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職稱» 臺灣大學生物機電工程學系教授
受推薦原因» 因材施教
研究專長»生物資訊、資料探勘、機器學習

陳倩瑜投身生物資訊領域20年、致力於教學與研究，開授課程包括：電子學、結構生物資訊學、數位電路設計、生醫資料探勘，同時也涉獵基因序列組裝、次世代定序(Next Generation Sequencing, NGS)和基因體醫學。

由於生物資訊橫跨了「生命科學」和「資訊工程」兩大領域，如何針對學生不同背景「因材施教」相當重要。無論是在課堂上、或是研究室裡，她常常有生物背景跟工程背景的學生，甚至是醫師來攻讀研究所。

AI大數據既是突破 也帶來門檻

陳倩瑜表示，世界掀起AI、大數據熱潮的引爆點，是2016年3月Google DeepMind開發的電腦圍棋軟體AlphaGo，以四勝一敗的成績擊敗韓國棋王李世乭，當時許多前輩都詫異地說，「那是我們以為有生之年不會看到的事情。」

「然而，AlphaGo一役成名並不是瞬間發生的事，而是更快演算法、更強運算能力的電腦、以及累積的大量數據，這些醞釀了十幾年的進步，造就了2016年AI的水到渠成，世人也在那時才驚覺，人工智慧竟已發展到如此地步。臺灣也差不多在那個時間點開始積極發展AI。 」

那些過往被認為無法解決的問題，現在可以重新檢視，科學界也開始一面累積資料，一面尋求足夠的演算法和運算資源。

「所有人開始意識到，世界已經進入AI時代。世界突然產生非常多的資料，規模大到如果研究人員沒有能力處理，就會被資訊障礙所阻擋。就像近年許多企業如果不AI化，就會面臨競爭力下滑的危機。」

因材施教：跨領域教學的必然課題