貓咪可愛!AI人工智慧也可愛!未來將有更豐富的"愛"(AI)!

趕快來看看可愛的浪貓如何使用AI人工智慧的貓庇護所!

這次看了Python課程的老師分享了這篇圖文豐富的新聞: 百度一名工程師推出AI流浪貓庇護所，裡面除了提供貓玩具、水與食物外，還有AI自動恆溫系統(image source:technode.com)

AI 人工智慧貓窩的草圖(image source:technode.com)

以為設計這些高科技的東西會很困難，原來這些東西，學過Python課程都能做得出來耶!

其實根據據動物組織估計，大陸每年約有4000多萬隻流浪貓，但能成功度過冬季冰雪、而倖存到翌年春天的流浪貓，只有其中的40%，也就是4000多萬隻當中只剩下約 1600 萬隻存活。 2400 多隻浪貓們撐不過嚴寒。

近日超級寒流襲擊北半球，北京也下雪急凍。一名擁有「貓奴」身分的百度工程師「晚兮」日前發現 1 隻小流浪貓縮在車子的輪圈旁取暖時，意識到牠們的生存困境。啟發了「晚兮」聯合其他愛貓志工創建了「 AI 人工智慧貓咪庇護所」的想法。

百度工程師創造的AI 人工智慧貓窩擁有貓臉辨識功能，可掃描貓臉以避免其他動物進入 (image source:botnik.org)

這個「AI 人工智慧貓窩」應用了「晚兮」自身服役的公司-百度的 AI 模型定制化訓練及服務平台 EasyDL，建立了可掃描貓臉而開門、恆溫通風的AI 人工智慧貓窩，可提供浪貓所需的食物、水，還可透過 AI 人工智慧的技術偵測出貓咪是否絕育或生病、受傷，以便即時給予協助。目前已有一批流浪貓入住。

貓臉門禁系統 汪星人及其他動物不得入住

AI 人工智慧貓窩配備貓臉辨識攝影機，會自動掃描動物的面部，確認是貓，門禁系統才會開啟。 (image source:botnik.org)
為配合貓咪晚上活動的習性，AI 智慧貓窩設置雙重自動門，在門口配備具紅外線夜視功能的攝影鏡頭，偵測流浪貓的動靜，只要有貓靠近，第一道門先開啟，所以就算在烏漆墨黑的晚上，門禁系統也能也能照常為流浪貓們開門。
為了照顧相較於敏感情緒及安全感不足的流浪貓們，在貓咪進入第一道門後，第二道門就會自動開啟，直到貓咪完全進入室內，第二道門才會關上。讓貓咪能心無掛慮的入住。透過百度大腦開放的動物識別技術，貓臉門禁系統可識別 174 種不同種類的貓，有效阻止流浪狗及其他動物進入，保護流浪貓不受其他動物侵入騷擾。

AI人工智慧「病貓識別系統」與「絕育(結紮貓)識別系統」

「AI病貓識別系統」是利用百度「EasyDL」訓練定製化的「病貓識別模型」，可在 0.3 秒內分辨貓口炎、貓鼻氣管炎、貓皮膚病與貓咪是否有外傷等4種常見流浪貓疾病。

「絕育(結紮貓)識別系統」是利用百度「EasyDL」，基於流浪貓耳朵圖片訓練「絕育識別模型」，可在 0.3 秒內辨識貓咪是否結紮。
鏡頭掃瞄貓臉開門的同時，也會啟動 AI 系統：檢測 4 種常見的貓咪疾病（口炎、俗稱「貓感冒」的傳染性貓鼻氣管炎、皮膚病、外傷），也可透過流浪貓耳朵上的標籤，300毫秒內判斷這隻貓是否已經絕育；如果發現進入庇護所的新貓咪沒有絕育或有傷病時，系統會主動發布通知管理的志工帶這隻流浪貓看獸醫。

