人工智慧的科普知識開始從實驗室往外走到外面的世界，當然慢慢地也開始往學界中的國中小前進了，教育部開始著手介紹這個未來的應用新星，也有著越來越多的課程模組出現，期待遍地開花的一天，反正這知識先知道也沒啥不好，唯獨要注意的一件事便是，國中小只要理解運用面即可，就別揠苗助長讓國中小學生用著一些艱深難懂的各種演算法去做機器訓練，到時候又一推人不喜歡這學科不就又白費工了。
在國內的科技教育實作面上，越來越多的國中小生有學過圖像式的程式語言scratch，畢竟是拖拉式方塊的編寫流程，簡單易學，那如何用scarcth來體驗人工智慧的魅力呢？根據筆者自身的研究，發現英國的Machine Learning for Kids網站所提供的方式是可以善加利用的，因為它包含了基本的資料分類、訓練、運用這三個層面，讓學生感受到完整的人工智慧運用流程，加上可以使用scratch，應用可以加入更多趣味元素。
如果你是老師這個網站也提供了簡單的教師管理介面，一個班級群組加上老師可以到30個學生，感覺不賴，不過有個問題就是因為實際進行人工智慧訓練的平台其實是IBM Cloud，但是IBM Cloud的免費帳號，只能有少少的訓練模組，印象中是五個哈哈。所以應該也是適合少少人的使用，或是將學生分組來處理了。
網站提供的服務訊息如下：
你的學生可以建立的專案總量
每個學生最多可以擁有3個專案
你的學生可以建立辨識 文字 數字 圖像 聲音的專案
每個文字專案最多可以有500個訓練資料
每個數字專案最多可以有1000個訓練資料
每個圖像專案最多可以有100個訓練資料
每個聲音專案最多可以有100個訓練資料
大家最關心的應該是怎麼開始吧! 就別急，有沒有發現上面有一個紅色的方塊，就是API密碼還沒到手阿，簡單來說，就是利用這個密碼來向IBM Cloud申請使用人工智慧訓練，所以要先申請唷！不管你是自己玩還是帶小朋友玩都要申請！
我有寫個簡單的申請流程文章可以簡單參考
API密碼到手之後呢？ 當然就是開始玩了！先來個簡單的文字方面的人工智慧吧，我們來做一個會判斷文章是新聞還是故事的人工智慧吧，正常來說，下面兩篇文章我們看了之後一定會知道哪一篇是新聞報導，哪一篇是故事；那你有想過你是如何判斷的呢？
https://udn.com/news/story/6656/4784809
高雄市長補選今落幕，民進黨候選人陳其邁67萬票贏國民黨候選人李眉蓁24萬票，新北市長侯友宜今晚出席新莊兒童藝術季活動受訪表示，選舉輸贏都是一時，不要氣餒、要不斷深耕。此外，對國民黨守不住基本盤，是否挺身而出帶領黨再起？侯表示，他是新北市長，每個人在自己位子盡力，是團結在一起最好的表現。
侯友宜勉勵李眉蓁，出來選舉面對很多考驗，相信成長不少，希望能不斷在地深耕、提出更好的願景，給未來執政團隊意見，總有一天努力會被看見。
至於國民黨僅拿25％，連基本盤都失守。侯友宜強調，選舉無論輸贏，只要大家盡心盡力全力以赴，失敗不要氣餒，再度勇敢為高雄市民付出。
被問及是否會為了黨挺身而出，帶領黨再起？侯表示，他現在身為新北市長，先全力為新北市政努力，每個人在自己位子上盡最大心力，是團結在一起最好的表現。
原文網址：https://kknews.cc/essay/rejvklo.html
我們旅行到鄉間，看到一位老農把餵牛的草料鏟到一間小茅屋的屋檐上，不免感到奇怪，於是就問道：
「老公公，你為什麼不把餵牛的草放在地上，讓它吃？」
老農說：「這種草草質不好，我要是放在地上它就不屑一顧；但是我放到讓它勉強可夠得著的屋檐上，它會努力去吃，直到把全部草料吃個精光。
我們人類可以藉由句子中的關鍵字線索以及文章的結構去判斷這一篇文章是否為新聞，那電腦要如何知道呢？所以我們將利用人中智慧中的監督式學習(Supervised learning)來教導電腦來分辨文章類型，監督式學習就是在你的控制下，把正確分類的文章，大量地給電腦去閱讀，所以要先收集兩類型，新聞及故事的文章，每一個類型的文章至少都要收集個15篇，這樣訓練起來電腦就會比較精準喔！
經過訓練的電腦只要你再給他一篇文章，它會自動判斷這一篇文章應該是屬於新聞或是故事唷！