(10882,16,'2020-02-19 15:03:20','2020-02-19 07:03:20','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n\r\n每日課程原則如下:(依各分校狀況調整)\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30 ─ 10:40</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">10:40 ─ 11:00</td>\r\n<td width=\"280\">Break</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">11:00 ─ 12:20</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20 ─ 13:20</td>\r\n<td width=\"280\">Lunch</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">13:20 ─ 14:50</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">14:50 ─ 15:00</td>\r\n<td width=\"280\">Break</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">15:00 ─ 16:30</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">16:30 ─ 17:00</td>\r\n<td width=\"280\">Break</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">17:00 ─ 17:45</td>\r\n<td width=\"280\">短講A</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">17:45 ─ 18:30</td>\r\n<td width=\"280\">短講B</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"80\" >週別</th>\r\n<th width=\"450\" >主題課程</th>\r\n<th width=\"600\" >內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >1</td>\r\n<td >開學典禮 / 課程介紹與人工智慧概觀</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2</td>\r\n<td >統計與資料分析</td>\r\n<td >\r\n1. 敘述統計與機率分布 <br>\r\n2. 參數估計與假設檢定 <br>\r\n3. 資料處理方法(平滑技巧/遺失值處理/資料轉換/重抽法則)<br>\r\n4.探索式資料分析/統計圖表</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >3</td>\r\n<td >機器學習與演算法概論</td>\r\n<td >\r\n1. Introduction to machine learning <br>\r\n2. Supervised learning and unsupervised learning <br>\r\n3. Tree-based classification and regression<br>\r\n4. Fitting-based classification and regression\r\n5. Practical concerns </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >4</td>\r\n<td >深度學習入門</td>\r\n<td >\r\n1. 深度學習簡介 <br>\r\n2. 深度學習實務技巧與前瞻技術 <br>\r\n3. 對抗式學習入門 <br>\r\n4. 強化學習入門</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >5</td>\r\n<td >電腦視覺</td>\r\n<td >\r\n1. CNN 原理簡介 <br>\r\n2. 代表性 CNN 模型 <br>\r\n3. CNN 於電腦視覺之應用與實際案例 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >6</td>\r\n<td >Python and ML</td>\r\n<td >\r\n1. Python 資料分析<br>\r\n2. EDA資料探勘案例分析 <br>\r\n3. 迴歸分析 <br>\r\n4. 分類&SVM</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >7</td>\r\n<td >推薦系統 & 聊天機器人</td>\r\n<td >\r\n1. 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n2. 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n3. 協同過濾推薦 (collaborative filtering)<br>\r\n4. 深廣學習 (wide & deep learning) 推薦系統</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >8</td>\r\n<td >機器學習+深度學習的程式實作</td>\r\n<td >\r\n1. 課程 DNN原理與實做  <br>\r\n2. 訓練DNN模型的優化技巧 <br>\r\n3. 怎麼解決overfitting <br>\r\n4. 課程 CNN原理與實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >9</td>\r\n<td >語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td >\r\n1. 自動語音識別<br>\r\n2. 聲學比對 -- 聲學模型<br>\r\n3. 語言解碼 (Decode) -- 語言模型</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >10</td>\r\n<td >人工智慧的製造應用</td>\r\n<td >\r\n1. 智慧製造的理論與實務<br>\r\n2. 製造生產數據與AI應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >11</td>\r\n<td >人工智慧的產業應用</td>\r\n<td >\r\n1. 人工智慧在醫療行業上的應用<br>\r\n2. 人工智慧在金融行業上的應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >12</td>\r\n<td >社群媒體與社交網路分析</td>\r\n<td >\r\n1. 社群分析可以為組織帶來什麼好處? <br>\r\n2. 社群數據分析分享</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >13</td>\r\n<td >文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td >\r\n1. 文字能挖出什麼有價值的資訊 <br>\r\n2. 如何進行文字探勘<br>\r\n3. 文字探勘與自然語言處理的實務應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >14</td>\r\n<td >系統性思維與產業案例大數據解析與趣味</td>\r\n<td >\r\n1. 數據分析的實際案例與教訓經驗分享<br>\r\n2. 一生受用統計學與生活案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >15</td>\r\n<td >人工智慧開發環境建置</td>\r\n<td >\r\n1. 企業大數據分析案例與實務<br>\r\n2. AI 人員團隊的建置與所需的 Know-how</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >16</td>\r\n<td >結業典禮 / 成果發表</td>\r\n<td>\r\n<p id=\"yIsAKfs\"></p>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n','經理人週末研修班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','2125-revision-v1','','','2020-02-19 15:03:20','2020-02-19 07:03:20','',2125,'https://aiacademy.tw/2125-revision-v1/',0,'revision','',0),(10888,25,'2020-02-20 11:22:21','2020-02-20 03:22:21','','黃顯堯-AIA AI工程師 / 吳祥生-友達光電製程設備工程師','','publish','closed','open','','%e9%bb%83%e9%a1%af%e5%a0%af-aia-ai%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab-%e5%90%b3%e7%a5%a5%e7%94%9f-%e5%8f%8b%e9%81%94%e5%85%89%e9%9b%bb%e8%a3%bd%e7%a8%8b%e8%a8%ad%e5%82%99%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab','','','2020-03-07 18:24:52','2020-03-07 10:24:52','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10888',109,'post','',0),(10890,25,'2020-02-20 11:19:53','2020-02-20 03:19:53','','台南AI小聚0306','','inherit','closed','closed','','0306','','','2020-02-20 11:20:25','2020-02-20 03:20:25','',10888,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/0306.png',0,'attachment','image/png',0),(10891,25,'2020-02-20 11:22:21','2020-02-20 03:22:21','','黃顯堯-AIA AI工程師 / 吳祥生-友達光電製程設備工程師','','inherit','closed','closed','','10888-revision-v1','','','2020-02-20 11:22:21','2020-02-20 03:22:21','',10888,'https://aiacademy.tw/10888-revision-v1/',0,'revision','',0),(10893,28,'2020-02-20 13:16:57','2020-02-20 05:16:57','','蔡明順 - 台灣人工智慧學校 營運長 <br> 葛介正 - 基律智財 總經理','','inherit','closed','closed','','10280-revision-v1','','','2020-02-20 13:16:57','2020-02-20 05:16:57','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-revision-v1/',0,'revision','',0),(10896,16,'2020-02-22 13:29:15','2020-02-22 05:29:15','<div class=v2intro>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/curriculum-mgr/\">為期十六周的時間，每周六的全天班形式進行</a>，給予所有經理人學員全面的人工智慧概觀。除了課程之外，還能進行深入的研討及交流，讓學員們能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過互動安排充分領略這些技術的實際應用方式及限制，以及進行學員間跨領域的交流學習。\r\n</p>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班目標為讓不同領域的專業經理人能夠如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識及管理專才，以正確的認知及方向感來掌舵，帶領人工智慧團隊，協助各企業以人工智慧解決問題及進行升級。