溫濕度調控

AI 人工智慧貓窩內裝有溫濕度傳感器，並可藉由行動裝置來控制。當貓窩內溫濕平衡出現異常時，AI智能恆溫系統會自動調節至平衡。

新風調節系統

貓窩是一個相對密閉、狹小的空間，而這個智能新風系統會對貓窩氧氣、二氧化碳等濃度進行實時監測和分析，並適時地給貓窩換氣，以保持貓窩室內的空氣清新。

恆溫系統

流浪貓在寒冷的冬天，會因為碗裡的水結凍而無法喝水。因此整個貓窩的溫度，均保持在27度左右，為貓咪體感溫度的最佳狀態。

就像晚兮在影片中說的那樣，「熱愛的事情不應該只是隨便說說，能用我寫的代碼為我身邊的人和事物帶來一些改變，這已經足夠讓人興奮了。」看著兩個充滿愛心又那麼有能力的年輕人，一個為動物救援專家、另一為本文的主角-百度AI工程師晚兮，為了照顧流浪喵星人、讓牠們在寒冬中得以存活、溫飽，而將自身的能力奉獻出來。這真的實現了「科技始終來自於人性!」。如果你也想利用高科技幫助一些弱勢團體，不妨多看看，多學學一些Python課程的相關知識吧!

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對Python課程強奪先機,領先全世界拯救生命的福星又多一個-人工智慧新一創舉

Python人工智慧再造台灣新希望

你有科技腦嗎?到底AR/VR還有物聯網及大數據在夯什麼?

求職者認為職缺很少? 大老闆認為人才零落?
只要你懂AI.VR.物聯網及大數據的專業技術,你就是亮點!!!

十年前雲端科技浪潮剛興起時，很多新的領域與職缺也油然而生。下一個十年，又有新的科技催生新的科技人才職缺。根據 104 人力銀行分析 2019 年最夯的議題與職缺，前五名依序為AI人工智慧、長照/銀髮、物聯網、大數據，以及 VR/AR/MR (虛擬實境/擴增實境)。

新科技催生新職缺 專業人才身價

這前五名最被看好的領域，其中的 AI人工智慧、物聯網、大數據、 VR/AR/MR 全跟新興科技有關係。而這些領域的職缺：如 AI人工智慧的 Python 工程師、物聯網所需要的 Web 前端工程師、後端工程師、Java大數據分析師、 VR開發工程師等職缺數量更是大增四倍，相關人才行情水漲船高。

104 人資學院資深副總經理花梓馨分析：無論是 AI人工智慧，還是 IoT 物聯網、或是大數據分析、 或是 AR/VR/MR ，這些新興的科技領域都是互相有連帶關係的。花梓馨說：AR (擴增實境) / VR (虛擬實境) 屬於前端的應用，使用完後端的資料與數據要如何再運用，就必需要有大數據的分析師，進而到更高一個層次，利用 AI人工智慧去協助機器處理更多的資料與數據，一切都越來越息息相通。

花梓馨認為這些新興科技領域這樣熱門的原因，是因為大家都在尋找下一個生態鏈。他以蘋果手機 iPhone 為例，每一個新推出的功能、服務，都需要多項技術的結合應用。加上過去台灣在 IT 產業多是以代工製造為主，像是晶片製造、無限通訊設備 OEM/ODM 等，屬於基礎建設。當大家都想分食這塊大餅、競爭激烈的情況下，產業就會試圖尋求轉型至新興科技領域。

市場需求高，人才供給卻稀缺

花梓馨指出，台灣在 IT 基礎建設相關產業的人才供需已達到平衡，但在這些新科技的產生後，職缺需求量變多、但人才供給卻還是相去無幾的情況下，供需就失衡了；若是往上去看高端產業，專業的工程師、大數據分析師本來就很缺乏，而且入行門檻本身就比較高，所以在一家公司裡面，要組成一個團隊、部門更加不容易。

為何鬧人才荒? 學校所學無法接軌業界

只有 2358 多萬人口的台灣，但卻有 160 餘所大專院校，密度之高應該是全球之冠。各個大專院校每年培育大批的電腦工程相關科系學生，人才供給端看似綽綽有餘。但是這些高等教育出來的學生，質量上則和業界需要的人才有頗大落差，這些本科系畢業生們不見得能夠融會貫通業界所需知識，造成企業端用人和學校人才培育無法銜接，進而造成供需失衡的狀況。

