1. 教授過去的求學經歷以及投入AI領域的契機？

　　一開始覺得電腦這個領域蠻特別的，也有點科學的感覺，在升學時也不像物理化學等科目如此艱深。一開始也是跟大多數學生一樣，雖然沒有特別的興趣單純因為理科不錯而進入理工科系，然而有些人開始接觸到程式後會覺得困難而開始排斥，但幸運的是自己經過學習後剛好發覺對於寫程式的能力還算不錯，真正進入到資工領域後，就會開始想說會不會有一天是”程式幫我們寫程式”而不是自己寫程式，能不能有個東西會幫你做平常需要做的事情。舉例來說 : 現階段的AI在深度學習方面需要給他調參數，那目標就要讓AI自動調參數，希望讓程式更聰明，更自動 。

2. 請問能不能簡單介紹一下超啟發式演算法？

　　超啟發式演算法和深度學習就像是在天平的兩端，深度學習主要是先提供大量正確的資料給AI，演算法再去學習最後的決策的模型，那如果是沒有正確答案的資料呢？ 這就是超啟發式演算法在做的事情，要自己想辦法得到答案，他跟數學和傳統演算法類似的一點就是要在很多可能的解裡面找出一個最佳解，因此超啟發式演算法被歸類在 "非監督式學習" 的類別，而機器學習因為事先已經有正確答案的資料了，因此被歸類在 "監督式學習"。

3. 最近AI領域有什麼新興技術是教授特別關注的？

　　現在CNN裡得出來的Module資料量都非常龐大，隨隨便便都幾百M以上，無法放進MCU(微控處理器)或甚至手機裡，因此現在大家都希望把Module縮小，而現在已經可以在只掉3-5%的準確率的情況下縮小到1M以下了，這就是現在大家在做的事，輕量化training model，不然要做這方面AI的硬體資源負擔太大，會造成許多對這方面有興趣的人無法輕易進入這個領域 。

4. 得知教授的興趣是畫畫，想請問教授看似位於光譜兩端的兩個領域，能有甚麼結合與應用？

　　像是在”Essentials of meta heuristics”這本書封面上的圖(下圖)，左邊那張是蒙娜麗莎原圖，而右邊那張是由AI用機器學習後使用不同顏色和各種幾何圖形畫出來的。而至於畫畫的部分，就只是剛好有興趣而已也沒有特別去學，但大家都應該找到自己到老都可以做的興趣，這樣人生才不會太無聊畫畫訓練自己有美感，做出來的東西就會比較有美感，就如同寫程式一樣，把他當作藝術來做就會讓自己看了心情也會比較好！

圖像取自 Essentials of meta heuristics

https://cs.gmu.edu/~sean/book/metaheuristics/

5. 請問教授除了繪畫以外，是否還有其他休閒娛樂活動？

　　平常除了繪畫之外還會打籃球，不過可惜最近有在打籃球的同學比較少了。

6. 教授為什麼會來中山教書？

　　會來中山教書的原因其中之一是因為我是從中山畢業的，就各方面來說我蠻喜歡這間學校的，風景也是其中之一。此外家人是我在中山任教的主要原因，因為我的家人們在南部，所以選擇了中山大學。

7. 對於修課學生的期許？

　　希望同學們能夠從課堂中獲得所需的知識 。