己判斷它說的答案是不是正確且合理的！

GPT 還有很多不同的使用方法，如果想知道的話，可以上網 Google 「如何使用 GPT ？」相信會有更多的驚喜喔！

【 試著開始和它互動看看吧！】


💡 步驟一：進入 ChatGPT 的網頁（點這個連結前往：https://chat.openai.com/）

💡 步驟二：註冊 / 登入（小提醒：可以使用你的 Google 帳號登入唷！）

  • Sign up（註冊）（右邊的按鈕）：第一次使用需要先註冊帳號喔！
  • Log In（登入）（左邊的按鈕）：若已經有註冊過，可直接選擇登入。

💡 步驟三：在對話框輸入你想問它的問題吧！

前往 ChatGPT 網頁，認識這位新朋友吧！（點我前往：https://chat.openai.com/）

居家收心操
一起來動一動，快樂迎接開學日！

暑假就快步入尾聲了，還是捨不得假期的結束，無法收心嗎？

這週的充電站活動，就讓我們一起在家動一動吧！養成規律運動的好習慣，快樂迎接開學的到來

💡 在開始之前，記得先準備好瑜珈墊呦！

💡 總共有 8 個動作，每個動作都需要做 30 秒，跟著影片一起動一動 👉🏻 點這裡觀看

運動不只可以促進體能發展，更能保持身心的健康

而除了運動，也可以慢慢將作息調整成上學模式，並提早整理好書包、準備學校用品，就能趕走「開學症候群」啦 🙌🏻

蝶豆花漸層飲料
炎炎夏日，來一杯冰涼的夢幻飲品吧！

難以忍受炎熱的夏天？那就在家調一杯冰涼又夢幻的蝶豆花漸層飲料，一邊學習「酸鹼性」的科學小知識吧！

 

🥤 需要準備的材料

食用小蘇打粉、蝶豆花 、檸檬、蜂蜜、冰塊、透明杯子

 

🥤 準備好後，就可以開始製作囉！

  1. 準備 200cc 的熱開水，放入 6 朵蝶豆花，泡到顏色不會再變深為止
  2. 將半顆檸檬擠成檸檬汁，並加入 15cc 的開水稀釋
  3. 取 1 公克小蘇打粉，加入 100cc 的開水，攪拌到小蘇打粉完全溶解
  4. 在杯子內加入適量蜂蜜，並倒入一半的小蘇打水
  5. 將冰塊放入至七、八分滿，接著倒入蝶豆花水，這時候就能觀察到小蘇打水與蝶豆花水之間有顏色的變化，會是漂亮的藍綠色
  6. 加入碎冰至九分滿，用湯匙將碎冰壓緊，最後再將檸檬水倒入杯子裡，飲料的顏色就會再次產生顏色的變化，會是優雅的紫色

 

🥤 太神奇了！為什麼飲料會變色？

跟許多植物一樣，蝶豆花中富含大量的花青素，會因為酸鹼性而產生不同的顏色變化，像是弱酸性是紫色、中性是寶藍色、弱鹼性則是藍綠色

 

這次的蝶豆花飲料就是利用檸檬汁的弱酸性，以及小蘇打水的弱鹼性，調配出不同顏色，並在中間加入大量的冰塊，阻擋兩種水混合在一起，就能順利創造出漂亮的漸層飲料啦！

直線花卡片
用數學輕鬆做出超美卡片

不知道該怎麼做出漂亮的卡片嗎？其實用數學就能辦到！

今天小均帶你用「直線近似完美曲線」的數學概念，輕鬆做出超美卡片

🌸 在開始之前，要先準備這些材料

  • 文具：鉛筆、橡皮擦、剪刀、膠帶、雙面膠
  • 紙類：A5 菊點紙、A5 粉彩紙、A4 美國黑卡紙
  • 其他：絲光綿線、裝飾素材

🌸 準備好後，就可以開始製作囉！

  1. 選擇喜歡的花朵形狀，列印出來後照著形狀邊緣剪下來
  2. 將花朵放到黑卡紙上，用鉛筆描繪出花朵形狀後，照著線條剪下來
  3. 在花朵的凹洞處，用鉛筆從 1 開始，按照順序寫下數字編號
  4. 剪一條約 100 cm 的棉線，用膠帶將線頭黏在編號 1 的後方，接著把線從 1 拉到 6、再從 2 的後方繞出來拉到 7，以此類推
  5. 當線繞完一圈，回凹洞 1 之後，用膠帶把線頭貼在紙板背面，翻到正面將鉛筆痕跡擦掉，就完成一朵直線花了
  6. 最後拿出粉彩紙對折，將菊點紙裁成適當大小，貼在粉彩紙當封面，再把直線花朵用雙面膠黏在上面，裝飾一下就完成「直線花卡片」啦！

🎈 點我看數感實驗室教學影片

🌸 用直線也能畫出圓形？！

在圓上找任意兩點，連成一條直線，這條直線會跟曲線差很多

不過如果這兩點距離很近，那就會跟圓弧比較像，到最後幾乎重疊在一起，這就是「直線近似曲線」的概念

看看手上的直線花，中間是不是很像一個「圓形」呢？其實生活中也有很多利用數學「近似」的技巧，像是磚頭拼成的拱門、中正紀念堂的同心圓磁磚，可以張大眼睛多觀察看看呦 👀

動畫夢工廠
讓你的故事動起來！

有沒有什麼動畫或電影情節讓你印象深刻呢？這背後其實都是一個個故事！

今天小均帶你用 Scratch 創作有趣的動畫！只要先掌握三大要點，就能創造出專屬故事囉！

故事三大要點：

  • 角色：有誰在故事裡呢？是什麼樣的個性？
  • 場景：故事發生在哪裡？有什麼情況發生了？
  • 動作：怎麼去解決不同的情況？做了什麼動作？

還記得這週學到的心智圖工具嗎？我們可以利用心智圖來整理自己的想法

準備好後，跟著影片的說明與範例，就可以開始製作動畫囉！

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