對企業來說，能立即上手、解決企業實際問題才是最重要的。但這些碩、博士生在校時多以分工合作的模式完成問題，缺乏獨當一面的經驗；再加上學術界教學多以理論、或是考證照為主，學生實則缺乏實務經驗，所以任職後沒有能力馬上上手，導致企業還要花蠻長的一些時間培育這些畢業生。

因應台灣產學無法接軌的問題，補教業有電腦課程由百度、IBM、Adobe 等業界的 IT 主管或資深工程師等菁英們直接授課，將業界真正需要的技能傳授給學員，以幫助想進入這些領域、卻不知從何下手的學生、社會人士或待業者們，能夠以有密集且系統化的學習方式，通過測試後即能順利踏進前景看好的產業： AI人工智慧、物聯網、大數據、 VR/AR/MR。

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你發現了嗎? AI 人工智慧與你我的生活越來越緊密!

AI 人工智慧越來越靠近你我的生活!現今許多企業運用它們,連教育也是,所以我們不能小看它阿!

美國一家從事資訊科技研究和顧問的公司 - 顧能公司（英語：Gartner，NYSE：IT）近年來在「2019 年資訊長調查」中，訪問了全球超過 89 個國家中各大產業的 3000 多名資訊長，結果發現：採用 AI 人工智慧的企業數量在過去4年間，成長了 270%，預估今年將有 37% 的企業已經或即將部署人工智慧。而這些接受調查的資訊長，其所屬單位營收/公共部門預算總計約15 兆美元，IT 支出金額達 2840 億美元。
顧能表示：過去 1 年間 AI 人工智慧的部署上升到現在的 37%，增長成 3 倍。部署率大幅成長的原因，在於 AI 人工智慧功能已大為成熟，使得企業更願意採用 AI 相關技術；尤其是資訊長已經意識到，永續性的數位轉型和工作自動化是一起前進的，AI 人工智慧已成為所有數位策略不可或缺的一部分，且已有各種多樣化的應用。
顧能指出，隨著越來越多企業採用 AI 人工智慧，其人員部署的挑戰也隨之增加。 54% 的受訪者認為，技術人才短缺，是這些機構面臨的最大挑戰。
隨著 AI 的人才需求越來越大，各國的教育機構也有因應的機制。像是台灣教育部今年的 12 年國教課綱就納入 AI 人工智慧教育課程 (參考：台灣小學今年8月要開始教 AI 了！！)，希望能讓 AI 教育向下紮根。而私人教育機構也推出 Python課程，希望無論是上班族或是待業人士，都能夠利用Python課程學得 AI 人工智慧產業最常用的程式語言，以因應即將來臨的 AI 人工智慧熱潮。

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想培養學生的邏輯嗎?你可以試試AI 人工智慧

​

教育結合AI 人工智慧的教學,可以培養學生的邏輯又能增加學生的學習興趣!

