輕課程 寓教於樂 AI人工智慧概念含特徵小偵探桌遊包 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通:診斷

輕課程 寓教於樂 AI人工智慧概念含特徵小偵探桌遊包 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通:診斷 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

吳聲毅
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具体描述

  1.市面上第一本以不插電桌遊之方式,透過遊戲機制,學習人工智慧相關概念。
  2.可以學習神經元、突觸、特徵量、機器學習、監督式學習、非監督式學習、強化學習等人工智慧概念。
  3.除了人工智慧相關概念,亦可以從遊戲機制與卡牌中,了解人工智慧在生活中的應用。
 
  ●MOSME行動學習一點通功能
  使用「MOSME 行動學習一點通」,登入會員與書籍序號後,可線上使用相關資源。
  診斷:本書各章的「遊戲時間」單元可檢視學習成效,以及從卡牌遊戲中,了解人工智慧的應用。
好的,这是一份基于您提供的书名信息,但内容完全不涉及该书主题(即“輕課程 寓教於樂 AI人工智慧概念含特徵小偵探桌遊包 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通:診斷”)的图书简介。 --- 书名:星辰彼端的低语:失落文明的考古学与符号解析 作者:艾莉西亚·文森特 定价:RMB 128.00 页数:580页 开本:16开 装帧:精装,附赠全彩拉页地图 --- 简介: 在人类历史的宏大叙事中,总有那么一些章节被遗忘在时间的长河深处,化为难以辨认的残骸和令人困惑的符号。本书并非旨在重新描绘已知的历史图景,而是带领读者深入那些被主流考古学界视为“边缘”或“无法解读”的古代文明遗迹。作者艾莉西亚·文森特,一位深耕符号学和史前语言学的学者,将引导我们进行一场横跨数个大陆的探险,去追寻那些关于“寂静的黄金时代”的蛛丝马迹。 本书的核心在于挑战传统的时间轴和文化归类方式。文森特教授通过对数个跨越数千年、地域相隔甚远的遗址中发现的相似性符号集群进行对比分析,提出了一种大胆的假说:可能存在一个在地理大变迁之前就已经高度发达,却因某种未知的灾难而集体隐匿或消亡的“前朝文明”。 第一部分:破碎的罗盘——遗址重构与时间悖论 本部分聚焦于三处关键考古发现:南太平洋深海沉积层中发现的耐高温陶瓷残片、安第斯山脉高海拔洞穴壁画中出现的几何图案,以及撒哈拉沙漠风暴揭示出的地下水利系统遗迹。作者详细记录了这些发现的时间测定(碳十四、钾氩定年法)所呈现出的显著矛盾——它们似乎早于公认的人类文明起源时间,却展现出令人惊讶的工程复杂性。 文森特教授摒弃了“独立发展”的传统解释,转而运用先进的地理信息系统(GIS)技术,将这些零散的发现点位投射到古地理模型上。结果显示,在约一万两千年前的最后一次冰期末期,这些遗址的所在地曾被海洋淹没或被冰川覆盖,这为理解为何这些文明的痕迹如此稀少提供了新的视角。本书着重探讨了“深时考古学”的方法论,即如何超越传统的人类中心史观,将地质时间纳入文明兴衰的考量之中。 第二部分:符号的低语——解读失落的语系 如果说遗址是文明的骨架,那么符号就是其灵魂的载体。本书的精髓在于对“阿纳斯塔西斯符号集”(Anastasis Glyph Set)的深度解读。这套符号集,首次完整地在土耳其东南部一处被认为属于新石器时代早期的地下神庙中被发现,其结构复杂性远超同期已知文字体系。 作者认为,这些符号并非表音文字,而是一种高度抽象化的“概念矩阵”。她引入了现代音乐理论中的对位法和拓扑学概念,尝试重建这些符号的内在逻辑关系。例如,书中详细分析了“循环、分支与收敛”这一核心三元组在不同遗址间的变体——在南美洲的石碑上,它可能代表着水循环;而在欧洲的岩洞中,它可能指示着季节性迁徙的路径。 文森特教授并未声称完全破解了这套语言,而是提供了一套严谨的“概率解读框架”。她通过对比不同文化中对同一符号集的反应(例如,后世文明在不同程度上模仿或误用这些符号),推导出原始含义中最稳固的几层语义。这部分内容对专业符号学家和语言人类学爱好者具有极高的参考价值。 第三部分:文明的遗产与回响——现代社会的镜像 最后的章节,作者将视线从远古拉回当下,探讨这些“被遗忘的智慧”对当代社会可能具有的警示意义。她深入研究了古代文明如何处理能源、资源分配以及社会组织结构的问题。书中对比了古老文明对“可持续性”的无意识实践与现代科技文明对环境的冲击。 一个引人深思的案例是关于古代高密度城市规划的研究。在加勒比海一处沉没的珊瑚礁群中,发现了一系列高度有序的、似乎用于调节潮汐能量的结构。文森特将其与现代的“生态友好型城市”设计进行对比,指出古代的限制性技术可能反而催生了更具韧性的社会结构。 本书附带的特制拉页地图,以最新的海底地形扫描数据为基础,结合古地质学证据,重建了冰期末期陆地与海洋的相对位置,并标注了所有主要“前朝遗迹”的理论分布区,为有志于此领域的探险者和研究人员提供了珍贵的视觉资料。 《星辰彼端的低语》是一部融合了考古学、地理学、符号学和哲学思考的跨学科巨著。它邀请读者跳出既有的历史框架,以更谦卑、更开放的心态去审视人类文明的复杂性与脆弱性。它不是一个完整的答案,而是一份邀请函——邀请我们一同加入这场寻找失落的智慧、理解我们自身起源的宏大探索。 ---