我們的經理人學員們在結訓後將擔任種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及正確的人工智慧認知及方向感協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧技術皆涵蓋，提供完整的大局觀。在後期階段，本班將與技術領袖培訓班協同進行專題研討，讓經理人學員們能在課程中體驗與人工智慧技術人員的互動，同時培養定義問題、解決及場域導入方式等未來帶領人工智慧團隊所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-revision-v1','','','2020-02-22 13:29:15','2020-02-22 05:29:15','',492,'https://aiacademy.tw/492-revision-v1/',0,'revision','',0),(10900,21,'2020-02-22 15:32:58','2020-02-22 07:32:58','[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 4 月 18 日起，至 2020 年 8 月8 日止；每週五、六 09:30 - 18:00，共 16 週，6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]200名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]新竹市科學園區力行路 21 號[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020 年 03 月 03 日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 03 月 14 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 03 月 18 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：32,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明；服役者則須提出徵集令）`本期停課日：6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/12/18開放報名`2020/03/03報名截止日`2020/03/14報名者進行網路考試(14:00-15:40)`2020/03/18錄取名單公布`2020/03/25正取生註冊截止`2020/04/18學期開始`2020/08/08學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech-elite/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=137\"]</div>\r\n[word_section_end]','新竹分校第五期技術精英班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9915-revision-v1','','','2020-02-22 15:32:58','2020-02-22 07:32:58','',9915,'https://aiacademy.tw/9915-revision-v1/',0,'revision','',0),(10901,21,'2020-02-22 15:33:51','2020-02-22 07:33:51','[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 4 月 18 日起，至 2020 年 8 月 8 日止；原則上每週六早上 9:30 至下午06:30，2020 年 6 月 27 日適逢端午連假停課一日。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]新竹市科學園區力行路 21 號[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱<a href=\"/curriculum-mgr/\">經理人週末研修班課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020 年 03 月 03 日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 3 月 18 日 17:00。`公布方式：以電子郵件寄發通知，並同步公布於官網。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section][word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報名資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=\"color: #ff0000;\">2020 年 6 月 27 日適逢端午連假停課一日</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/03/03報名截止日`2020/03/18錄取名單公布`2020/03/25正取生註冊截止`2020/04/18學期開始`2020/08/08 學期結束[/timeline]\r\n<p style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"266663527\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&amp;id=138\"]</p>','新竹分校第五期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9908-revision-v1','','','2020-02-22 15:33:51','2020-02-22 07:33:51','',9908,'https://aiacademy.tw/9908-revision-v1/',0,'revision','',0),(10902,21,'2020-02-22 16:18:59','2020-02-22 08:18:59','','陳敦和 / AIA 技術處副處長 <br>林建憲 / 大量科技董事長特助','','inherit','closed','closed','','10862-revision-v1','','','2020-02-22 16:18:59','2020-02-22 08:18:59','',10862,'https://aiacademy.tw/10862-revision-v1/',0,'revision','',0),(10906,16,'2020-02-25 18:06:28','2020-02-25 10:06:28','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>要深入了解產業如何應用人工智慧達成策略目標，首先必須瞭解AI究竟能做哪些事？無法做什麼事？企業對於AI又存在著哪些誤解？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。</span></p></blockquote>\r\n\r\n<p>最近幾年大家一定經常聽到，人工智慧是台灣產業轉型關鍵技術這樣的說法，也有不少企業宣布已經導入人工智慧。但是，到底什麼是人工智慧？我想我們必須在課程開始的第一個重點，先釐清這個概念。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧定義</strong></h2>\r\n<p class=\"blueP\">人工智慧的定義是，任何讓電腦能夠表現出類似人類智慧行為的技術。實現人工智慧的技術有許多種，目前這一波的人工智慧浪潮中，最主要用來實現人工智慧的技術叫做機器學習。</p>\r\n\r\n<p>機器學習的定義是，能夠從資料裡頭學習到規則的演算法，之後我們就可以將這些規則實作在電腦系統中，讓電腦展現看起來有智慧的行為。依這個定義來看，機器學習需要有資料才能發揮功用，所以，是否有合適的可用資料也是實現人工智慧的關鍵之一。</p>\r\n\r\n<p>因此，人工智慧、機器學習以及大數據這三個大家常見的名詞，事實上是息息相關的。今天的人工智慧系統，底層的引擎都是機器學習模型；而機器學習必須要基於大數據才能淬取出有用的規則。換句話說，<span class=\"blueP\">我們可以將大數據想成原料，機器學習則是處理這些原料的方法，而產出的結果就是人工智慧。</span></p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-1-e1576557161249.jpg\" alt=\"人工智慧、大數據與機器學習\" width=\"870\" height=\"400\" class=\"alignnone size-full wp-image-9882\" /></p>\r\n\r\n<p>人工智慧雖是台灣普遍關注的熱門議題，不僅企業想擁抱人工智慧，人才也想往人工智慧領域移動，大家也都聽過，人工智慧將帶領新一波科技革命，但究竟產業如何導入人工智慧，仍然是不太清楚。在認知不清的狀況下，台灣企業目前的資料運用程度，通常與人工智慧應用仍有一段距離。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧發展的三個面向</strong></h2>\r\n<p>所以，在今天的課程中，要跟大家談的第二個重點是，先了解人工智慧發展的三個面向，再聚焦台灣產業與人工智慧的關係。</p>\r\n<p><span class=\"blueP\">人工智慧發展的第一個面向指的是技術發展，這個面向通常由學術界或業界實驗室來進行，鑽研機器學習演算法的改善。<span class=\"blueP\">它的目的是讓以前做不到的事變成可以做到，讓演算法可以基於同樣的資料在同樣的條件下，讓電腦表現出來更聰明。因為我們這個系列課程的目的在於人工智慧應用，在這次的課程中我們先不深入討論。</p>\r\n<p class=\"blueP\">人工智慧發展的第二個面向是AI產業化，像大家都知道的無人車、無人機、無人商店或服務型機器人，這些以人工智慧技術為主軸，所發展出來的新產業或新商業模式，稱為AI產業化。</p>\r\n\r\n<p><span class=\"blueP\">第三個面向，就是我們在這十二堂課程中要深入與各位分享討論的，叫做產業AI化。產業AI化指的是將人工智慧導入現有的各式產業中。</span>不論是製造業、金融業、零售業、服務業、農林漁牧業等等，都可以藉由人工智慧的協助，提升產品或服務的品質，同時降低管理、人事及生產成本等等，維持及提升產業競爭力，甚至成為升級及轉型的契機。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-2-e1576557397220.jpg\" alt=\"人工智慧發展的三個面向\" width=\"870\" height=\"528\" class=\"alignnone size-full wp-image-9884\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>商業智慧平台不等於人工智慧</strong></h2>\r\n\r\n<p><span class=\"blueP\">不同產業對於產業AI化的需求與方向不太一樣。</span>根據我個人協助許多企業的經驗，金融業與電信業因為監理法規的要求，通常已累積大量交易及使用者行為資料；製造業方面，因為工業4.0與物聯網的觀念推行，尤其是電子製造業，許多中、大型廠商都積極蒐集從備料，排程，生產，出貨到實際運行的所有資料。另外，電商平台生而數位，掌握所有使用者的交易資料。大型零售業也在POS系統的幫忙之下，有限度地瞭解使用者喜好及行為。</p>\r\n<p>這些產業基本上資料充足，且資料架構相對成熟，其中許多已經投資商業智慧平台，可以透過資源儀表板或關鍵績效指標的呈現，來做情勢評估，並據此進行管理。不過，應用數據報表來做情勢評估，仍仰賴人力來做解讀及決策，只是資料分析的最淺層應用，與人工智慧還有一段很長的距離。若企業自己覺得，我已經收集很多資料，每天也都有報表可以看，就是大數據的應用，那實在是太可惜了。 </p>\r\n<p class=\"blueP\">產業AI化談的就是下一步，在企業收集資料並有可能開始進行資料分析後，能讓「資料為企業產生價值」的終極手段，就是人工智慧。</p>\r\n<p>Gartner有篇報告<span class=\"blueP\">將資料分析按深度分為四個階段：描述型分析、診斷型分析、預測型分析與指示型分析。這四種階段，分別要回答「發生了什麼？」「為什麼發生？」「未來是否發生？」「如何讓它發生？」這四個問題。</span>其中，我們通常把前兩個層次，也就是描述型分析、診斷型分析，歸類為商業智慧平台的能力，而把後兩個層次，預測型分析與指示型分析，歸類為人工智慧，因為預測及指示，指示就是指下指令的動作，像是擁有人類智慧才能進行的工作。