人工智慧導師涵蓋哪些內容？
人工智慧導師涵蓋大學 AI 課程的內容，而非一般學習協助。AskSia 涵蓋無資訊和有資訊搜尋、約束滿足、對抗搜尋、知識表示與邏輯推理、貝氏網路的機率推理、機器學習基礎以及大多數課程現已包含的倫理部分。演算法以手動追蹤方式進行，因為考試要求的是追蹤過程而非可執行的程式碼，且每個導覽結束時都會向學生提出問題。它提供八種語言的服務。參加 AskSia A+ 方案的學生享有成績信心保證。AskSia 是學習輔助工具，而非答案集。
如同真人導師的四個階段
解答出現時，解題工具就完成任務；當你能獨自解下一題，輔導才算完成。
給推進方向，而不是直接給解答
它指出卡住的步驟，再把問題交回給你走出下一步。
逐行說明，搭配圖解
需要更多協助時，它會逐行帶你走過解法，而不只告訴你最終結果。
它會反過來問你一題
在繼續之前，它會用一個簡短問題確認下一步是否真正屬於你。
稍後再回來複習
弱項會在更適合主動回憶、鞏固解題方法的時機再次出現。
考試還有三週
導師會刻意放慢節奏，為下一題留下可重複使用的解題方法。
每學期最容易失分的三個習慣
能夠使用函式庫的學生會在 AI 課程中不及格。
理解演算法但從未追蹤
考試要求的是節點展開的順序。理解 A* 的概念無法產生該順序，而追蹤三次才能得到。
啟發式假設可接受
看似合理的啟發式可能高估實際成本，這會破壞最佳路徑保證。證明它從不過度估計是標記的步驟。
機率以直覺回答
貝氏網路中的條件獨立性是從結構中讀取的，而非猜測。對相關性的直覺是錯誤查詢的最快途徑。
不是題庫，而是從你的錯誤建立的測驗
您的分數並非平均損失，因此您的練習也不是平均分配。試試這個。
這位導師涵蓋的內容
構成人工智慧課程的單元，並標示出被考試的部份。
如果課程專注於機器學習或資料科學，這些頁面會更深入地探討模型和訓練。程式設計頁面涵蓋實作作業。
導師能做的四件事，而聊天機器人做不到
它了解你的學習歷程，不只是一個問題
下一次輔導會從你真正感到困難的步驟開始，而不是泛泛地重講整個主題。
它會畫出圖解，不只列出代數式
圖解會帶著標記與解題過程的每一步並列呈現，因為視覺化推理本身也能得到分數。
它會找出你自己解題過程中的第一行錯誤
拍下做錯的嘗試，它會找到解法最早偏離的步驟，接著講清這一步。
它依照你的課程方式檢驗理解
長答題需要依照你自己試卷的格式練習，而不是套用選擇題題庫。
為何該學科以手動方式考試
人工智慧課程的評估在於你是否能執行演算法，而不是你是否能呼叫它。搜尋樹、剪枝、統一和網路查詢都以追蹤形式計分，因此這裡的每個導覽都按步驟進行，就像考試要求的那樣，而檢查問題要求的是下一個節點而不是最終答案。
個人化意味著它會記住哪個演算法類別持續出錯。如果您的搜尋工作可靠，並且每個機率查詢都將相依變數視為獨立變數，那麼這就是練習的重點，而糾正將針對讀取網路而非主題進行。
它提供英語、德語、日語、韓語、西班牙語、葡萄牙語、簡體中文和繁體中文的教學。
學生真正會問的問題
這是一個 AI 學科的導師，還是由 AI 驅動的導師？
這個頁面是學科內容。如果您想要一個由 AI 驅動的、針對不同學科的導師，該系列中的每個課程都有自己的頁面，並且中心頁會列出它們。
它會逐步追蹤演算法嗎？
是的，逐個節點進行，因為課程作業和考試要求的是追蹤過程，而不是可執行的程式碼。
它是否涵蓋倫理部分？
是的，針對特定系統和特定危害進行回答，而不是作為一般原則，這也是這些問題的評分方式。
它可以檢查我的實作嗎？
是的，它可以區分概念錯誤和程式碼錯誤，這是決定從何處著手檢查的區別。
它是否涵蓋神經網路？
基礎知識，包括手動進行前向傳播和梯度計算，這也是大多數入門課程的考試內容。
可以使用 AI 導師嗎？
AskSia 被建置為學習輔助工具，而非答案集。在使用任何工具處理計分作業之前，請檢查您所在學院的政策。
全部 149 位 AskSia 導師
每個學科都採用同一種方式：針對你卡住的步驟給出提示，結合你自己的課程資料講解，最後再向你拋回一個問題。
數學和統計學
15從代數到微積分，也提供面對截止日的作業協助。
科學
11物理、化學與生命科學的導師頁面和作業協助。
計算和數據
22涵蓋主要程式語言，以及課程實際使用的理論、資料與工具。
工程
8從靜力學到流體力學，並提供應用課程作業頁面。
商業和經濟
9會計、金融與經濟，搭配圖表及財務報表。
人文與寫作
13協助檢閱草稿而非代寫的人文與寫作科目。
語言
16提供附規則的修正，以及目標語言的對話練習。
AP課程
20依照內容與評分規準共同設計。
考試和認證
11以實際評分格式練習證照與入學考試。
健康相關課程
7結合每個選項的理據，協助課程與執照準備。
學習支持
9當你需要重整整份行程，或今晚就要面對截止日。
比較學習工具
8比較各工具的強項，以及它們無法處理的範圍。
