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1. 擬定符合課綱要求的理化教學計畫及詳細教案，確保內容適切且易於學習。 2. 選用適合教材，搭配實驗器材與多媒體資源，提升學生對科學原理的理解。 3. 設計有創意的教學活動，應用科技進行理化知識的講解與實作訓練。 4. 運用差異化教學方法，針對不同學習能力的學生給予有效指導與支持。 5. 國中理化相關知識教學與點評，重視實驗與實作過程的教學成果。 6. 定期進行學生成績及表現的教學評鑑，提供清晰的改進建議。 7. 組織班級活動，並配合教務需求，協助學生綜合能力的發展與輔導。 8. 與家長及同事保持良好溝通，參與學校教學會議及教師專業發展活動。

1.教導幼童良好的基本生活習慣，並保護其安全 2.設計及安排說話、唱遊、舞蹈、繪畫及手工等學習活動，以促進幼童身心的成長 3.教導幼兒良好的基本生活習慣和孩童生活事項處理，並保護其安全 4.設計安排幼兒說話、唱遊、舞蹈、美勞及戶外活動等課程 5.與家庭、社區之聯繫，實地家庭訪問或舉行座談會，提倡親職教育，配合推展社區活動

1.規劃並執行服務對象每日活動與課程安排。 2.協助並記錄服務對象生活自理能力之訓練與執行情形。 3.維護服務對象日常生活安全與照顧品質。 4.建立與管理服務對象之學習與評量資料檔案。 5.擬定並執行年度、學期及每月活動計畫。 6.設計活動課程，完成執行紀錄、評量及成效分析。 7.編製及研發教材教具，以提升教學與活動品質。 8.擬訂並執行服務對象個別化服務計畫（ISP）。 9.進行特殊服務對象行為觀察與紀錄（如自閉症、癲癇等）。 10.執行家屬聯繫、家庭訪視及參與相關專業會議。

🌿 加入森堡幼兒園，一起用愛灌溉孩子的未來！ 🌿 你是否也相信，孩子的微笑是一切努力的最佳回報？ 你是否渴望在溫暖的環境中，陪伴小小生命一天天茁壯？ 現在，就是你發光的時刻！ –––––– 【工作內容】 1. 規劃並執行擁有創意的學習區活動及課程。 2. 設計教案，個別化教育計畫讓每位孩子都能被看見。 3. 觀察並紀錄幼兒發展，促進社會行為與自理能力。 4. 創造安全且溫馨的教室環境，讓孩子在愛中學習成長。 5. 溝通協調親師之間的需求，共同打造孩子的最佳學習環境。 🌟 和我們一起打造一個充滿愛與希望的園地！ 用你的耐心與專業，用心培育下一代， 把歡笑與成長都帶到孩子的每一天！

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

身心障礙住宿型｜教保員 【工作內容】 提供心智障礙者的全日型生活照護，安排適齡適性的身心發展、學習與活動 1.日常生活照顧服務與生活自理能力訓練。 2.擬定並執行個別化服務計畫。 3.自立生活支持與社團活動規劃設計與帶領。 4.參與社區適應、社會融合及作業活動支持。 5.負責學員安全與環境衛生。 6.主管交辦事項/接受調度工作指派 ■應徵需具備以下資格(擇一)： 1.　專科以上學校醫護、復健、職能治療、物理治療、教育、特殊教育、社會、社會工作、社會福利、輔導、心理、兒童及少年福利、幼保、早期療育、聽語等相關科、系、所、學位學程畢業。 2.　高中（職）以上學校畢業，領有教保員訓練結業證明書。 3. 擔任主管職者享有主管加給2000-5000元(依職務與職位而定)。 備註：無相關經驗可，具備非營利組織及服務身心障礙族群熱誠之心 ★加入祥育支持漫甜蝸牛的行列，陪伴身心障礙者走得更遠！ 祥育創立於2002年，在地深耕23年，至今已累積投入 19+ 萬小時，服務近千人次。 秉持「愛心、耐心、服務、關懷」的服務信念，建立溫馨的工作場域，提供優良的員工福利、完整的教育訓練及穩健的職涯發展；邀請有志於公益發展與晉升的你，一起創造良善的社會福利公益志業。 【福利制度】 ◆獎金 / 禮品類 1.　年終獎勵金 2.　端午、中秋禮金／生日禮金 3.　久任獎勵金 4. 不定期禮品發放 ◆ 休閒類 1.　員工旅遊或津貼 2.　員工聚餐 3.　提供午或晚餐 4. 尾牙／春酒抽獎活動 ◆ 保障類 1.　勞、健保／勞退6％提撥／特休等基本保障 2.　完整的教育訓練 3.　團體意外保障 4.　每年一次健康檢查

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