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-3-e1576574583444.jpg\" alt=\"資料分析運用四大階段\" width=\"870\" height=\"458\" class=\"alignnone size-full wp-image-9892\" /></p>\r\n<p>依我過去數年的觀察，比對上面所提到的描述、診斷、預測與指示四種資料分析階段，也可以說是資料運用的深度，目前台灣企業多數還停留在前兩個階段，甚至是第一個階段，也就是拿著數據產出報表，以人來解讀，號稱是洞察報告的階段。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>須先破除「人類才能做決策」迷思</strong></h2>\r\n<p>困難的是，有些企業誤以為這就是大數據分析該有的運用方式，因為只有人類可以理解瞬息萬變的市場，才有足夠的領域知識及經驗來進行企業裡各式大大小小的決策。這個理解在某些情境是正確的，畢竟今天的人工智慧還沒有真正的智慧；但在許多情境是錯誤的，有太多實例可以證明，在各式商業情境中，人工智慧進行決策，可以比有經驗的從業人員決策更為準確且快速。</p>\r\n<p>因此，在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。<span class=\"blueP\">大家必須破除「人類才能做決策」的迷思，將資料運用能力提升到「預測」與「指示」的層次，讓人工智慧以合適的角色、合適的方式進入合適的企業流程中，透過人與人工智慧協同合作，讓人工智慧在各方面為企業加分，無論是開源，節流或是提升企業效率。</span></p>\r\n<p>要如何做到這一步呢？在下一次課程中，將會與各位分享，如何讓人工智慧持續變聰明的關鍵技術。</p>\r\n','台灣產業AI化的問題1〉大數據、機器學習與人工智慧','','inherit','closed','closed','','9871-revision-v1','','','2020-02-25 18:06:28','2020-02-25 10:06:28','',9871,'https://aiacademy.tw/9871-revision-v1/',0,'revision','',0),(10907,28,'2020-02-27 09:02:51','2020-02-27 01:02:51','','劉又綺 - AIA AI 工程師<br>黎建輝 - 集創園國際 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10:46:14','2020-02-27 02:46:14','[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 4 月 18 日起，至 2020 年 8 月 8 日止；原則上每週六早上 9:30 至下午06:30，2020 年 6 月 27 日適逢端午連假停課一日。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]新竹市科學園區力行路 21 號[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱<a href=\"/curriculum-mgr/\">經理人週末研修班課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020 年 03 月 03 日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 3 月 18 日 17:00。`公布方式：以電子郵件寄發通知，並同步公布於官網。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section][word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section][word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報名資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=\"color: #ff0000;\">2020 年 6 月 27 日適逢端午連假停課一日</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/03/03報名截止日`2020/03/18錄取名單公布`2020/03/25正取生註冊截止`2020/04/18學期開始`2020/08/08 學期結束[/timeline]\r\n<p style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"266663527\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&amp;id=138\"]</p>','新竹分校第五期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9908-revision-v1','','','2020-02-27 10:46:14','2020-02-27 02:46:14','',9908,'https://aiacademy.tw/9908-revision-v1/',0,'revision','',0),(10912,1,'2020-02-27 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title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：32,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明；服役者則須提出徵集令）`本期停課日：6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/12/18開放報名`2020/03/03報名截止日`2020/03/14報名者進行網路考試(14:00-15:40)`2020/03/18錄取名單公布`2020/03/25正取生註冊截止`2020/04/18學期開始`2020/08/08學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech-elite/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=137\"]</div>\r\n[word_section_end]','新竹分校第五期技術精英班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9915-revision-v1','','','2020-02-27 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class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1fnVzQoBQ4eo4_nXDFpQyNe5DZq8A3Ra3/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1-90C_JeNH2D3M0TXJBkzIK3R9hIQelKh/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','publish','closed','open','','meetuptaipei20200310','','','2020-03-17 13:49:41','2020-03-17 05:49:41','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10936',127,'post','',0),(10937,21,'2020-02-28 14:20:01','2020-02-28 06:20:01','','AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）','','inherit','closed','closed','','0310-meetup','','','2020-03-11 14:41:13','2020-03-11 06:41:13','',10936,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10938,21,'2020-02-28 14:20:40','2020-02-28 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title=\"報名注意事項及規定：\"]考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 links=\"網路報名https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 2020/03/25{/span} 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 11 日 (星期六) 14:00-15:10，採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\">網路考試</a>。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正 (備) 取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格 (因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長核可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/12/20開放報名</a>`2020/03/25報名截止日`2020/04/11報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:10)`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/05學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tech/\" text=\"課程大鋼\"][admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\"]\r\n</div>','台北總校第七期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9928-revision-v1','','','2020-03-06 17:48:44','2020-03-06 09:48:44','',9928,'https://aiacademy.tw/9928-revision-v1/',0,'revision','',0),(10957,21,'2020-03-06 17:51:25','2020-03-06 09:51:25','[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 4 月 18 日起，至 2020 年 8 月8 日止；每週五、六 09:30 - 18:00，共 16 週，6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]200名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]新竹市科學園區力行路 21 號[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020 年 03 月 03 日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 03 月 14 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 03 月 18 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：32,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明；服役者則須提出徵集令）`本期停課日：6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/12/18開放報名`2020/03/03報名截止日`2020/03/14報名者進行網路考試(14:00-15:10)`2020/03/18錄取名單公布`2020/03/25正取生註冊截止`2020/04/18學期開始`2020/08/08學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech-elite/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=137\"]</div>\r\n[word_section_end]','新竹分校第五期技術精英班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9915-revision-v1','','','2020-03-06 17:51:25','2020-03-06 09:51:25','',9915,'https://aiacademy.tw/9915-revision-v1/',0,'revision','',0),(10958,21,'2020-03-06 17:52:10','2020-03-06 09:52:10','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-03-06 17:52:10','2020-03-06 09:52:10','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10959,21,'2020-03-06 18:20:12','2020-03-06 10:20:12','<p>以下考試須知適用的招生期數為：台北總校第七期技術領袖培訓班、新竹分校第五期技術精英班、南部分校第四期技術領袖培訓班。