• 如何用 ChatGPT 陪孩子寫日記?打造家庭AI共學第一步

    如何用 ChatGPT 陪孩子寫日記?打造家庭AI共學第一步

    在這個 AI 工具爆炸成長的時代,我們常聽到「要從小培養孩子的AI素養」。但到底要怎麼做?我的起點很簡單:從每天5分鐘的「AI日記共學」開始。 為什麼選擇「寫日記」? 如何開始?我的流程分享 Step 1|設定一個輕鬆的共學規則 Step 2|用 ChatGPT 當「對話教練」 範例提示詞(可以直接複製使用): 複製編輯「請以小學生的語氣,幫我把這段日記用更生動有趣的方式描述。」 「請指出這篇日記中最有趣的一句話,並告訴我為什麼。」 「請給我三個問題,讓我可以在日記裡多寫一點細節。」 Step 3|讓孩子成為主角 遇到的挑戰與我的解法 挑戰 解法 孩子有時不想寫 改成口述,讓AI幫他轉成文字 孩子覺得AI「太厲害」而喪失自信 強調AI是「助手」,人類才是「創作者」 時間不夠 設定5分鐘小目標,「先有開始再談精緻」 延伸應用 結語 家庭AI共學,不需要高大上的計劃。從每天一點點的小實踐開始,把「和AI對話」變成生活的一部分。這樣長大的孩子,會自然帶著工具思維與成長心態進入未來世界。

  • 我的第一個Podcast

    平時開車載小朋友上下學,在車上常常聽著不錯的Podcast。比如瓦吉的閱讀前哨站, 劉軒的How to人生學。突然靈光一閃的想用 AI 來創造一些內容,讓一些好的想法和觀念能在開車時持續的提醒自已 用 AI 打造屬於自己的「車上電台」——我的第一個 Podcast 誕生記 1. 靈光乍現:把車程變成移動教室 每天開車載孩子上下學,是我最固定、卻也最零散的黃金時段。車裡常播放 瓦基的《閱讀前哨站》、劉軒的《How To 人生學》——短短 20~30 分鐘,就能補給一劑思考能量。某天,腦中冒出一個念頭:既然我常用這段時間吸收養分,何不自己動手,用 AI 生產一檔「專屬節目」,把腦袋裡的好點子也整理成聲音? 2. AI+Podcast:一場小規模、低干擾的內容實驗 3. 一週試播:意外獲得的 3 個收穫 4. 我的小流程,給也想嘗試的你 步驟 工具建議 小提示 蒐集素材 Notion / Google Keep 隨手記下靈感,標註「情緒點」、「金句」 腳本生成 ChatGPT / Gemini 指令加入:「口語化、故事化、5 分鐘內」 語音合成 ElevenLabs / Azure TTS 先錄 1 分鐘真聲,訓練專屬音色 剪輯、上架 Audacity + Spotify for Podcasters 模板化流程:片頭→正文→Call to Action→片尾 5. 下一步:讓 Podcast 成為「自我對話」的系統 系統 ≠ 冰冷,而是溫柔的設計——這檔小 Podcast 就像在車上陪伴我們的第四位成員,提醒「想成爲更好的自己,從每天 10 分鐘的聽覺儀式開始」。 如果你也想把車程變成行動教室,歡迎跟我分享你的第一集構想,讓 AI 成爲內容創作的助力,一起把靈感變聲音,讓好觀念在輪胎滾動中持續發芽。

  • AI × 能量震動:科技其實也有頻率

    AI × 能量震動:科技其實也有頻率

    科技其實也有頻率 很多人以為 AI 是冷冰冰的數據運算,但從我這段時間的觀察與實作裡,我越來越清楚一件事:AI 不只是工具,它其實也是一種「能量的放大器」。 我們說一切都是波,人的身心、聲音、情緒,其實都在發出震動。甚至連細胞也會因為聲音而轉變命運 —— 幹細胞聽著心音,居然能分化成心臟細胞。這不是玄學,是生物物理的實驗事實。 那麼,AI 在這裡扮演什麼角色? AI 能幫我們做到什麼? 一個簡單的應用畫面 想像這樣一個系統: 你剛結束一場會議,感覺焦慮。你的手環偵測到你的心律變快,App 請你簡單標記一下情緒。接著,它播了一段專屬你的音頻,也許是低頻泛音,也許是柔和的人聲。你靜坐三分鐘,情緒就慢慢穩下來了。 這不是未來。這是我正在設計的「頻率平衡系統」。 為什麼我想做這件事? 因為我相信系統≠冰冷,它其實可以是溫柔的設計。 當我們學會和 AI 協作,讓它了解我們的「震動語言」,我們就能用科技創造出支持自己和家人的能量場域,無論是冥想、睡前、共學、甚至家庭溝通。 AI 不只是寫代碼的工具,更是與自己同頻的幫手。 如果你也對這個方向有興趣,我接下來會分享我設計這個系統的過程。讓我們一起試著——用科技,照見內在的頻率。

