隨著學員在初階課程中掌握了 AI 技術的基礎應用,下學期將進一步強調 **深化實作與應用轉化**,目標是讓學員能夠將 AI 技術實際應用於族語保存、教育與推廣中。本課程基於「科技賦能文化」的核心理念,透過 更進階的 AI 模型訓練、應用開發與優化,讓學員提升技術能力,並探索族語 AI 在社群與產業中的發展潛力。
1. 深化 AI 技術應用:學習進階 AI 模型,如深度學習與強化學習,強化學員在語法識別、自然語言處理 (NLP) 及語法合成 等技術的應用能力。
2. 優化族語數位化技術:提升學員處理族語數據的能力,優化族語 AI 指令集的準確性與適用性。
3. 開發完整的族語 AI 應用:學員將實際參與設計與開發 AI 族語應用,如智慧語法助理、族語翻譯系統或互動學習平台,並進行測試與優化。
4. 提升技術專案管理能力:透過專案導向學習,學員將從需求分析、開發、測試到應用發表,完整體驗 AI 產品的開發流程,提升專案管理能力。
5. 探索 AI 在文化與產業中的應用:討論 AI 技術如何應用於族語文化保存、教育與推廣,並探索 AI 在文化創新產業的潛力,如語法導覽、數位故事書等。
6. 推動族語 AI 社群建置:培養學員自主學習與分享的能力,鼓勵學員透過社群合作,持續發展族語 AI 應用,推動族語技術的共創與傳承。
114年度桃園市原住民族部落大學基本型課程
AI時代的族語傳承:指令集開發實作之道(進階)課程-教學進度表
週次
日期
時間
時數
教學重點
內容簡介
講師與助講簽名
1
6/4
18:00至21:00
3 小時
AI與族語深度學習概念介紹
介紹深度學習的概念與在族語領域中的應用,設計課程架構與目標。
2
6/11
族語數據集建設與擴展
探討如何建設族語的語料庫,並介紹擴展數據集的方法。
3
6/18
高階自然語言處理技術
學習高級NLP技術,分析族語中的語言結構與情感分析。
4
6/25
語法辨識進階技術
深入學習語法辨識技術,包括語法增強與多語言辨識模型的設計與應用。
5
7/2
AI工具進階應用
進階使用AI工具(如PyTorch、Keras)進行族語語法與文本處理。
6
7/9
族語對話系統設計
學習如何設計族語對話系統,從需求分析到語言模型的構建。
7
7/16
深度學習模型訓練與優化
介紹深度學習模型的訓練流程,並進行族語應用的模型優化。
8
7/23
聊天機器人與語法助手開發
開發族語聊天機器人與語法助手,並測試其功能與效果。
9
7/30
應用場景創建與開發
學員設計族語AI應用的場景,進行應用案例的開發與測試。
10
8/6
族語AI創新應用與未來展望
探討族語AI在未來可能的創新應用,並進行市場分析與技術挑戰。
11
8/13
成果展示與交流
學員展示自己開發的應用,進行同儕與教師的回饋與交流。
12
8/20
結業與未來發展指導
學員進行成果發表,討論族語AI的發展方向,並安排結業活動。
總時數:36小時
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