著者信息

图书目录

Chapter1 人工智慧(AI)是什麼
1-1 人工智慧發展的背景
1-2 人類的大腦怎麼思考
1-3 機器學習與深度學習
 
Chapter2 生活中的人工智慧體驗
2-1 人工智慧發展的背景
2-2 無程式碼機器學習工具Teachable Machine介紹與操作
 
Chapter3 特徵小偵探:人工智慧桌遊
3-1 人工智慧桌遊簡介
3-2 遊戲物件介紹
3-3 卡牌介紹
 
Chapter4 特徵小偵探:監督式學習
4-1 監督式學習概念
4-2 特徵小偵探人工智慧概念桌遊玩法1介紹
 
Chapter5 特徵小偵探:非監督式學習
5-1 非監督式學習概念 56
5-2 特徵小偵探人工智慧概念桌遊玩法2介紹
 
Chapter6 特徵小偵探:強化學習
6-1 強化學習概念
6-2 特徵小偵探人工智慧概念桌遊玩法3介紹
 
附錄
給讀者/玩家的話
遊戲時間參考解答

图书序言

  • ISBN:9789865235321
  • 規格:平裝 / 84頁 / 21 x 28.1 x 0.38 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

用户评价

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最近在關注親子共學的資源,發現很多強調STEM教育的材料,但常常流於形式,內容深度不足,或者設計得太過學術化,孩子根本沒興趣碰。這本《輕課程》光看名字就覺得很親切,它傳達了一種「低壓力、高吸收」的學習態度。我個人比較在意的是,這類結合桌遊的教材,其實體配件的質感也很重要。如果卡牌太薄、遊戲板容易損壞,那使用幾次就得收起來了,這就失去了「行動學習」的意義。我希望能看到它在配件的耐用度和設計的互動性上多下功夫,畢竟桌遊的樂趣很大一部分來自於操作的順暢度。如果配件精美,能吸引孩子主動拿起,那學習效果自然就會加倍。對於「診斷」這個詞的搭配,我猜測是不是有設計一些情境問題,可以讓家長或老師快速評估孩子對特定AI特徵的理解程度?這種回饋機制對自主學習來說非常關鍵,讓學習過程可以及時調整方向,避免孩子在錯誤的認知上繼續鑽牛角尖。