為因應今年八月即將上路的 12 年國教新課綱，教育部正在編修的中小學的AI補充教材，預計今年 6 月前會正式完成。
教育部資訊及科技教育司副司長劉文惠去年就指出，引入 AI 教育之目的「不在於考試」，而是在於培養學生的「邏輯與批判思維」，並且利用基本的 AI 認知，引發學生自我學習興趣，因此「並非所有的學生都要強制學習。」所以其教學內容並不強調 AI 技術，而是「AI 科普」。
該教材將以數位的形式放在雲端上，並提供相關補充教材給老師下載，也可能以紙本型式發行，讓想要把 AI 融入課程的學校、老師不需要「從無到有摸索」，在 108 學年的新學期，馬上有現成的課程模組使用。而師資與教學的時間，則可利用新課綱中國高中之必修科目「資訊科技」其中的彈性時數。
根據劉文惠表示，這套以「AI 科普」為出發點的教材，將包含四大原則：一為教材以深入淺出的方式，引發學生的學習興趣；二是解釋原理，讓學生了解操作機器人背後的原理；三為提供淺顯易懂的範例；四為動手操作
專家表示「不會寫程式無法進入 AI 領域」，程式教育才是入門
教育部讓 AI 人工智慧教育向下紮根的立意雖好。但為了要讓學生們迎接即將以 AI 為產業主流的未來，程式教育更是重要的根本。因為光懂 AI 的科普常識，卻不會寫程式，還是沒有辦法從事 AI 相關領域研發與應用。
微軟大中華區人工智慧負責人趙質忠就把「會寫程式」用「會寫字」來比喻；而「 AI 研發」就「寫作文」來妙喻兩者的關係：「不會寫程式就沒有辦法進入 AI 領域，就像不會寫字就沒有辦法寫作文一樣」，因此台灣 AI 教育課綱中也將會涵蓋程式教育。
而根據 Rankred 網站在 2017 年評比出的 7 大最受歡迎的 AI 人工智慧程式語言，語法簡單、功能多元且在Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 平台都可使用的 Python 程式語言排名第一，學習Python課程才不會被社會淘汰。
現在看似穩定的產業,未來恐怕被AI取代!社會人士應加強程式語言與AI相關技能
其實早在台灣已先，中國大陸早已將 AI 人工智慧教育向下紮根，導入高中教材。因為根據 2017 年麥肯錫全球研究所對 46 個國家中 800 個職業進行的一項研究發現，到 2030 年，將有8 億人的工作被 AI 自動化所取代。
張忠謀也警告：很多行業從業人員將被AI取代、導致失業率增加。貧富差距 25 年內惡化，只有少數掌握「關鍵技術」的人薪水才能增加。這個「關鍵技術」其中很大一部分，都跟掌握 AI 人工智慧的技術相關。因此專家們也建議，現在正在各行各業工作的社會人士，也應加強 AI 領域所需的技能：如目前最熱門的 AI 人工智慧領域所使用的程式語言Python等，自我進修Python課程是最好的選擇。

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開車.下棋之外, AI 人工智慧新技能再現!

AI 人工智慧除了開車.下棋,它又學會一項新的技巧!而這項新技巧現在正在試驗中,在將來將會問世!

上Python課程最喜歡聽這些小故事了～Python課程與現代科技結合，讓學生們更有方向！荷蘭新創公司 Xomnia 日前利用機器學習的方式，讓 AI 人工智慧藉由一次次的練習，累積經驗，期望在五年內達到自主航行的目標。目前這艘 AI 人工智慧船已投入試航的階段。
為員工福利買下的船「航行困難」，促成員工改造成AI自駕船動機
當時 Xomnia 的老闆為了員工「週五下午想搭船出遊」的緣故，而買下一艘二手船，作為公司福利。但出遊過幾次後發現，想在荷蘭狹窄的水道上自由穿梭，真的不容易，且公司內只有少數經驗豐富的員工才辦得到。因此引發了他們想改造這艘船的靈感：「我們既然是人工智慧公司，為什麼不讓這艘船自駕呢？」
研究團隊就在船身裝五顆鏡頭，並讓一名真人駕駛來開船通過運河。這五顆鏡頭就錄下的影像，並即時回傳 AI 資料庫分析處理，訓練 AI 如何駕船，希望藉由一次次練習、累積經驗，達到自主航行的目標。
其中一位研究人員就表示：「整個系統，包含路線規劃與尋找，都是利用 AI 人工智慧。所以沒有 GPS 指出你在哪裡，AI 只會照著拍下的影像決定走哪條路，以及要怎麼走。」
研發團隊希望五年內就能達到自動駕駛的目標，而該 AI 自駕技術不只可在小船上，還可望應用在商業海運。 Xomnia 研發團隊表示：歐洲內陸的商品，有一大部分都從鹿特丹港進出。若能搭配 AI 自駕技術輔助的話，船員就能在航程中，負責更精細的工作，提升效率也能精簡人力。

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衝衝衝!美國的AI 人工智慧不能輸!

