[專訪] Make School創辦人Jeremy Rossmann:解決問題、做出東西,才是寫程式的核心價值
[專訪] Make School創辦人Jeremy Rossmann:解決問題、做出東西,才是寫程式的核心價值
2016.08.02 | 技能

為什麼到學校學習,要先繳學費?有沒有一種可能的教育模式,先在學校學習好技能,進入職場找到工作後,再將部分薪水回饋給學校?答案是有的,這就是Make School成立最初的想法。

Make School在美國提供Product Academy兩年制課程,申請通過者,可在Make School以完全免費或付部分學費的方式學習兩年課程,畢業後開始實習或工作後,必須將部分薪資回饋給學校,獲得不錯的迴響,但是,礙於上述模式目前只限於美國本土,為了讓其他國家對學程式有興趣的人也有機會參與,Make School推出短期的夏日程式學院課程Summer Academy,並在今年首度進軍亞洲,除在台灣與Sudo合辦外,也前進香港、日本及新加坡。而且Make School還成立了第一個專門針對VR(虛擬實境)的教學課程,現在已有17位學生。

##名留維基百科的一家人

Make School的創辦人之一羅斯曼(Jeremy Rossmann),從美國MIT輟學,頂著一頭爆炸頭,還會說中文,而且不只他本身因創立Make School而有名氣,他的一家人更是個個有故事,名留維基百科上,例如,去年上映的《史帝夫賈伯斯》電影,那一位由女星凱特溫絲蕾飾演,叮囑賈伯斯應該要對女兒好一點的蘋果電腦麥金塔市場總監裘安娜霍夫曼(Joanna Hoffman),就是羅斯曼的母親。

圖說:Make School創辦人羅斯曼的母親安娜霍夫曼(Joanna Hoffman)大名鼎鼎,是蘋果創立期的核心員工,先前《史帝夫賈伯斯》電影中由女星凱特溫絲蕾(右一)飾演的蘋果電腦麥金塔市場總監裘,就是以安娜霍夫曼為樣本。(截自電影《史帝夫賈伯斯》)
圖說:Make School創辦人羅斯曼的母親安娜霍夫曼(Joanna Hoffman)大名鼎鼎,是蘋果創立期的核心員工,先前《史帝夫賈伯斯》電影中由女星凱特溫絲蕾(右一)飾演的蘋果電腦麥金塔市場總監裘,就是以安娜霍夫曼為樣本。(截自電影《史帝夫賈伯斯》)

而他的父親Alain Rossmann同樣是蘋果創立初期的員工,之後連續創立不少公司,並且完成多家公司成功上市,或是被AT&T、IBM等大企業收購。由於Alain Rossmann是法國人,因此羅斯曼從小在美國就讀法國國際學校,很大一部分的同學是來自中國或台灣,正因如此,羅斯曼學會了說簡單的中文。

##短期課程進軍台灣

當美國開始推廣孩童學寫程式的教育計劃後,這股風潮也擴散到其他國家,其一為台灣,不過學寫程式這件事真的這麼重要嗎?如果不會寫程式,是不是代表以後就會失業?「我覺得很多國家其實只是跟風,並不明白寫程式這件事的核心價值是什麼」羅斯曼直言。對他來說,學寫程式這件事的價值,在於「發現問題後,可以找出解決方法,做出東西來」(Look problems, make solutions, build something),「以一種非常正面的方式改變世界」。

圖說:Make School創辦人羅斯曼(Jeremy Rossmann)。
圖說:Make School創辦人羅斯曼(Jeremy Rossmann)與好友一同創辦了以程式教育為主的Make School。(詹子嫻攝影)

Make School強調不同傳統的教育機構,Product Academy兩年制課程不用付學費或支付部分學費,主要教導開發iPhone APP的Swift程式語言,但在教學過程不強調「寫程式」這件事,而是「解決問題或執行一個專案」的能力,羅斯曼分享,在美國找工作,企業不會看你技術有多深,而是丟給你一個問題,然後從中看你解決方案的理論基礎以及實際作品。

但受限於師資有限、各國教育體制差異,兩年制課程目前僅能在舊金山的Make School實施,為了擴大面向,Make School推出短期的夏日程式學院課程Summer Academy,讓沒有理工背景、不懂寫程式的人也可以參加,今年首度進軍亞洲,以台灣的課程為例,有為期四周及兩周的付費課程,因主要採英語授課,故報名參加者必須做簡單的篩選,此次參加者中年紀最小的就有國一生參加。

正因為課程的活潑性及實用度較高,Make School成立以來引起不小的關注,每年申請加入的人越來越多,今年申請進入Product Academy課程的人接近1,000人,獲選者約50人左右,而申請參加Summer Academy課程則超過3,200人,實際參加者為400人。

##亞洲課後學習風氣盛

為什麼選擇亞洲切入,羅斯曼說,主要是考量不同文化對教育的態度,而且「亞洲是一個比美國大得多的市場」,亞洲的父母很習慣讓孩子去補習班、家教,也就是在一般的教育系統外,再上一些課程,對於付費學習的接受度高,例如台灣雖然市場較小,但父母對於投資子女教育的花費遠高於加拿大。但同樣的模式在歐洲就相對行不通,因為多數歐洲人已經習慣教育是免費的思維,是政府應該要負擔的責任,故短期Make School會以美國和亞洲為主要市場。

第二個原因是他觀察到在美國的Make School有許多的亞洲學生(包含國際學生、移民、移民二代等),加上亞洲的合作夥伴態度很積極,對Make School的擴展給予很大的助力,像是日本的合作夥伴就是在中學教育界有很強的網絡。

##開始佈局課後商機

目前Make School提供的服務簡單可分為以下幾種,分別是新開立的VR課程(是與uploader.com合作),兩年制的Product Academy、短期的Summer Academy,不過,羅斯曼透露,Make School將開始進行課後的課程,也就是一般學生放學後的課後學習。

Make School已經在美國跟20所高中合作,免費提供老師教材及訓練,讓老師可以在課堂上使用Make School的教材來授課,而學生下課後,如果想要繼續學習,就由Make School來授課,9月在美國就會開始推出這樣的服務。

由於Make School教學方式偏向一對一的客製化教學,師資人力的需求相對較高,因此Make School也歡迎有志者來當講師(有給薪),此次台灣的課程就有一位講師是前Facebook實習軟體工程師,不過,要成為講師並不容易,在Summer Academy台灣場開課前,就在台灣招募講師,從200位報名者中只選了3位。除了必須具備理工背景之外,「更重要的是與人溝通的能力」,包括教學熱忱、耐心等,另外,「專家常會有一個問題,就是不知道怎麼用簡單的話教導初學者」。

對於未來的目標,「希望三年內可以做到在美國和亞洲的各大城市都有Make School,看到更多就讀Make School的校友創業成功,並且在規模不斷擴大的過程中,仍維持很好的品質,讓學生跟家長都很滿意」羅斯曼說。

關鍵字: #開發者
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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