今天來到 #彰化家扶中心 與一群用心的寄養家庭分享 #如何提升孩子專注力--親子實作課。
今天一整天六個小時的課程,運用動靜態交替的活動演練,有律動遊戲、有搜尋遊戲、有記憶遊戲、有益智遊戲、有計算遊戲、有繪畫遊戲、有積木遊戲…讓參與的小朋友們安安穩穩又開開心心的上完一整天的注意力訓練課程。
當孩子學習表現不佳的時候,許多家長都以為孩子是注意力問題,實際上很有可能他們在一開始的訊息接收與辨識就不好、也有可能是他們的計畫、組織、邏輯、推理上出了問題、更有可能是他們歷經長期的學習挫折導致的結果,於是導致孩子反應常常慢半拍,或是學習的時候容易卡關又當機。
遇到這類型的孩子怎麼辦?想辦法促進孩子的思考表現!您可以運用基礎的配對能力,就能輕鬆帶領孩子完成注意力的學習表現。
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今天遊戲過程,我們運用座標圖的概念,再藉由顏色與形狀的辨識、配對技巧,以及計畫、組織的技巧,促進孩子的注意力學習,以及空間對應與思考能力。
🇹🇼遊戲方式
1️⃣座標圖的矩陣「縱軸」座標上,依序畫上藍色正方形、黃色月亮、紅色箭頭、黃色太陽、綠色三角形、紅色星星、橘色圓形。
2️⃣座標圖的矩陣「橫軸」座標上,依序畫上黃色星星、紅色愛心、綠色正方形、紫色三角形、藍色圓形。
3️⃣再依據左邊欄位的配對題目,在指定座標空格上填上指定符號,例如縱軸的黃色月亮與橫軸的紅色愛心配對在一起的座標空格上要填上◎的符號;縱軸的藍色正方形與橫軸的綠色正方形配對在一起的座標空格上要填上&的符號。
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🧐遊戲過程,您會看見孩子的好表現
✅眼睛交替搜尋著,運用辨識與記憶的技巧,熟悉座標圖的顏色、形狀、與空間關係。
✅認真專注的神情,運用思考與邏輯的技巧,理解該項遊戲的規則與進行的方式。
✅謹慎小心的態度,運用配對與組織的技巧,將矩陣上橫縱軸的圖形線索連接起來。
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提升孩子的注意力不難,只要您懂得善用遊戲策略,您就會發現,注意力的學習也可以變得很簡單!
題外題:最後再請小朋友告訴你,哪兩個重複了,可以怎麼辦呢?
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我得承認一開始在看到《擺脫職涯卡關!聚焦你的職場絕對優勢》這堂課時,一直以為這是一堂給職場新鮮人的職涯探索課程......
👉 http://bit.ly/betweengos_career
直到我打開課程頁面,看了課程介紹影片才發現,OMG......這堂課的內容好打中我,尤其再往下看到頁面中最前面的這幾句......根本一針見血的道出「上班族心聲」......
// 以下是針對課程頁面前幾句的自問自答時間 //
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Q:#明明上班很忙但當別人問起我的專長卻回答得有點心虛?
A:在同一個崗位上做久了,沒有到外面去面試時,還真的不容易回答自己的專長,常常也會自我懷疑到底自己的專長有哪些,或是容易有冒牌者症狀,擔心自己可能只是運氣好,可能自己並沒有大家想的那樣出色
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Q:#我想跨領域轉職但要怎麼開始?
A:我經常在公司內部跨領域轉職,我的困擾反而是一直在思考怎麼在開始跨領域轉職或負責不同專案後,可以持續把事情做得更好,發揮自己專長的同時也能幫助到團隊
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Q:#有點害怕在重複的工作中漸漸失去競爭力?
A:不知道是不是科幻片看太多,我最近常常在思考什麼時候會被機器人取代,也常常在想哪些重複性的工作是可以自動化的,感覺機器人取代人類的時代就快來臨,數位轉型不只是企業主需要做的事情,我想每個人的職涯都需要被數位轉型
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Q:#職涯目標到底該怎麼設定下一步該怎麼走?
A:這一題真的好難,剛畢業時煩惱第一份工作應該去大公司還是新創,畢業超過三年後,則在思考自己如何能成為獨當一面的主管,而工作經驗超過五年後,則是開始在想什麼時候才能不用去上班,好想退休 XD,人生不同階段有不同的生涯期待,也會有相對應的職涯目標
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以上這幾題我相信是 #工作經驗超過三年的上班族,經常在午夜夢迴、或是週五下班時和三五好友討論的難解的習題,常見的解法不外乎請教前輩、找人算命,或是在網路上花一些錢做職涯性向測驗或購買自己人類圖的解析 😛
沒想過在台灣有人可以把這件事的解法變成一套完整且實作有效的方法,透過獨家的「積分測驗」和「矩陣分析」等方式,一步步帶領不敢輕易和他人分享自己「職涯卡關難題」的上班族,拆解、統整、歸納出專屬於自己的絕對優勢,並能動態調整這樣的優勢系統,持續保持市場上的獨特價值
這次很開心過去有成功輔導超過 500 位工作者找到職涯目標的 BetweenGos 職場風格誌共同創辦人 Grace Li,在 Hahow 開設了這堂幫助大家找回職場優勢的線上課程!