美國能獨佔AI 人工智慧的龍頭嗎?每個人都不喜歡輸的感覺,尤其是川普,所以他決定...

中國發展 AI 人工智慧的速度可說是突飛猛進，連 Google 創辦人之一的 Eric Schmidt 都曾經說過：「2030年，中國將主宰世界AI。」不單單許多的矽谷 AI 人才都紛紛被百度、阿里、騰訊、聯想等中國科技巨頭挖角。
講到未來的產業主流-AI人工智慧，雖然到目前為止都是美國與中國居於獨領風騷的地位。不過各國也紛紛加強Python課程的訓練，像台灣也更重視Python課程人才的培養。中國國務院更要求在中小學階段設置AI 人工智慧相關課程、逐步慢慢地推廣編程（寫程式）教育、建設AI 人工智慧學科，培養 AI 人才，將 AI 人工智慧的教育澈底向下紮根。
在地球另一端中國的競爭者，美國也深怕中國迎頭趕上。2019年 2 月 11 日，美國總統川普（Donald Trump）簽署了行政命令：發布「美國 AI 倡議（American AI Initiative）」，要求聯邦政府應以研發 AI 人工智慧的技術為優先，用以維持美國在AI領域的領導地位。
其重點包含：釋出聯邦政府的資料及運算資源給予 AI的研究人員，以支持他們長期研究、將聯邦政府的資源運用在 AI 技術的發展，以確保下一個 AI 界的大躍進是發生在美國、要求主管機關建立 AI 人工智慧開發準則、協助美國民眾增加 AI 人工智慧的相關技能、保護美國人民居於的 AI 產業的優勢等等。
該倡議的五大原則，包含：發展 AI 技術標準、訓練 AI 技術的開發與應用人才、推動民眾對 AI 技術的信賴、美國政府有在不同的領域及產業推動 AI 技術的責任、建立國際上的 AI 聯盟與合作。
根據中國官方新聞網「中國網」在 2018 年 7 月的調查，全球擁有最多 AI 企業的國家是美國，其國境內 AI 企業數量超過兩千家，第二名的即是中國的1,011家，其它位於前十名的排名依序為英國 392 家、加拿大 285 家、印度 152 家、以色列 121 家、法國 120 家、德國 111 家、瑞典 55 家、西班牙 53 家。
雖然目前美國的 AI 技術及發展仍舊被視為全球的領頭羊，但是前兩年已有不少相關學者及官員向川普提出建言，要求川普制定國家級的 AI 戰略，而 MIT Technology Review 則批評，此一倡議雖然抱負遠大，細節卻含糊不清，也未包含 AI 研究所需的龐大基金，能否貫徹該倡議的最大考驗將是政府的執行力。

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RDFa是蝦米?問問SEO優化人員就知道

SEO優化人員經常要求網站工程師需使用的工具之一即是RDFa!不僅結構化了資訊還嵌入關鍵字以利搜尋!

什麼是RDFa?

HTML5教學的RDFaSEO優化方法 (Resource Description Framework in Attributes，屬性資源描述架構) 也是用來描述結構化資料的方式。

其SEO優化所使用的語法跟微數據很像，用 vocab 來指定 Schema.org；typeof 指定類型；property 指定屬性。若是網頁程式新手,請先上HTML5教學再閱讀本篇!

RDFa的例子與語法

RDFa 表示法的樣子如下：

<div vocab="http://schema.org" typeof="Person">

<span property="givenName">John<span>
<span property="familyName">Smith<span>

<span property="gender">male<span>

上例HTML5教學的內容是用來表示：名字為「John」、姓氏為 「Smith」、性別為 「男」

其實跟下面的微數據意思是一樣的：

<div itemscope itemtype="https://schema.org/Person">

<h1 itemprop="givenName">John<h1>
<h1 itemprop="familyName">Smith<h1>

<span itemprop="gender">male<h1>

</div>

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沒有網頁工程師把關鍵字藏進程式裡,SEO優化怎麼辦

一個好的SEO優化工程師背後一定有優秀的網頁工程師團隊!要不然誰來把關鍵字藏進網頁程式碼裡呢?

