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互評三部曲                                                                                         1 . 讚美： 找出對方畫得最棒的地方（例如：表情生動、分鏡清楚、背景豐富）。                                                                  2 . 觀察： 描述你從漫畫中讀到的故事內容（例如：我看到小熊最後很難過）。                                                                        3 . 建議： 用建設性的口吻提問（例如：如果最後一格加一點眼淚會不會更生動？）。

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互評三部曲                                                                                         1 . 讚美： 找出對方畫得最棒的地方（例如：表情生動、分鏡清楚、背景豐富）。                                                                  2 . 觀察： 描述你從漫畫中讀到的故事內容（例如：我看到小熊最後很難過）。                                                                        3 . 建議： 用建設性的口吻提問（例如：如果最後一格加一點眼淚會不會更生動？）。

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網路禮儀與規範                                                                              ★不批評個人： 評論對象是「作品」而非「畫的人」。                ★正向： 所有的建議都必須建立在肯定對方的基礎上。              ★禁止不當用語： 嚴禁使用嘲諷、打擊信心或無關主題的符號（如：💩、🤮）。                                                               ★負責制：留言記得留下名字，方便老師計分，也對自己的留言負責。

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網路禮儀與規範                                                                              ★不批評個人： 評論對象是「作品」而非「畫的人」。                ★正向： 所有的建議都必須建立在肯定對方的基礎上。              ★禁止不當用語： 嚴禁使用嘲諷、打擊信心或無關主題的符號（如：💩、🤮）。                                                               ★負責制：留言記得留下名字，方便老師計分，也對自己的留言負責。

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二、 夥伴的驚喜點評（互評部分）

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二、 夥伴的驚喜點評（互評部分）

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評論員姓名：__________

1. 最吸睛的一格：

我最喜歡這件作品的第 ___ 格，因為：_______________________________________

2. 創意大發現：

我覺得這個故事最有趣（或最特別）的地方是：_________________________________

3. 小小的建議：

如果 ______________________，這件作品會變得更完美！

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這是一款以機器學習技術打造的遊戲：由你先塗鴉，然後類神經網路會嘗試猜出你畫了什麼。雖然不是每次都能猜出正確答案，但它會從過程中學習，因此你玩的次數越多，它的辨識準確度越高。目前我們已訓練類神經網路辨識數百種概念，也希望繼續累積下去。透過這款遊戲，我們想向大家展示機器學習有許多有趣的應用。歡迎觀看下方的影片，瞭解這款遊戲的運作原理，並

製作人員：Jonas Jongejan、Henry Rowley、Takashi Kawashima、Jongmin Kim、Nick Fox-Gieg，以及 Google Creative Lab 和 Data Arts Team 的好友們。

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類神經網路能學會辨識塗鴉嗎？只要玩遊戲，就能瞭解它對你的塗鴉的辨識準確度，並協助訓練這個類神經網路。

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Fast drawing for everyone. AutoDraw pairs machine learning with drawings from talented artists to help you draw stuff fast.