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從教育趨勢來看,AI已經是未來不可逆的浪潮,許多家長都在煩惱該如何啟蒙,畢竟我們自己過去的教育體系裡並沒有這些內容。這本書如果能成功地將「特徵小偵探」這個角色融入AI的「特徵提取」概念中,那將是非常高明的教學設計。偵探的工作就是要觀察細節、歸納線索,這不正是機器學習中識別數據模式的基礎嗎?我希望它能提供足夠的引導,讓家長不必具備深厚的資訊背景也能輕鬆帶領孩子進行遊戲。書名裡的「附MOSME行動學習一點通」也讓我很好奇,這是不是代表它有線上的延伸資源,例如教學影片或者擴增實境的體驗?如果能串聯線上線下的學習路徑,那這套教材的價值就遠遠超過單純的實體桌遊了,它提供了一個更立體、更現代化的學習體驗模組,這在台灣的教具市場中算是比較前衛的嘗試。

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這本書的封面設計真是讓人眼睛一亮,色彩搭配得很有活力,完全符合「寓教於樂」的精神。我特別喜歡那個小偵探的形象,看起來就很機靈,讓人忍不住想跟他一起去探索AI的奧秘。書名雖然有點長,但把「AI人工智慧概念」、「特徵小偵探」和「桌遊包」幾個關鍵字都點出來了,讓家長和小朋友一目瞭然,知道這不只是一本普通的科普書,還結合了動手玩的元素。這種設計理念很符合現在台灣教育界推崇的跨領域學習,把硬梆梆的科技知識用遊戲化的方式呈現,對我們這些希望孩子能在輕鬆的氛圍下接觸新知識的家長來說,簡直是福音。我猜測書裡面的內容應該會用很多引人入勝的故事或案例來解釋AI的複雜概念,而不是一堆枯燥的文字。光是這個包裝和主題的設定,就讓我對這本書的內容充滿了期待,希望它真的能讓孩子們在玩樂中建立對AI的基本認知,而不是被書本的厚度嚇跑。

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這本書的「最新版」標示也挺有意思,讓人聯想到AI技術本身就是一個快速迭代的領域。這暗示著編者有持續關注最新的AI發展,並將這些新知融入教材中。對於科技類的學習材料來說,內容的時效性非常重要,畢竟去年的AI概念,今年可能就已經有更進階的解釋方式了。我希望它能針對不同年齡層的孩子設計彈性的玩法,例如低年級著重在圖形配對和簡單的邏輯排序,高年級則可以加入更多複雜的決策樹遊戲。如果這套包裝內真的包含了「診斷」工具,我會很看重它的信度和效度,它應該能準確地指出孩子在哪個AI基礎概念上需要加強輔導,而不是一個籠統的結果。總體來說,這套設計結合了遊戲性、互動性和時事性,很符合現代家長對高品質學習資源的追求,希望能趕快入手體驗看看。

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我對這類強調「概念」而非「程式碼」的啟蒙書一向很欣賞。畢竟對於國小階段的孩子來說,理解AI的邏輯思維比學會寫幾行Python重要得多。我特別想知道,它是如何具體呈現「AI人工智慧概念」的?例如,是透過分類、預測還是模式識別這些核心能力來切入的?如果是用桌遊來模擬機器學習的過程,那麼遊戲機制本身必須非常巧妙,不能讓孩子覺得自己在「玩遊戲」的同時還在「被上課」。最好的狀態是,孩子們在為了贏得遊戲而互相競爭或合作的過程中,不知不覺地就掌握了那些AI的底層邏輯。這種潛移默化的教育方式,比起傳統的填鴨式教學,更能培養出真正具備解決問題能力的未來公民,這也是我對這套書最深切的期盼。

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