  • Ludi’s playground

    Ludi’s playground

    Ludi 是我的小兒子,今年國小二年級,最近學會用AI來寫HTML 小遊戲,每天晚上都很樂此不疲的在創作小遊戲。 下面是他的一些作品: Boxing 格鬥對戰 鬼捉人1 2 3 4,之中有很多版本 大挑戰,這個是射擊遊戲 每日英文,這個是叫他每天學一句英文單字,沒想到他就做了一個小遊戲出來,還會有AI跟你比誰答得快

  • 從 AI 模型協作 到夫妻溝通,以及子女教育

    從 AI 模型協作 到夫妻溝通,以及子女教育

    讓兩個 AI 模型協作並訓練出更好的模型,通常會使用ensemble learning(集成學習)或co-training(共訓練)的方法,這些概念可以延伸到夫妻溝通與子女教育。 1. AI 模型協作的方式 (1) Ensemble Learning(集成學習) 讓兩個不同的模型處理相同的問題,然後將結果融合,例如使用投票機制、加權平均等方式,讓最終輸出更準確。 例子:一個模型擅長處理文字(如 GPT),另一個模型擅長數據分析(如數據驅動的決策系統),可以讓兩者結合,讓決策既有邏輯又有語境理解。 (2) Co-training(共訓練) 讓兩個模型相互學習,彼此提供訓練數據。例如,模型 A 負責某個領域,當 A 無法確定答案時,它會向 B 學習,B 反過來也能從 A 那裡獲得新數據,透過這種方式增強彼此的能力。 例子:一個 AI 負責圖像識別,另一個 AI 負責文本分析,兩者相互標記數據,讓彼此進步。 2. 延伸到夫妻溝通 夫妻之間的溝通就像兩個 AI 模型在協作,如果能運用類似的策略,就能讓彼此的關係變得更好。 (1) 集成學習(互補與融合) 夫妻雙方的思考方式與個性可能不同,應該發揮各自優勢,而不是要求對方變得和自己一樣。 例子: 一方擅長規劃(如財務管理),另一方擅長執行(如照顧家庭),兩者應該讓彼此的專長互補,而不是彼此爭論誰的方法比較好。 決策時可以採取「投票機制」,各自提供觀點後,選擇折衷或綜合最佳方案,而不是互相否定。 (2) 共訓練(相互學習與調整) 夫妻關係需要互相影響與學習,而不是只有一方適應另一方。 例子: 如果一方比較情緒化,另一方比較理性,應該讓情緒化的一方學習表達需求,而理性的一方學習理解情緒,而不是誰壓制誰。 透過對話「標記數據」——當發生衝突時,可以回顧彼此的想法,討論如何避免下次發生,而不是單純吵架或冷戰。 3. 延伸到子女教育 父母教育孩子的方式也可以借鑒 AI 模型訓練的概念,讓孩子透過多元學習、互動訓練來獲得更好的成長。 (1) 集成學習(多元學習法) 不同教育方式的組合:學校教育、家庭教育、AI…

