3. AI 關於工程的應用在網路上搜尋的資料量很少，老師對此有甚麼看法?

一般我們在工程上需要用到的工程結構建構某些結構，譬如像是設計一座橋，我們都是用力學的模型解決這樣的問題。而波音 737max 的建構過程中，有些部分不是用傳統力學來處理，是利用 AI 的方式來做計算，AI 在設計橋的時候，可以依照各種狀況，跑出不同的結果，並不會有一種公式存在，只是把各因子相關性做結合，AI 可以決定因子的相關性的比重，當 737 出問題時，並不能立刻得知問題之所在，因為 AI 並沒有公式，但至於虎克定律則是相當明確。至於金融方面，某股票與哪一個股票有相關，沒有數學公式定義，有的話方程式寫下來很複雜，以 AI 適合去做大量的計算，且效果不錯，但在傳統工程一直以來不是這樣處理。

4. 可進一步說明老師研究領域平行計算的方面嗎?什麼時候開始的呢?

平行計算是我做的其中一種，一般來說，我比較像在解一些物理或是工程的問題，用數學模型把問題描述出來，我們要去解方程式，那這樣方程式的解要怎麼算，怎麼用平行計算機去算出來，可靠度多少，怎麼樣去估計他，我大部分在做這樣的事情。念博士就開始做這樣的研究。 

5. 老師在目前研究領域中所用到的程式語言有哪些？ 

很多，C, fortran, R, Scala，像我最近在學 python。

6.  平行計算需要用到的數學有哪些? AI 平行計算會用到的關鍵技術有哪些? 在這方面，其最主要的運用為何？

平行計算去計算數學的問題，顯示卡計算，AI 需要演算法去執行，演算法十分複雜，如果你沒有用平行計算的話，可能算不出結果或需要算很久，顯示卡計算就等同平行計算，AI 與平行計算是脫不了關係的，沒有平行計算 ，AI 就沒辦法執行，不管在何種領域，像是金融、商管等等，只要問題夠複雜，通通都需要平行計算。 

7. 老師有參與過平行計算技術的專案或大型計劃嗎?請分享經驗

我們做的東西比較接近 machine learning，例如分析一卡通資料(分析月租費 1280 元以上是不是合理)，他的資料量很大，一年資料就有 100 GB，我們做的東西跟 AI 比較接近是這個部分。 

8. 平行計算是目前大國在秀軍事力量或機器力量的場域?為何如此? 日本在平行計算上發展實力堅強的因素為何?  

因為需要花費大量經費。日本是世界第三大經濟體，若是要發展這領域是沒有問題的，而且日本一直對於這方面領域著墨蠻深，也有自己的電腦工業，對於這領域積極參與，目前維持第一名，緊追在後的是美國跟中國。 

9.  若未來想從事 AI 工程相關的工作，有什麼建議？需具備哪些能力及人格特質？

程式&數學基礎要學好，因為最後還是要算演算法，所以數學底子不能太差 

10. 對於 AI 的崛起，老師對於非資訊本科系的同學有什麼樣的建議呢？

不一定要真的懂或執行，但總要理解該領域發展到甚麼樣程度，就好像不一定要懂相對論，可是你一定要聽過相對論，有沒有辦法用自己的話去描述這個理論，這樣就可以了，如果不是專門在做這方面的工作，因為趨勢是如此，若是基本的內容都不清楚，可能不太好。 

1. 老師的求學過程？在國外的學習方式跟國內的有哪裡不同？

依照一般的升學方式往上升，而清華大學的教授因為都在國外做過研究回來，所以認為說我們應該出國走走。國外的學生把習題看得比較重，習題也跟上課比較有關聯性，會把題目都做完再去考試，也比較喜歡找教授或助教問問題，同學之間也比較會合力解決課業問題，比較喜歡一起讀書。台灣的學生對習題比較不重視，可能看一看就去考試了，不太會做很多的試題，也比較沒有人找教授或助教問問題，有問題的時候比較愛單打獨鬥，找同學合作機會比較少。

2. 老師在求學過程中是否有遇到過什麼難題，如何解決？ 

國外的大學其實當人的比率還蠻高的，我有一個考試考得很糟糕，就覺得很挫折，重要的是如何在挫折中找到屬於你的興趣，你有興趣一定是你擅長的，不擅長的不可能變成興趣，克服挫折的方式就是努力讀書，苦讀上來。

3. 教授是如何挖掘自己的興趣、專長的呢? 

也沒有特別挖掘，這是一個漫長的過程，就是在讀書的過程中不斷摸索，找到自己的興趣。我也是在大三大四的時候才逐漸找到自己的興趣，很少人在高中就確立大學的科系，以及未來要從事的工作，如果在這個過程中發現興趣是好的，起碼可以減少那些迷惘的時光。以我自己舉例，我也有念過很多不同的科目，連數學自己也有分很多組，我自己選擇的是跟電腦比較相近的，因為那個時候我去資工系修了很多的課，覺得這個是自己比較擅長的，再結合一些數學，因為我也不想要像程式設計師那樣子，就是為了系統設計程式，那時候在美國如果我沒有找到教職的話，我再多修一門課就可以拿到一個資訊碩士的學位。 

4. 老師從什麼時候開始發現自己的未來的方向呢？

其實在碩士念完的時候就有打算要做教授，但是是否能做到，並不是自己能決定的，還是要有一些其他的出路做選擇，會選擇當教授，是因為看大學教授都過得不錯，如果給我一次機會重新選擇，我也不確定自己到底會不會選擇教授這條路，一方面是高薪但是比較沒有自由，而你當教授就可以選擇自己想做的研究。  

5. 老師在求學的過程中，如何維持學習數學的熱忱？

其實很難維持對於學習數學的熱忱，因為數學相關科系課程的難度太高，學習上通常有很多困難與挫折，所以要一直維持一定的熱情實屬難事。 
 

1. 到中山來的感受及對學生的感想？學生有什麼樣的缺點、陋習需要改善

以前的學生比較認真、比較乖、比較聽話，在課堂上也沒有太多的意見，而且比現在的學生更耐得住寂寞和辛苦。現在的學生比較活潑，不過也可能是因為現今的社會、所有東西都是追求快速的，所以在比較想要快速得到最後結果的情況下，而變得比較沒有耐心，希望學生能有多點的耐心。現在的學生在課堂上比較會問問題，但出席率比較低一點，雖然我不太介意出席率但是希望學生要找到自己不會的地方，不要因為沒有來上課而學習不完整，學生要意識到自己哪邊是該學會的部分。 

2. 老師開設的線上課程教學風格有什麼不一樣的嗎? 

為了讓課程有趣、不死板，因此有設計玩偶橋段，請同學進行操偶配音。

3. 若有同學詢問您學習數學的看法，老師有什麼建議？

我認為單純學習數學不需要天賦，若是要專精則要，就向學程式也是一樣。若是數學底子不好的人，可能就需要好好思考是不是要走數學相關的科系及領域，我建議不如放棄會比較好。