</p></strong>\r\n<p>1. 考試時間共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前一週內以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14 </p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a></p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-03-06 18:20:12','2020-03-06 10:20:12','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10963,11,'2020-03-07 10:45:02','2020-03-07 02:45:02','\n如果我還有問題想請教， 可以直接寫信或來電至各校信箱詢問：\n台北 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a>，02-8512-3731\n新竹 <a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw </a>，03-579-8201\n台中 <a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw </a>，04-2301-5116\n台南 <a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw </a>，06-279-4380\n','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-autosave-v1','','','2020-03-07 10:45:02','2020-03-07 02:45:02','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10964,11,'2020-03-07 10:45:05','2020-03-07 02:45:05','\r\n如果我還有問題想請教， 可以直接寫信或來電至各校信箱詢問：\r\n台北 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a>，02-8512-3731\r\n新竹 <a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw </a>，03-579-8201\r\n台中 <a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw </a>，04-2301-5116\r\n台南 <a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw </a>，06-279-4380\r\n','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-revision-v1','','','2020-03-07 10:45:05','2020-03-07 02:45:05','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-revision-v1/',0,'revision','',0),(10965,11,'2020-03-07 10:45:36','2020-03-07 02:45:36','如果我還有問題想請教， 可以直接寫信或來電至各校信箱詢問：\r\n台北 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a>，02-8512-3731<br>\r\n新竹 <a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw </a>，03-579-8201<br>\r\n台中 <a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw </a>，04-2301-5116<br>\r\n台南 <a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw </a>，06-279-4380<br>\r\n','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-revision-v1','','','2020-03-07 10:45:36','2020-03-07 02:45:36','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-revision-v1/',0,'revision','',0),(10966,11,'2020-03-07 10:45:49','2020-03-07 02:45:49','如果我還有問題想請教， 可以直接寫信或來電至各校信箱詢問：<br>\r\n台北 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a>，02-8512-3731<br>\r\n新竹 <a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw </a>，03-579-8201<br>\r\n台中 <a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw </a>，04-2301-5116<br>\r\n台南 <a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw </a>，06-279-4380<br>\r\n','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-revision-v1','','','2020-03-07 10:45:49','2020-03-07 02:45:49','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-revision-v1/',0,'revision','',0),(10967,11,'2020-03-07 10:46:56','2020-03-07 02:46:56','如果我還有問題想請教， 可以直接寫信或來電至各校信箱詢問：<br>\r\n台北 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a> | 02-8512-3731<br>\r\n新竹 <a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw </a> | 03-579-8201<br>\r\n台中 <a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw </a> | 04-2301-5116<br>\r\n台南 <a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw </a> | 06-279-4380<br>\r\n','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-revision-v1','','','2020-03-07 10:46:56','2020-03-07 02:46:56','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-revision-v1/',0,'revision','',0),(10968,11,'2020-03-07 10:47:45','2020-03-07 02:47:45','如果我還有問題想請教， 可以直接寫信或來電至各校信箱詢問：<br>\r\n台北:<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw </a>,02-8512-3731<br>\r\n新竹:<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw </a>,03-579-8201<br>\r\n台中:<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw </a>,04-2301-5116<br>\r\n台南:<a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw </a>,06-279-4380<br>\r\n','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-revision-v1','','','2020-03-07 10:47:45','2020-03-07 02:47:45','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-revision-v1/',0,'revision','',0),(10969,11,'2020-03-07 10:48:12','2020-03-07 02:48:12','如果我還有問題想請教， 可以直接寫信或來電至各校信箱詢問：<br>\r\n台北:<a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>,02-8512-3731<br>\r\n新竹:<a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a>,03-579-8201<br>\r\n台中:<a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a>,04-2301-5116<br>\r\n台南:<a 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, 02-8512-3731<br>\r\n新竹 : <a href=\"mailto:hc@aiacademy.tw\">hc@aiacademy.tw</a> , 03-579-8201<br>\r\n台中 : <a href=\"mailto:tc@aiacademy.tw\">tc@aiacademy.tw</a> , 04-2301-5116<br>\r\n台南 : <a href=\"mailto:st@aiacademy.tw\">st@aiacademy.tw</a> , 06-279-4380<br>\r\n','如何與學校聯絡？','','inherit','closed','closed','','6764-revision-v1','','','2020-03-07 10:49:00','2020-03-07 02:49:00','',6764,'https://aiacademy.tw/6764-revision-v1/',0,'revision','',0),(10976,29,'2020-03-07 18:04:39','2020-03-07 10:04:39','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>來去智慧製造試營運場域校外交流 & 透過 AI，讓電影特效更簡單！</strong></h2>\r\n<p>工研院智慧機械科技中心 梁碩芃經理</p>\r\n介紹5G計畫以及智慧機械雲，5G擁有更快的傳輸率(10Gbps)、低網路時延(1ms)、Wifi的應用服務模式等等的優點，並在未來的工業應用下提供遠端技術服務，其中Beckhoff、Bosch、Siemen皆已投入研發EtherCAT、ProfiNet在5G應用上。未來5G更會運用到各個產業上，也期待各產業菁英交流應用與技術層面經驗！</p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 徐嘉呈AI工程師</p>\r\n運用Motion capture製作動畫特效，其原理為用機器學習擷取臉部特徵，並透過數張照片追蹤特徵，將資料融合後，計算出位移、旋轉矩陣之方式，訓練模型發展出3D擬真角色。