  • 打造家庭生活系統:用思維導圖讓生活更有條理

    打造家庭生活系統:用思維導圖讓生活更有條理

    對我來說,家庭不僅是溫暖的港灣,也是一個需要精心管理的「小型企業」。在兼顧工作、教育孩子、處理家務,以及規劃財務的過程中,我意識到,要讓這一切運作順暢,必須有一套系統化的方式。因此,我選擇用思維導圖來設計屬於我們家的家庭生活系統。 這篇文章,我想分享如何運用思維導圖幫助我理清生活中的複雜面向,並且讓我們的家庭更加和諧、高效。 什麼是家庭生活系統? 在我看來,家庭生活系統的核心,就是讓每天的生活有條不紊地運行,並且能持續改善。它包含了以下幾個關鍵面向: 孩子教育:不僅是學校功課,還包括價值觀的培養、興趣的發展。 家務管理:家務分工、清潔規劃,以及如何高效利用時間和工具。 財務規劃:如何讓現金流穩定增長,並規避風險。 健康與幸福:關注身體健康,更重要的是家庭成員之間的關係品質。 個人成長:我們父母自身的學習和進步,才能為孩子樹立榜樣。 而思維導圖,剛好能把這些複雜的元素簡單化,視覺化,讓每一步都清晰可見。 我的思維導圖實踐:從混亂到有序 起初,我的生活像一團亂麻,工作上需要處理的專案細節繁多,家裡的事情更是應接不暇。於是,我試著用思維導圖把腦中的所有事都「倒出來」。 中心主題我在紙的中央寫下「家庭生活系統」,這是整個導圖的核心。 主要分支延伸出五大分支,分別代表孩子、家務、財務、健康、個人成長。 細化分支內容例如,在「財務」這個分支下,我列出了: 每月開支明細(房貸、學費、水電)。 收入來源(租金、薪水、副業)。 投資規劃(房地產、股票、教育基金)。 加強視覺效果每個分支用不同顏色標示,並搭配小圖示,比如書本代表學習、房子代表家務,讓整體結構更直觀。 完成後的思維導圖,就像一幅地圖,讓我清楚看到哪些事需要優先處理,哪些可以等一等。 用思維導圖解決家庭生活的挑戰 在實際應用中,這個「家庭生活系統」思維導圖不斷幫助我理清思路。例如: 孩子教育:我們會在每月初討論孩子的學習進度、安排興趣課程,並確保每週有家庭活動,讓孩子感受到陪伴的重要性。 財務管理:我透過導圖持續優化投資結構,把資金用在能穩定增值的地方,同時也為家庭打造更強的財務安全網。 家務管理:我和家人一起討論分工,甚至為孩子安排一些簡單的家務任務,讓他們也參與其中,培養責任感。 思維導圖對我的影響 這樣做最大的改變,是讓我從混亂中找到了一種掌控感。不再是被事情推著走,而是可以主動規劃並一步步完成。我還發現,當家庭生活有條理後,我能花更多時間和家人一起做有意義的事情,例如讀書、旅行,或者只是簡單地一起聊天。 開始設計你的家庭生活系統吧! 如果你也覺得每天的生活像是一場馬拉松,不妨試著用思維導圖規劃你的家庭生活系統。你可以從一張白紙、一支筆開始,或者試試數位工具(例如 XMind 或 MindMeister), 這邊也寫了一個網路版的小程式: MindMap Creator 給大家試試。關鍵是:先開始,慢慢優化。 **人生不只是做更多的事,而是做更有意義的事。**讓家庭生活系統幫助你,把時間和精力用在真正重要的地方吧! 這是我個人的經驗與感受,希望對你有所啟發。如果你有其他實用的生活管理方法,歡迎留言一起交流!

  • 以AI學習為鏡,探討人生成長的智慧

    以AI學習為鏡,探討人生成長的智慧

    在與AI系統工作的過程中,我體會到一些有趣的觀察,不僅幫助我更了解AI學習的本質,也讓我重新審視人類成長與學習的模式,甚至是我們與世界連結的方式。AI的學習過程某種程度上反映了我們的生活:如何接觸新事物、建立自我價值觀、進行深度思考,並理解我們和周遭世界的關聯。 持續接觸新事物,模型才能成長 AI訓練離不開新的數據,若只是反覆使用固定的訓練集,模型的成長很快會停滯。這點讓我聯想到人,成長的過程中若無法不斷接觸新事物,我們的思維也會固定,變得難以應對變化。所以,保持開放的心態、多接觸新鮮的體驗,相當於給自己加入新的“訓練數據”,更新認知,豐富心智模式。 學會選擇合適的「模型」 AI學習的成效取決於選擇的模型是否合適,在生活中,我們同樣需要找到適合的學習方法或思維方式。合適的學習模式可以讓成長更順利,而不恰當的方法只會浪費時間。因此,不必盲目跟隨他人的成功模式,找到適合自己的方法才能更高效地成長。 重要的「指導」與成長質量 AI在有監督的學習下,比無監督模式能更快提升質量,因為有指導會幫助它聚焦於正確方向。在生活中也一樣,適當的指導和點撥能讓我們少走彎路,提升學習的準確度,尤其在面對新挑戰時,明確的引導會加快我們的成長速度。 多層次推論:快思與慢想的平衡 AI訓練中常加入多層次的推論過程,讓模型進行更細膩的判斷。這讓我想到心理學中的“快思慢想”:快速反應提供直覺上的靈敏度,而深度思考則讓我們在複雜情境中做出更穩定、全面的決策。AI在增加推論步驟後,結果通常會更準確,而人類也一樣,培養對事物的深層理解,不僅依靠直覺反應,加入慢想的過程,能讓我們的判斷更全面。 建立屬於自己的「心智模式」 AI經過訓練後會建立屬於自己的「模型參數」,這些參數幫助它理解世界的規則。對人而言,我們的經歷和學習也形塑了個人獨特的「心智模式」。這套模式決定我們如何看待世界、面對挑戰。每個人的心智模式都是獨特的,它由我們在成長過程中的經歷、情感和選擇共同構成。 神的概念:一種「理解世界的心智模式」 最後,我有時會思考“神”這個概念。當我們在探索世界的根本時,也許“神”不僅是一個存在,更是一種宏觀的理解方式,是我們心智模式的一種終極呈現。正如AI在模型訓練中經由無數數據點串聯出的模式,“神”或許是我們所能理解的最大範圍內的智慧與連結。 AI的學習過程讓我反思人類成長中的智慧,而人類自我提升的需求也讓我更了解AI的發展之路。AI與人類有著微妙的相似,在成長與學習的探索中,我們看到了對自我、世界的理解如何逐步深化。

