編按（2020.4.13更新）：今（13）日，台灣人工智慧學校在網站上公告執行長陳昇瑋辭世，指出陳昇瑋日前因腦出血意外陷入昏迷，經醫師全力搶救仍無法挽回，不幸辭世。以下為陳昇瑋2018年9月接受《數位時代》採訪時，談台灣AI人才：

走進中研院跨領域科技研究大樓7樓，先看到占地750坪的寬敞空間與大片落地窗，接著映入眼簾的是大大嵌在牆上的「台灣人工智慧學校」。問起台灣人工智慧學校的成立原因，執行長陳昇瑋笑著給了一個簡短的答案：「台灣就很缺AI （人工智慧）人才啊」。

陳昇瑋在台灣人工智慧學校成立前，先與中研院院士孔祥重組建了一支團隊，拜訪了許多台灣傳統企業，包括石化、電子製造、半導體與紡織業等，一起討論AI應用的可能性，他們發現了四個產業共通的挑戰：瑕疵檢測、預測性維護、自動流程控制以及原料組合最佳化。

解決產業問題，不如辦校育才

陳昇瑋與團隊於是針對這四個問題，投入人力開發AI應用，也都獲得相當卓越的成績。以自動流程控制來說，過去人為控制設備參數的良率約在61％，採用深度學習系統後，可將良率大幅上升至98％。

解決這四個產業的共通挑戰，對陳昇瑋來說有兩個意義：第一是證明AI對於台灣產業的確有應用的空間；第二則是發現產業內AI人才的缺口。

「把程式碼給他們，他們也沒有人會維護，更別說應用AI做出第二、第三個案例。」陳昇瑋說。與其成立一個AI公司幫台灣企業解決問題，不如將能量放大1千倍，從根本解決台灣AI人才的缺口。

台灣人工智慧學校於是以培養AI技術領袖與經理人為目標，由財團法人科技生態發展公益基金會與台灣資料科學協會共同主辦，並在獲得台塑、聯發科技、義隆電子、友達光電、奇美實業、英業達六家企業的支持下，於2017年年底正式成立。

想進入台灣人工智慧學校的校門也沒那麼容易，技術領袖人才必須通過程式設計、統計與線性代數等考試，以確保能夠吸收上課內容；而經理人方面，則必須透過書面審核，仍希望經理人班的學員擁有相關的背景。

台灣人工智慧學校的上課內容包含機器學習，以及應用深度學習的自然語言處理、電腦視覺應用等，陳昇瑋表示，除了因應全世界AI教育的潮流趨勢外，也透過替企業製作AI專案的經驗來制定課程。

課程重實作，學員、助教比20：1

不過，台灣人工智慧學校之所以有自信能夠填補台灣AI人才缺口，倚靠的是堅強的助教群、實作題目，以及廣大的校友網路。「只有手把手帶著做、有問題能夠隨時提問，才能真正完成雙向學習。」陳昇瑋說，因此台灣人工智慧學校的學員與助教比，約為20：1，而非大講堂式的單向授課。

另一個重點在於實作題目，課程中有許多的專題實作，分為3至5人一組，一班200人大約可分成50組，等於有50個AI專案同時進行。專案的題目則是產業真正所遭遇到的問題，讓學員「做中學」之外，也更貼近業界現況。

明年我們就會有超過5千個校友，有些是工程師、經理人、技術供應商、應用者等，當這些人透過AI互相連結、互通有無，生態圈自然能夠被打造出來。

台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋

最後則是校友網路，陳昇瑋表示「明年我們就會有超過5千個校友，有些是工程師、經理人、技術供應商、應用者等，當這些人透過AI互相連結、互通有無，生態圈自然能夠被打造出來。」

目前台灣人工智慧學校學員所投入的專案中，多集中半導體與製造類型的感知型AI，「人才自然會流動到台灣的優勢產業，」陳昇瑋說，「而這也是台灣發展AIoT（人工智慧+物聯網）的優勢，很多高端的IoT（物聯網）設備都是由台灣生產。」台灣人工智慧學校也將在下一期中提供機器人，讓有志於發展AIoT的學員能夠接觸並發展相關專案。

最後，當問到陳昇瑋對於杜奕瑾的人工智慧實驗室（AI Labs）有什麼看法時，陳昇瑋笑著說大家就一起努力，自己在做的事情是「普惠AI」，由下而上培養AI人才，讓產業能夠真正AI化，畢竟唯有先讓台灣擁有大量的AI人才，才有跟上世界潮流發展的門票。