徐嘉呈工程師更大方地分享，自己實作過程中失敗與修正後的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/20200320小聚圖片-e1583575459\r\n722.jpg\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"520\" class=\"alignnone size-full wp-image-10980\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台中小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：智慧機械科技中心-5G技術簡介與計畫(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1Ve-ZNJE5gUWHwrDu95wUhNjdhAfd23SP/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：透過 AI，讓電影特效更簡單！(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1_H0576Ck8tNdYn7-kKByN3dxHfc7wnzo/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','徐嘉呈 - AIA AI 工程師 / 梁碩芃 - 工研院智慧機械科技中心經理','','publish','closed','open','','meetuptaichung20200320','','','2020-07-28 10:54:10','2020-07-28 02:54:10','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10976',107,'post','',0),(10979,29,'2020-03-07 18:02:49','2020-03-07 10:02:49','','徐嘉呈 - AIA AI 工程師 / 梁碩芃 - 工研院智慧機械科技中心經理','','inherit','closed','closed','','10832-autosave-v1','','','2020-03-07 18:02:49','2020-03-07 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class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！(<a href=\"https://reurl.cc/vD5Zbo\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(<a href=\"https://reurl.cc/3DN2qR\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','蔡易霖-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','publish','closed','open','','meetuptainan20200320','','','2020-03-21 18:01:21','2020-03-21 10:01:21','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10988',106,'post','',0),(10990,25,'2020-03-10 13:54:23','2020-03-10 05:54:23','','0320 台南小聚','','inherit','closed','closed','','0320','','','2020-03-10 13:54:45','2020-03-10 05:54:45','',10988,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/0320.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10991,25,'2020-03-10 13:57:20','2020-03-10 05:57:20','','王友群-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-revision-v1','','','2020-03-10 13:57:20','2020-03-10 05:57:20','',10988,'https://aiacademy.tw/10988-revision-v1/',0,'revision','',0),(10992,16,'2020-08-07 10:44:45','0000-00-00 00:00:00','<style>\nspan.em{\ncolor:#b10500;\nfont-weight: 500;\n}\n.blueP{\ncolor:#5391c0;\nfont-weight: none;\n}\n.source{\ncolor: gray;\nfont-size: 13px;\n}\n</style>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg\" alt=\"\" width=\"3100\" height=\"276\" class=\"alignnone size-full wp-image-11012\" />\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>開啟 AI 社群的交流平台</strong></h2>\n台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，台北、台中、南部每隔兩周舉辦一次，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，提供技術與創新、創業社群相互分享與媒合的平台。\n\n每次活動，除了有工程師們的技術分享之外，也會邀請人工智慧領域相關的社群夥伴、創業朋友一起到場，分享自己的心得與成果。是工程師們取暖，也是創業者們交流分享的園地！\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\n\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為經理人設計的人工智慧課程：</strong></h2>\n<p>\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\n</p>\n<div class=v2intro>\n\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\n</div><!--v2intro-->\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為技術人所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\n<p>\n技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\n</p>\n<div class=v2intro>\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-st/\">南部分校簡章</a></div>\n</div><!--v2intro-->\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\n','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','draft','closed','open','','meetup-side-share','','','2020-08-07 10:44:45','2020-08-07 02:44:45','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10992',105,'post','',0),(10994,16,'2020-03-11 11:09:19','2020-03-11 03:09:19','','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:09:19','2020-03-11 03:09:19','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(10995,16,'2020-03-11 11:11:50','2020-03-11 03:11:50','<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" />','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:11:50','2020-03-11 03:11:50','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(10996,16,'2020-03-11 11:19:27','2020-03-11 03:19:27','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<p>除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:19:27','2020-03-11 03:19:27','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(10997,16,'2020-03-11 11:20:07','2020-03-11 03:20:07','<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p><p><p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:20:07','2020-03-11 03:20:07','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(10998,16,'2020-03-11 11:21:39','2020-03-11 03:21:39','關於台灣人工智慧學校\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p><p><p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n課程介紹\r\n\r\n簡報分享','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:21:39','2020-03-11 03:21:39','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(10999,16,'2020-03-11 11:22:29','2020-03-11 03:22:29','<p>關於台灣人工智慧學校</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n\r\n課程介紹\r\n\r\n簡報分享','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:22:29','2020-03-11 03:22:29','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11000,16,'2020-03-11 11:25:11','2020-03-11 03:25:11','<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關於台灣人工智慧學校</strong>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>課程介紹</strong>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 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class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:33:24','2020-03-11 03:33:24','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11004,16,'2020-03-11 11:34:52','2020-03-11 03:34:52','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_519284380-2.