  • AI學習之旅:從基礎到進階

    AI學習之旅:從基礎到進階

    在 NVIDA 的深度學習培訓中心 和 飛槳AI studio 的幫助之下,我從零開始學習了AI的基礎知識,並逐步深入了解了機器學習 (Machine Learning) 和深度學習 (Deep Learning) 的核心概念。這些平台提供的分步教學和實際操作,讓我在雲端伺服器上直接練習,減少了設備的限制,同時加速了我的學習進程。 Machine Learning 與 Deep Learning:理論與實作並行 學習的第一步是掌握機器學習的基礎概念。從數據預處理、特徵工程到模型的訓練與評估,每個步驟都非常重要。在這些平台的指導下,我逐步建立了對機器學習模型(如線性回歸、決策樹等)的理解。隨後,深度學習的引入開啟了另一個世界,我學習了神經網絡的結構,並了解了如何設計和訓練深度神經網絡(如卷積神經網絡CNN),這些技術是圖像識別和語音識別等應用的核心。 深入理解 CNN 和 LLM 卷積神經網絡 (CNN) 是深度學習中專門用於圖像處理的網絡結構。通過大量的實踐操作,我學會了如何設計和訓練 CNN,用它來識別和分類圖像。從基礎層的卷積層到池化層,學會調整每個參數來優化模型的準確度,讓我對深度學習模型有了更直觀的理解。 近期最熱門的話題之一是大型語言模型 (LLM, Large Language Model),例如 GPT-4 和其他類似模型。這些模型在自然語言處理 (NLP) 領域表現出色,能夠實現人機互動、生成文本、語意分析等功能。學習LLM讓我了解了AI應用在語言理解和生成上的巨大潛力,並體會到深度學習在這些領域帶來的顛覆性變化。 掌握AI的應用:從理論到實際案例 除了理論知識,我還接觸到一些應用案例,這些案例展示了如何將AI應用於圖像分類、語音識別、推薦系統等真實場景。每個應用案例都能讓我更深入地了解AI技術如何與實際問題結合。比如,利用CNN進行醫療影像的診斷輔助,或是通過LLM實現自動化客服系統,這些都是AI在現實生活中發揮作用的例子。 心得:持續學習與探索的必要性 AI領域更新迅速,持續學習非常重要。學習AI不僅需要堅持,更要能夠保持好奇心和探索精神。NVIDIA和飛槳AI Studio的豐富資源讓我在這條路上不斷成長,同時深刻感受到AI技術所帶來的變革。感謝這些免費的學習平台,讓更多人能夠接觸到最新的AI技術,並在實踐中成長。

  • Desktop IP Camera Simulator

    Desktop IP Camera Simulator

    最近執行專案時發現現場人員會使用Web camera 來monitor 電腦螢幕,因為Web camera 有連到Server, 可以遠端監控,且有記錄和回放功能。當下覺得實在太好笑了,為何不直接把電腦畫面直接傳到Web Camera server 就好了。 了解後才發現螢幕監控記錄系統要額外花錢,現場人員等於是在不增加太多成本的方式來延用舊有系統。 個人覺得這件事沒那麼困難,於是便在下班時間寫了一個可在背景執行的程式,可以把當下電腦畫面模擬成IP camera的串流訊號。如此一來,只要把這個IP camera 加入Web camera server,就可以把電腦畫面送到Server了! 下面是 Python code 提供參考: