1. 老師的求學經歷

　　我大學就讀台大電機系，當時並沒有要在電機領域發展的想法，所以學習過程比較散漫，以致基礎課並沒有很好。到了大三時才開始思考未來的方面，而計算機科學是當時候新興起的領域，那時候覺得比起電機充滿複雜的數學及物理推導，電腦則只有0或1。換句話說，於其在複雜的數學世界中找到對的答案，而計算機即使猜的也有一半的概率是對的（不是0就是1），對我而言這樣的環境比較有趣，就誤打誤撞進入了這個領域。

　　在美國求學期間，我發現美國和台灣的教育差距很大，同學在學習這件事上有著非常主動的熱忱。當時候班上的同學在計算機基礎知識上有很好的根基，而我就憑著“英雄不論出身低，只怕原地踏步走”的精神，重新把之前落下的基礎知識補上，哪裡跌倒就哪裡站起來。另外，也因為在美國的學費就是台灣的好幾倍，如果不努力就真的浪費了這一大筆學費，給了我很大的動力要發奮圖強補上落下的知識。開始上課的第一周，令我最驚訝的是，美國教授進課堂不是教課而是直接問學生有沒有什麼問題，我心想都還沒教書怎麼可能有問題，結果一堆學生開始問教授課業上的問題。這讓我明白在學習上預習的重要性。而就是因為這段學歷歷程，讓我有了想解決問題的目標，在專業領域發展上偏於應用方面。

2. 對老師而言，是什麼因素使您踏入了AI領域？

　　我那個年代，網路還不是很發達，但其實AI很早就有人在研究了，所謂的機器學習就是從大量的資料裡頭去分析學習，找到一些規律，幫助你來推論，對我來說，AI就是一種工具，它計算能力強、分析速度快，拿它來解決問題非常方便，但它不是唯一的工具，重點是解決問題，你還是要盡量多學，這個問題有什麼方式建議，你希望用什麼方式去解決，最後再找到適合的工具解決。

3. 知道老師您的專業其實還包括半導體電路學等偏硬體的領域，是什麽讓你開始走進AI水產養殖？

　　因為長期有在科學園區和各產業合作，就想說找一個應用領域的產業發展，解決產業的一些問題。那選擇上也不可能選擇已經有一定發展的領域，也不可能選太科幻化的領域。當時候就發現農漁業也很強，有很大的發展空間，就希望結合我的知識和技術，可以如何改變或者說解決產業上的問題。

4. 傳統養殖業中，漁民通常都需要依靠多年的經驗才能良好的管理漁塭，想請問AI要如何取代漁民多年的經驗才能達到養殖的自動化管理？

　　我想做養殖漁業和科技業中間的橋樑，因為我本身懂科技，也同時願意花時間去瞭解養殖，因此在了解養殖漁業面臨的問題後，我就去盤點，到底這些問題中有哪些是科技可以解決的。所以我基本上就是解決問題，不會稱自己為AI專家，AI不過是我用來解決問題的其中一個手段。

5. 在影像監控水質的方式下，每分每秒監控器都在輸入新的資料，這樣大量的資料，是如何儲存處理的呢？

　　大量的資料是必須的，但是儲存需要以比較有智慧的方式，要先知道到底要多少資料再做取捨，所以需要知道到底是每一秒鐘都要收集資料，還是一分鐘、一小時或一天一次，然後再做資料的優化過濾。也就是所謂的「邊緣運算」，在獲取需要的資料後再上傳雲端，這樣就會比較有智慧。

6. 老師您希望AI在水產養殖業能帶來什麼改變，又在永續方面有何發展？

　　那在養殖方面最怕的就是有蝦子或魚死掉，這樣就代表有一定的隱患存在，這就可能會造成大面積的死亡。而有了AI這個手段，就可以在早期就發現問題，並尋找問題，解決問題。拿個例子，要給多少飼料就是一個很大的課題，給少了吃不夠，給多了就會造成水域污染。如果有一個監控系統，並有足夠的數據進行運算，就可以知道要投放多少的飼料。那這種方式就可以友善地對待環境，有了一個良好的循環，就是發展永續的一個關鍵。再來就是當這些技術投入到鄉村時，就可以很好的幫助村民，改善他們的生活方式和經濟模式。

7. 要如何吸引更多的年輕人關注並加入AI水產養殖領域？

　　我有製作一系列的科普影片，「資訊超級英雄」，目的是希望讓年輕人知道科技真的是有用的。因為資訊的東西好像大家平常都在使用它，卻不知道運作原理，希望藉著影片讓大家知道機器運作的原理，並且激發年輕學子的興趣。

8. 想問問老師是什麼機遇下讓你來到中山？

　　能夠到中山來的第一個原因是因為我是高雄人，剛好我畢業的時候，這邊有工作機會，所以我想回到我的家鄉，中山其實是很棒的，它是全國最漂亮的校園，有山又有海，而且中山大學是國立大學，所以師資所水準也不比台大差，教育資源都差不多，老師也是一流的，所以要好好珍惜在這裡學習的機會。