這是一堂我也很想上的「#職涯探索與目標訂定」課程,目前募資倒數不到 24 小時,正式開課的售價是 2,980 元
募資售價 1,980 元,三人同行只要 1,600 元,只要下班時間少去兩三次聚會或酒局就能輕鬆購課,趕快來揪三五好友一起來上課吧 🤝
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// 備註 //
[1] 還沒註冊過 Hahow 帳號的捧油,歡迎透過我的連結註冊並獲得 30,000 HP(這可用來折抵課程高達 300 元)
https://hahow.in/ur/rabbiekao
[2] 如果你真的很想上這堂課,也歡迎私訊跟我說你很想上這堂課的原因,我這邊還有一些員工優惠碼可以分享 🥳
反矩陣怎麼算 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
訓練AI模型,要多少數據?拆解企業人工智慧專案為何難落地
2020.12.09 by 若水AI Blog
企業導入AI似乎已成為一種趨勢,但是訓練AI模型,需要多少數據?其背後的商業命題與成本又該如何解決?帶你來一起窺探AI專案背後的秘密!
企業的AI專案在釐清問題本質、找到命題之後,首先會面臨到一個問題:收集數據(Data Collection)和建立AI模型(Model Establishing),該以什麼作為評估基準?
訓練一個AI數據模型,需要多少數據?
訓練AI數據模型時,其實有三個要素,彼此互相影響。分別是: 商業問題的複雜度 、 AI模型複雜度 (Model Complexity),以及 數據複雜度 (Data Complexity)。
因此,如果想知道需要多少訓練數據(Training Data),建議先釐清:這個AI專案到底要處理什麼問題,以及這個問題有多複雜?確定之後,再來判斷應該選用哪種程度的模型來做訓練。根據不同的商業命題複雜度,用不同複雜度的模型和精準數據彼此搭配,找出最佳平衡,才能讓AI專案順利落地。
但光憑想像,很難評估實際的AI數據量和成效,所以開始AI的第一步,需要先透過POC概念驗證(Proof of Concept)實驗來找答案。
簡單來說,就是針對不同複雜程度的商業問題,嘗試選用不同複雜度的模型搭配測試,直到模型跑出來的曲線,符合理想目標。
一般狀態下,假設商業問題本身的複雜度很高,我們會預期要選擇複雜度較高的模型。但是如果數據量不足,那麼選擇複雜度較高的AI模型,反而會比用簡單的AI模型效果還差。(上圖左上、右上,分別代表複雜度10和複雜度50的問題,可以明顯看出複雜的模型曲線比較接近學習數據集(Dataset),但是在測試數據集上的誤差 Eout,反而比簡單模型還差了許多。)
上圖的左下和右下,是以不同複雜度的模型去做POC,跑出來的結果曲線圖。藍色線代表的是學習數據(Training Data)成效,紅色線代表的是測試數據(Testing Data)成效。最理想的POC目標,應該是兩條曲線很貼近彼此,而且位置越低越好。
我們會發現,左下這張圖的兩條曲線雖然彼此貼近,但是就算增加數據,也無法降低誤差。這表示模型偏誤(Bias)高,效果不佳,應該要增加模型複雜度 (Model Complexity)。
增加模型複雜度之後,就會像右下這張圖,藍色曲線(學習數據)雖然數值很低,但在學習數據不足的情況下(灰色區塊),紅色曲線(測試數據)卻「飄」得太高。這表示模型變異誤差(Variance)高,應該要增加學習數據。最後在慢慢增加模型複雜度以及學習數據之後,我們就可以達到理想的結果(兩條曲線很貼近彼此,而且位置越低越好)。
數據哪裡來?發展AI人工智慧之前,先建立數據流
先前我在文章裡提到,很多企業會急著開發AI模型,但AI專案落地經驗的三大關鍵之一,其實是先確認:是否已經準備好數據了?如果沒有這樣的能力,談AI落地其實有點好高騖遠。
AI數據收集(Data Collection)最大的挑戰,在於針對不同型態的命題,會產生不同的AI數據需求,因此需要建立的「數據流」(Data Pipeline),AI數據處理 (Data Processing)和數據標註(Data Annotation)的模式及流程也會有所不同。
發展AI之前,如果能建立起從數據收集(Data Collection)、數據處理(Data Processing)到AI模型學習的數據流(Data Pipeline),並確保可以順暢運行,實際訓練AI模型時才會省力很多。
數據不夠或太多怎麼辦?