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-10127\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關於台灣人工智慧學校</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:34:52','2020-03-11 03:34:52','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11005,16,'2020-03-11 11:35:35','2020-03-11 03:35:35','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/11/57004751_1724184254350011_2917494743560617984_o-1.jpg\" alt=\"\" width=\"2261\" height=\"1213\" class=\"alignnone size-full wp-image-9348\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關於台灣人工智慧學校</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:35:35','2020-03-11 03:35:35','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11006,16,'2020-03-11 11:35:51','2020-03-11 03:35:51','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關於台灣人工智慧學校</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:35:51','2020-03-11 03:35:51','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11008,16,'2020-03-11 11:51:15','2020-03-11 03:51:15','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>開啟 AI 社群的交流平台</strong></h2>\r\n每隔兩周持續透過在台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南校區的 meetup 聚會，是目前台灣最大的 AI 定期聚會。參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，提供技術與創新、創業社群相互分享與媒合的平台。\r\n\r\n每次活動，除了有工程師們的技術分享之外，也會邀請人工智慧領域相關的社群夥伴、創業朋友一起到場，分享自己的心得與成果。是工程師們取暖，也是創業者們交流分享的園地！\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關於台灣人工智慧學校</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:51:15','2020-03-11 03:51:15','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11009,16,'2020-03-11 11:51:38','2020-03-11 03:51:38','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 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class=\"writingsH2\"><strong>課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:52:09','2020-03-11 03:52:09','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11011,16,'2020-03-11 11:52:27','2020-03-11 03:52:27','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>開啟 AI 社群的交流平台</strong></h2>\r\n每隔兩周持續透過在台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南校區的 meetup 聚會，是目前台灣最大的 AI 定期聚會。參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，提供技術與創新、創業社群相互分享與媒合的平台。\r\n\r\n每次活動，除了有工程師們的技術分享之外，也會邀請人工智慧領域相關的社群夥伴、創業朋友一起到場，分享自己的心得與成果。是工程師們取暖，也是創業者們交流分享的園地！\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 11:52:27','2020-03-11 03:52:27','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11012,16,'2020-03-11 12:05:36','2020-03-11 04:05:36','','1240110','','inherit','closed','closed','','1240110','','','2020-03-11 12:05:36','2020-03-11 04:05:36','',10992,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11013,16,'2020-03-11 12:05:44','2020-03-11 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class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:05:44','2020-03-11 04:05:44','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11014,16,'2020-03-11 12:11:55','2020-03-11 04:11:55','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg\" alt=\"\" width=\"3100\" height=\"276\" class=\"alignnone size-full wp-image-11012\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>開啟 AI 社群的交流平台</strong></h2>\r\n台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，台北、新竹、台中、南部四地每隔兩周舉辦一次，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，提供技術與創新、創業社群相互分享與媒合的平台。\r\n\r\n每次活動，除了有工程師們的技術分享之外，也會邀請人工智慧領域相關的社群夥伴、創業朋友一起到場，分享自己的心得與成果。是工程師們取暖，也是創業者們交流分享的園地！\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧課程介紹</strong></h2>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:11:55','2020-03-11 04:11:55','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11015,16,'2020-03-11 12:25:22','2020-03-11 04:25:22','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg\" alt=\"\" width=\"3100\" 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center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:25:22','2020-03-11 04:25:22','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11016,16,'2020-03-11 12:26:19','2020-03-11 04:26:19','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg\" alt=\"\" width=\"3100\" height=\"276\" class=\"alignnone size-full 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class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:26:19','2020-03-11 04:26:19','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11017,16,'2020-03-11 12:45:39','2020-03-11 04:45:39','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg\" alt=\"\" width=\"3100\" height=\"276\" class=\"alignnone size-full wp-image-11012\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>開啟 AI 社群的交流平台</strong></h2>\r\n台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，台北、新竹、台中、南部四地每隔兩周舉辦一次，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，提供技術與創新、創業社群相互分享與媒合的平台。\r\n\r\n每次活動，除了有工程師們的技術分享之外，也會邀請人工智慧領域相關的社群夥伴、創業朋友一起到場，分享自己的心得與成果。是工程師們取暖，也是創業者們交流分享的園地！\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧課程介紹：經理人班課程</strong></h2>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:45:39','2020-03-11 04:45:39','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11018,16,'2020-03-11 12:47:01','2020-03-11 04:47:01','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg\" alt=\"\" width=\"3100\" height=\"276\" class=\"alignnone size-full wp-image-11012\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>開啟 AI 社群的交流平台</strong></h2>\r\n台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，台北、新竹、台中、南部四地每隔兩周舉辦一次，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，提供技術與創新、創業社群相互分享與媒合的平台。\r\n\r\n每次活動，除了有工程師們的技術分享之外，也會邀請人工智慧領域相關的社群夥伴、創業朋友一起到場，分享自己的心得與成果。是工程師們取暖，也是創業者們交流分享的園地！\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為經理人設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<p>\r\n我們將在期末安排專題成果發表會促進各領域專家的交流，讓本班所培訓之人工智慧人才無論是在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:47:01','2020-03-11 04:47:01','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11019,16,'2020-03-11 12:47:51','2020-03-11 04:47:51','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/1240110.jpg\" alt=\"\" width=\"3100\" height=\"276\" class=\"alignnone size-full wp-image-11012\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>開啟 AI 社群的交流平台</strong></h2>\r\n台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，台北、新竹、台中、南部四地每隔兩周舉辦一次，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，提供技術與創新、創業社群相互分享與媒合的平台。