什麼是JSON-LD?

HTML5教學 中的 SEO優化 JSON (JavaScript Object Notation) 原本適用在 Javascript 語言內的一種物件表示法
JSON-LD (JavaScript Object Notation-Linked Data)顧名思義，就是把資料套用 JSON 的格式放在網頁上， 讓搜尋引擎了解網頁內容的語意格式。

JSON-LD的
例子與語法

JSON 表示法的樣子如下：

{

"firstName": "John",

"lastName": "Smith",

"sex": "male",

}

上例用來表示：名字為「John」、姓氏為 「Smith」、性別為 「男」

以上HTML5教學語法若搭配上各種 keyword (如下例的 "@context" 與 "@type" ) 與 term (如下例的 "givenName"、"gender" 與 "familyName"等屬性 ) 之後， 就形成SEO優化功能跟微數據一樣的語意標記了。

<script type="application/ld+json"> {

"@context": "http://schema.org",

"@type": "Person",

"givenName": "John",

"familyName": "Smith",

"gender": "male",

}</script>

其實跟下面的微數據意思是一樣的：

<div itemscope itemtype="https://schema.org/Person">

<h1 itemprop="givenName">John<h1>
<h1 itemprop="familyName">Smith<h1>

<span itemprop="gender">male<h1>

</div>

要注意的是 JSON-LD 大小寫要分明， 例如 keyword 的「@context｣ 不能寫成「@Contest｣；「@type｣ 不能寫成「@Type｣

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廣達電腦歡慶30週年,讚Python課程帶來科技社會的改變

廣達電腦董事長林百里公開讚賞Python課程如何激勵台灣人學習AI科技,對未來的社會能有更大的助益!

廣達電腦成立超過 30 年，學過Python課程的你一定聽過他們的名字。廣達 1 月 31 日尾牙旺年會以「廣達 30+ 引領 AI」為主題。

董事長林百里開場時表示：表示，廣達朝 AI 方向發展，已經贏在起跑點，絕對要繼續堅持、奮鬥，獲得最後的勝利。今年 AI 對廣達來說，意義已經和往常不一樣，除了要讓 AI 事業更強大，也要賺大錢，讓公司壯大起來，希望員工一起分享、一起努力。林百里期盼，廣達員工更努力，獲得更高成就，也更幸福健康。

他表示，廣達已經超過30歲了，業績已超過1兆。他過去許下願望，廣達要做AI的大公司，現在公司已有AI 人工智慧產品、伺服器、雲端、機器人、醫療設備，成為全方位AI供應商，這都是員工努力作的，廣達已是全方位人工智慧（AI）供應商，AI 是未來 30 年最大的機會、最大的成長空間。

廣達副董事長梁次震說，廣達追求的不只是利潤，也要獲得技術上的成長，AI 人工智慧就有很多技術有待突破，廣達的研發很厲害，一定要從新產品帶動新領域的發展，創造新商機。
廣達年營收已突破新台幣 1 兆元，「是難能可貴」，資訊產品有衰退的跡象，今年挑戰更為劇烈。面臨美中貿易戰，現階段仍等待美國總統川普表達他的想法，梁次震表示：「希望他（川普）能改變主意」。目前市場的走向對我們學Python課程的實在是利多呀！

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SEO優化就靠網路工程師善用Microdata

許多SEO優化案例都在告訴我們,很大部分的細節須仰賴網路工程師,微數據Microdata的利用也是一樣!

什麼是微數據?