Google開設的機器學習(Machine Learning)課程中,第一項原則就開宗明義地指出:「Don’t be afraid to launch a product without machine learning」。
如果你的產品或業務不一定需要用到機器學習(Machine Learning),那就別用,除非你有AI數據。有數據,再來談機器學習(Machine Learning)。但在業界的實際狀況,大家不是沒有數據,而是只有一些些,這時候該怎麼辦?我會建議,先從小地方開始做起,也就是從POC專案著手。
POC專案要有具體成效,除了要注意設計專案、實驗模型的指標(Metrics),企業最重要的是要先定義清楚:AI專案要達到什麼樣的指標,才算是成功?這樣最後做出來的成果,才會真正符合商業目標。
如果今天不是沒有AI數據,而是數據很多,又該從何下手呢?
我建議,嘗試減少訓練AI人工智慧時的「 數據大小 」和「 數據筆數 」。
過去曾經處理過一個AI專案,數據多達2億筆。第一次實驗,把數據全部餵進AI模型,取得結果。第二次,只拿其中有代表性的500萬筆出來訓練人工智慧。
猜猜結果如何?兩次實驗的表現,只差異不到1%。
所以,如果企業對於AI數據的品質和數量有一定程度的自信根據,其實不用把數據全部餵進AI模型訓練(Model Training),只用有代表性的AI數據來訓練就可以了。市面上很多常見的AI工具(Cluster),可以做到這點,幫助省時省力。
AI模型訓練,記得校準商業目標
企業發展AI人工智慧的最終目的,還是希望能 達到商業目標,創造價值 。
所以,訓練AI模型時,團隊如果不知道如何判斷哪個指標,對AI模型學習來說比較重要,建議回歸初心,重新釐清「 這個專案想達到的商業目標是什麼 」。
比方,趨勢科技(Trend Micro)要開發一個能夠判斷電腦病毒的AI,但是勒索病毒(denial-of-access attack)和廣告病毒對客戶的傷害程度大不相同。這時候,工程師就會針對這個命題,餵給AI模型不同病毒種類的數據,讓它學會判斷不同病毒的重要性,分辨出哪些病毒比較嚴重不能有判斷錯誤,而哪些病毒比較無害,不一定要做到一百分。
最常見的訓練方法,是用成本函數(Cost Function)的方式,訓練完再回去調整AI模型的評分(Rating),用加扣分的方式,告訴機器它的學習表現是好是壞,做對就加分,做錯就扣分。
上述評分原則的制定,和企業的商業價值考量息息相關,所以一般在組織分工,會由PM專案團隊負責判斷哪些項目重要,請資料科學家設計在上述Cost Function裡面。
很多人以為,AI人工智慧開發要做到很完美才行,但其實根據我們的經驗,只要AI開發成本符合預算、AI模型表現可接受(大約做到60–70分),而且結果有助於降低成本,就可以算是達到商業目標。反過來,即使AI模型表現非常好(高達90分),但成本卻遠超出預算,就不建議執行。
另外,因為POC階段會做很多的實驗,需要拿兩個穩定且可以互相比較的基準做A/B Test,所以做好基礎建設非常重要。
如果一個團隊裡面有三位工程師,但三個人做出來的結果都無法互相比較,那麼這個實驗就會變得霧裡看花,導致AI專案難以落地。
AI數據小學堂:模型指標(metrics)
在做模型實驗時,通常會用混淆矩陣(Confusion Matrix)的四種指標:TP(True Positive)、TN(True Negative)、FP(False Positive)、FN(False Negative),以及Count、Unique和Accuracy等等函數,來判斷這個模型的表現好不好。
P或TN值,代表模型辨識的答案正確,和預期結果一致。例如:模型正確判斷出「這是一隻貓」、「這不是一隻貓」。而FP或FN值,則代表模型的判斷錯誤,例如「明明是貓,模型卻說不是貓」、「明明不是貓,模型卻說它是貓」。
附圖:AI模型 若水國際
AI模型的POC概念驗證實驗怎麼做?
資料來源:https://www.bnext.com.tw/article/60440/ai-strategy-04?fbclid=IwAR1SOhjjGxypdGgOGfaBIl_a1IsZFJAQZ8J2aeDd98spbUfOdg7hiPQP7UA
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先上圖,麻煩大大幫看一下這個反矩陣是不是有個特殊看法。
因為這是講義其中的一個運算過程,因為他直接求得A^-1 我在想這個4*4矩陣有什麼速解
可以快速看出他的反矩陣嗎~~~
有的話希望指點個~~ THANKS :)
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