\r\n\r\n每次活動，除了有工程師們的技術分享之外，也會邀請人工智慧領域相關的社群夥伴、創業朋友一起到場，分享自己的心得與成果。是工程師們取暖，也是創業者們交流分享的園地！\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為經理人設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<p>\r\n我們將在期末安排專題成果發表會促進各領域專家的交流，讓本班所培訓之人工智慧人才無論是在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:47:51','2020-03-11 04:47:51','',10992,'https://aiacademy.tw/10992-revision-v1/',0,'revision','',0),(11020,16,'2020-03-11 12:49:29','2020-03-11 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class=\"writingsH2\"><strong>專為經理人設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為技術人所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>簡報分享</strong></h2>','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:49:29','2020-03-11 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src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為經理人設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為技術人所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n','台灣人工智慧小聚會後簡報分享','','inherit','closed','closed','','10992-revision-v1','','','2020-03-11 12:50:24','2020-03-11 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class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為經理人設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-mgr-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為技術人所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<div class=v2intro>\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-hc/\">新竹分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','inherit','closed','closed','','10936-revision-v1','','','2020-03-11 13:07:39','2020-03-11 05:07:39','',10936,'https://aiacademy.tw/10936-revision-v1/',0,'revision','',0),(11025,16,'2020-03-11 16:04:20','2020-03-11 08:04:20','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報下載</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(簡報下載)</p>\r\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1-90C_JeNH2D3M0TXJBkzIK3R9hIQelKh/view\">簡報下載</a>)</p>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','inherit','closed','closed','','10936-autosave-v1','','','2020-03-11 16:04:20','2020-03-11 08:04:20','',10936,'https://aiacademy.tw/10936-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11026,16,'2020-03-11 15:12:17','2020-03-11 07:12:17','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為經理人設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十六個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為技術人所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報下載</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(簡報下載)</p>\r\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(簡報下載)</p>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','inherit','closed','closed','','10936-revision-v1','','','2020-03-11 15:12:17','2020-03-11 07:12:17','',10936,'https://aiacademy.tw/10936-revision-v1/',0,'revision','',0),(11027,16,'2020-03-11 15:27:59','2020-03-11 07:27:59','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報下載</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(簡報下載)</p>\r\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(簡報下載)</p>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','inherit','closed','closed','','10936-revision-v1','','','2020-03-11 15:27:59','2020-03-11 07:27:59','',10936,'https://aiacademy.tw/10936-revision-v1/',0,'revision','',0),(11028,16,'2020-03-11 16:03:59','2020-03-11 08:03:59','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報下載</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(簡報下載)</p>\r\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1-90C_JeNH2D3M0TXJBkzIK3R9hIQelKh/view\">簡報下載</a>)</p>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','inherit','closed','closed','','10936-revision-v1','','','2020-03-11 16:03:59','2020-03-11 08:03:59','',10936,'https://aiacademy.tw/10936-revision-v1/',0,'revision','',0),(11029,16,'2020-03-11 16:05:18','2020-03-11 08:05:18','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" 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深度學習不卡關','焦點座談：《tf.keras 技術者們必讀！深度學習攻略手冊》導讀 ','inherit','closed','closed','','0313-01','','','2020-03-13 12:26:17','2020-03-13 04:26:17','',11031,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/0313-01.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11033,21,'2020-03-13 12:26:58','2020-03-13 04:26:58','','自學 AI 的那道光：Deep learning 深度學習不卡關','','inherit','closed','closed','','11031-revision-v1','','','2020-03-13 12:26:58','2020-03-13 04:26:58','',11031,'https://aiacademy.tw/11031-revision-v1/',0,'revision','',0),(11034,21,'2020-03-13 12:30:06','2020-03-13 04:30:06','','張嘉哲 / 專案處暨技術發展處處長、留學成 / 旗標資深研究員、汪紹軒 / 旗標科技工程師','','inherit','closed','closed','','11031-revision-v1','','','2020-03-13 12:30:06','2020-03-13 04:30:06','',11031,'https://aiacademy.tw/11031-revision-v1/',0,'revision','',0),(11035,21,'2020-03-13 12:31:09','2020-03-13 04:31:09','','張嘉哲 / AIA專案處暨技術處處長<br>留學成 / 旗標資深研究員、汪紹軒 / 旗標科技工程師','','inherit','closed','closed','','11031-autosave-v1','','','2020-03-13 12:31:09','2020-03-13 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INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (11038,16,'2020-03-13 14:21:58','2020-03-13 06:21:58','<style>\nspan.em{\ncolor:#b10500;\nfont-weight: 500;\n}\n.blueP{\ncolor:#5391c0;\nfont-weight: none;\n}\n</style>\n<p>AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 善用軟性資產</strong></h2>\n<p>從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。</p>\n<p>說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。</p>\n<p>但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。