SEO優化另一個方式，也是網頁內部 SEO優化不可或缺的步驟。HTML5教學指的網頁中的 「HTML 標籤」告訴瀏覽器如 Google Chrome 如何顯示標籤中的信息。
如網頁中的 「<h1>Java</h1>」告訴瀏覽器，關鍵字 「Java」 必須以 「標題1」 的格式顯示
但是這個 「Java」可能意味者：一種程式語言、一種咖啡、一種島嶼等類別。
而 「HTML 標籤」 不會告訴搜尋引擎這個 「Java」 是意味著上述哪一種意思。

這時候，HTML5教學就必須在原本的 HTML 碼當中添加「Microdata (微數據)」 ， 來宣告其類別， 就可以幫助搜尋引擎更精準識別網頁內容的具體意義。

在這個「Java」的例子中，微數據的角色就很像告訴搜尋引擎:
「嘿，這個網頁的 Java 是關於咖啡的內容喔！」或是「這個網頁的 Java 是指程式語言喔！」

微數據的例子

倘若今天，你有一個介紹即將上映的電影「艾莉塔：戰鬥天使」 的網站，其中包含了類型、導演以及一個通向預告片頁面的鏈接，您的 HTML 代碼可能看起來像這樣：

<div><h1>艾莉塔：戰鬥天使</h1>
<span>導演：詹姆士·卡麥隆 (生於1954年8月16日)</span>

<span>類型：賽博叛客動作片</span>

<a href="..//movies/Alita-Battle-Angel-trailer.html">電影預告片</a>

</div>

這個 HTML 代碼若加了Microdata 微數據來宣告其資料類型，就可以讓搜尋引擎更容易辨識其類型。

<div itemscope itemtype="https://schema.org/Movie">
<!--宣告要使用 schema.org 的 movie(電影)類來呈現資料-->

<h1 itemprop="name">艾莉塔：戰鬥天使</h1>
<!--宣告在movie(上一行指定)的類型下，該類型的項目"name"(片名)是什麼-->

<div itemprop="director" itemscope itemtype="http://schema.org/Person">
<!--宣告要使用 schema.org 的 person(人物)類來呈現資料，並選擇 director 項目-->

導演：<span itemprop="name">詹姆士·卡麥隆</span> (生於<span itemprop="birthDate">1954年8月16日)</span></div>

類型：<span itemprop="genre">賽博叛客動作片</span>

<a href="../movies/Alita-Battle-Angel-trailer.html" itemprop="trailer">電影預告片 </a>

</div>

微數據的語法

微數據主要用到這幾個屬性來標注信息：itemscope、itemtype、itemprop。
itemscope 與 itemtype 連用，用來宣告要使用哪個 Schema 類型 (如電影、人物、書本等等)， 如以下語法即電影類型的微數據：

<div itemscope itemtype="http://schema.org/Movie"></div>

有了指定的 Schema 類型後，就用 itemprop 宣告：在這個類型下的屬性是什麼。
繼剛剛的例子 (指定的 Schema 類型為 「電影」) 後， 以下例子為宣告屬性 (itemprop) 為"name"(片名) 的內容是「艾莉塔：戰鬥天使」

<span itemprop="name">艾莉塔：戰鬥天使</span>

日期或時間類屬性，可使用 ISO日期格式 表示，如：

<time itemprop="startDate" datetime="2019-03-02T19:00-08:00" > 2019年03月02日晚上7點 </time>

微數據可以嵌套，如：

<div itemscope itemtype="https://schema.org/Movie" >

<h1 itemprop="name" >艾莉塔：戰鬥天使</h1>

<div itemprop="director" itemscope itemtype="http://schema.org/Person">

導演：<span itemprop="name">詹姆士·卡麥隆</span> (生於<span itemprop="birthDate">1954年8月16日)</span> </div>

類型：<span itemprop="genre">賽博叛客動作片</span>

<a href = "../movies/avatar-theatrical-trailer.html" itemprop = "trailer" >電影預告片 </a>

</div>

部分元素使用 URL 屬性值作為微數據的內容：

<a href="" >

<area href="" >

<audio src="" >

<embed src="" >

<iframe src="" >

<img src="" >

<link href="" >

<object data="" >

<source src="" >

<video src="" >

相反，某些元素的URL屬性不作為微數據內容：

<base href="" >

<script src="" >

<input src="" >

完整的微數據類型請參考：http://schema.org/docs/full.html

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