「你知道嗎？只要聽鳳梨被拍打的聲音，就能判斷它的品質。」陳宗和老師在本次演講中，以該例切入，分享透過人工智慧與資料分析技術應用於農業場景的教學模式，展示了跨領域教學的創新嘗試。透過聲音轉譯、圖像分析與機器學習模型的實作，引導學生從真實問題出發，理解AI技術如何與生活接軌。

智慧農業面臨的現代挑戰

陳老師說明現代農業正面臨著極端氣候、病蟲危害、資源競爭和市場波動等挑戰。智慧農業的推廣能夠協助農民更準確地分配有限資源，預測天災與病蟲害的發生，並透過市場需求與價格走勢分析，制定相應的生產與銷售策略，降低市場波動帶來的風險。這次分享的教學模組，正是以「鳳梨品質辨識」為例，展示量化分析在評估水果品質中的應用價值，期望能減少糧食浪費並結合生成式AI輔助程式開發。

從開發平台到應用平台：資料分析的通識化

現今的資料分析工具使得分析門檻不斷降低，新的平台工具，讓使用者不再需要複雜的程式碼複製與貼上操作，大幅簡化了資料分析的流程。這種轉變讓資料分析從專業領域走向通識教育，成為各學科學生都應掌握的基本能力之一。

機器學習實作：鳶尾花分類預測

演講以經典的鳶尾花資料集為例，示範機器學習的基本流程。介紹了如何將資料集分為訓練集和測試集，並使用K最近鄰居(KNN)演算法和多層感知器(MLP)模型進行分類預測。他詳細展示了從資料讀取、特徵選取到模型訓練與評估的完整流程，為後續的進階應用打下基礎。

接續聚焦於深度學習：鳳梨品質分類的實際應用。陳教授介紹了一種透過聆聽鳳梨敲擊聲音來判斷其品質的方法，將鳳梨分為「鼓聲果」與「肉聲果」。研究團隊收集了來自不同品質鳳梨的敲擊聲音，將這些聲音轉換成梅爾頻譜圖，再利用卷積神經網路(CNN)進行分析和分類。

這項應用充分展示了如何將深度學習技術應用於農產品品質檢測，特別是：

1. 將音頻數據轉換為梅爾頻譜圖，使其成為適合CNN處理的格式
2. 採用卷積神經網路架構處理這些「聲音圖像」
3. 透過模型訓練實現自動化的鳳梨品質分類

卷積神經網路(CNN)的原理與實作

陳老師在演講中深入介紹了CNN的基本架構與工作原理。他詳細解釋了CNN的各個元素，包括輸入層、卷積層、池化層以及平坦層和全連接層，強調CNN適合處理圖像、語音等非結構化數據的特性，並說明了如何使用Keras框架建立CNN模型處理梅爾頻譜圖數據。

AI輔助教學的限制與風險

教師和學生使用AI輔助工具時需注意的限制與潛在風險。老師指出AI生成的程式碼可能不完整或不正確，需要人工審查；複雜問題的除錯仍然需要專業知識；使用者也需注意資料隱私問題，建議將AI視為學習工具而非答案提供者，教師應適時指導並強調程式邏輯思維的培養，確保學生能理解AI生成內容的原理。

結語

透過這次分享，陳教授詮釋了如何將AI與資料科學技術應用於農業領域，並透過具體的教學設計，讓非資訊背景的學生也能掌握這些先進技術。這種跨領域的教學模式不僅拓展了資訊教育的邊界，也為解決現實農業問題提供了新思路。隨著AI工具的普及，資料分析能力正從專業技能逐漸轉變為通識素養，他的教學創新正是適應這一趨勢的積極嘗試。

智慧農業與AI技術的結合已不再是遙不可及的未來願景，而是可以透過精心設計的教學內容，讓更多領域的學生掌握並應用於解決實際問題的具體工具。這種教學模式的推廣，將為培養具備跨領域視野的新一代人才奠定基礎。