</p>\n<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','台灣產業AI化的問題11〉美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？','','inherit','closed','closed','','10685-autosave-v1','','','2020-03-13 14:21:58','2020-03-13 06:21:58','',10685,'https://aiacademy.tw/10685-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11039,16,'2020-03-13 14:22:01','2020-03-13 06:22:01','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>AI 成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\r\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\r\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\r\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\r\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\r\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\r\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\r\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\r\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\r\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\r\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\r\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\r\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\r\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\r\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\r\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\r\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\r\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\r\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\r\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\r\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\r\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 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成為世界各國嚴陣以待、兵家必爭之地，而美國、中國是競逐霸主地位的兩強，這幾乎已成為全球共識。在這樣的大環境下，台灣的AI發展還有什麼機會？過去的累積的競爭優勢是否已經不復存在？</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>在過去將近三個月的時間裡，和各位討論了台灣發展人工智慧各個層面的問題，今天要從全球競爭的角度切入，檢視台灣發展人工智慧的優勢與劣勢，以及該如何搭著這波人工智慧革命，運用它所帶來的機會，順利達到產業轉型的目標。</p>\r\n<p>很多人對於台灣產業前景抱持悲觀的態度，認為台灣人口少、自然資源貧瘠、內需市場小，都是無法突破的限制。而以代工為主的產業型態，近二十年在面對全球科技創新競賽時，也顯得欲振無力。</p>	\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盤點台灣基本條件 未必如想像中悲觀</strong></h2>\r\n<p>不過，我們不妨先來看幾個數字：台灣人口數 2300 萬，在全世界二百多個國家地區中，排名第 56。根據國際貨幣基金 (IMF) 2018 年 5 月所公布的資料，以購買力平價 (PPP) 為基礎計算出的各國人均 GDP，台灣以 5 萬 2304 美元名列全球第 19 位，領先日本和南韓。同樣的時間點，我們的外匯存底高達 4402 億美元，超越新加坡、南韓和香港。從 2017 年第三季到 2018 第二季，每季經濟成長率都超過 3%。</p>\r\n<p>再來看國民平均餘命，這是國家競爭力評比的重要指標之一，我國國民平均壽命 80.2 歲，女性和男性壽命比全球平均各高出 9 歲、7 歲。這當然和台灣醫療服務水準世界第 2，醫療技術排名亞洲第 1、世界第 3 的傑出成就，有極為密切的關係。</p>\r\n<p>而台灣的生活品質更是備受肯定，世界最大外派社群網站 Internations 調查，台灣排行全球最友善國家世界第一位；在耶魯大學環境績效指數評比中，台灣在亞洲居第三，僅次於新加坡及日本。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 關鍵技術結合製造實力 找回核心優勢</strong></h2>\r\n<p>更不能忽略的是，台灣多年累積的雄厚製造能力。代工製造的經濟模式，讓我們創造出經濟奇蹟，也培養出全世界很難找到的強大製造基礎，這是我們傲人的產業競爭力。</p>\r\n<p>不可否認，台灣過去 20 年來製造產業的外移，雖然延續了代工利基，卻也延遲了科技創新。所以，就像在之前課程中我們所提到的，人工智慧是一個必須掌握的重要關鍵技術，同時可能也是我們在未來 10 年、20 年唯一的轉型契機，可以幫助台灣產業徹底脫胎換骨、找回過去競逐國際的競爭力。</p>\r\n<p>環境因素和過去累積的基礎是優勢，也是限制，但這本來就是產業發展的常態，在資源有限的現實條件下，一個小小的國家不可能什麼都做、什麼都領先。特別是人工智慧的全球發展狀況，目前美國與中國兩強競爭的態勢幾乎已成定局。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>美中高規格軍備競賽 其他國家望塵莫及</strong></h2>\r\n<p>從產業發展的普遍要件來看，這兩個國家的人口分居全球第一及第三，內需市場規模原本就遙遙領先。美國長期傲視全球的科技實力自然不在話下，而中國政府與企業急起直追的企圖心及大動作，也令美國備感威脅。</p>\r\n<p>從目前人工智慧領域的領頭羊就可以看出，一邊是美國的 Amazon、Google、Facebook 與M icrosoft 等，另一邊在中國則是百度、阿里巴巴、騰訊、京東等，都是超大型的網路科技公司，兩強在資金、人才的高規格軍備競賽，讓其他國家望塵莫及。</p>\r\n<p>由於這波的人工智慧發展跟資料有直接關係，中國挾其眾多人口數、大量快速流動的金融往來數據、行動商務資料甚至安控攝影的普遍性，在民生及消費行為資料的累積速度上，幾乎沒有任何國家可以超越。</p>\r\n<p>在這樣的兩強競爭現況中，我們可以很清楚看到台灣應該選擇的發展路線。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人才短缺、資料取得不易 AI 前瞻技術非台灣強項</strong></h2>\r\n<p>從基本條件來看，台灣沒有很大的內需市場；雖然有資金，但無論內外資的投資金額都逐漸下降，而且投資標的相當保守。在人才方面，大多集中在半導體與製造業，發展人工智慧所需的科學及工程人才嚴重短缺。還有，資料取得不易，再加上個資法的限制，對於人工智慧的發展及應用都或多或少形成障礙。</p>\r\n<p>再仔細盤點，可以發現人工智慧的前瞻技術研發，不會是台灣的強項。最直接的原因是在這個領域中，台灣的研究人才數量及規模無法跟大國、甚至大型科技公司相比，光是 Google 一家公司的人工智慧學者就比全台灣的人工智慧學者還多。加上業界高階研發人才的薪資水準遠低於中美科技大廠，優秀人才不斷外流，就算留在台灣也往往投效外商公司，造成本土企業人工智慧人才的空洞化。</p>\r\n<p>還有另一個必須正視的問題是，人工智慧在台灣的產業應用，嚴格說來發展速度已經落後，必須急起直追。但如同在前面幾堂課中所提到的，發展人工智慧其實是IT戰力大盤點，資訊系統的技術債若沒還清，想直接越級發展進階人工智慧應用的可能性幾乎等於零。對於目前還沒有直接面對外來競爭的產業，還有些許時間來強化資訊及資料基礎建設，而原本就需要與全球市場競爭的產業，用人工智慧來進行產業升級更是刻不容緩的議題。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業IT部門普遍戰力不足 引發連串負面循環</strong></h2>\r\n<p>令人不解的是，長期做為資通訊產品輸出強國，台灣企業的 IT 部門為什麼會普遍戰力不足？這可以分為內外兩個層面來探討。</p>\r\n<p>從企業內部來看，其實是因為定位問題所引發的連串負向循環。大部分企業自始至終就將 IT 部門定位為支援單位，只要電腦系統及網路運作穩定，也不要有電腦病毒入侵就好。功能不用強大，一切以支援公司營運及業務運做為前提，與公司發展策略及業務如何拓展沒有絲毫關係，IT 部門只要聽命行事就好。</p>\r\n<p>由於這個定位，IT 部門的資源少，開發能量就低，以專案外包及系統維護為主要工作，大家就會覺得它無法引導業務。長此以往，IT 部門只能扮演被動的支援單位，沒有實力擔任企業的策略角色，更難以想像能夠靠著IT來扮演業務的加速器，成功引領企業轉型創造更高的價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>國外大廠技術難接軌 國內軟體開發人才又稀少</strong></h2>\r\n<p>IT 部門戰力不足的外部因素，則是因為軟體技術發源地多在國外，而國外科技大廠在台灣的人力配置以業務及顧問團隊為主，工程師也多以安裝、客製化、教學、維護為主要職責，雖然熟悉系統的安裝及操作，但核心技術無法與開發團隊真正接軌，也就無法以國外大廠的技術拉升國內的工程技術水平。</p>\r\n<p>另一方面，國內產業因資源傾斜至電子及半導體業，軟體開發工程師相對稀少，無法形成相互激盪快速流動的人才社群，也造成企業即使以高薪徵求技術高端的 IT 人員，在市場上也不容易找得到。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧民主化浪潮 降低進入 AI 門檻</strong></h2>\r\n<p>就像每個國家一樣，台灣的產業當然有優勢與劣勢，在人工智慧這個全球戰場上，我們目前扮演的主要角色類似「軍火商」，以半導體及運算設備的提供來協助科技大廠捉對廝殺，而在技術的發展及應用的加值上，才正要大舉投入。</p>\r\n<p>幸運的是，由於人工智慧民主化的浪潮，在全球頂尖大學、大型科技公司、非營利組織如 OpenAI 基金會的推波助瀾下，機器學習及深度學習的進入門檻快速降低，讓任何有程式設計基礎的人，都可以輕易在幾個月內學會基本的人工智慧技術，應用在各個不同的產業中，成為產業成長及轉型的加速器。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣應專注利基產業 善用軟性資產</strong></h2>\r\n<p>從台灣人工智慧學校及各大學開始，今年有許多教學資源陸續上線，也加速台灣人工智慧人才的培育；再加上包括微軟在內的科技大廠來台設立研發中心，招募數百位工程師進行人工智慧核心技術研發，相信對於快速提升台灣的人工智慧系統研發水準都會有直接的幫助。</p>\r\n<p>說大不大，說小不小的島國，我們必須了解專注是我們唯一的武器。人工智慧是強上加強的工具，因此，要以人工智慧讓台灣站上世界的舞台，我們必須奠基在自己的利基上，而我們的利基在哪裡呢？製造及醫療是最為共通的答案。</p>\r\n<p>但除此之外，我們仍有許多世界少有的軟性資產，或許是語言、或許是飲食文化、或許是我們對應挑戰的軔性或是我們對待陌生人的和善，我沒有答案。但這中間也許有下一個帶動台灣經濟成長的機會，也是我們要積極尋找人工智慧應用的利基點。</p>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','台灣產業AI化的問題11〉美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？','','inherit','closed','closed','','10685-revision-v1','','','2020-03-13 14:26:16','2020-03-13 06:26:16','',10685,'https://aiacademy.tw/10685-revision-v1/',0,'revision','',0),(11045,16,'2020-03-15 23:34:38','2020-03-15 15:34:38','<p>隨著科技進展，人工智慧已經在我們生活周遭隨處可見。過去幾年來，我們對人工智慧的認知，早已不再只限於科幻電影中的機器人想像，還知道AI對於產業及生活的幫助。但我們也發現，生活中依賴至極的科技用品及其背後的科技公司正在定義我們的世界。科技巨頭不僅開發工具、打造極為方便的科技環境，更主宰了我們的資訊世界，成為未來人工智慧的推手。</p>\r\n\r\n<p>美國知名定量未來學家艾美．韋伯（Amy Webb）在她的新書《 AI 未來賽局》中提到，AI的未來發展就是一場賽局，參與其中的角色有以中美為領頭羊的國家、以九巨頭為主的企業、培訓AI人才的頂尖教育機構，還有我們這群廣大的使用者。美國六大科技龍頭Google、微軟、亞馬遜、臉書、IBM 、蘋果，以及中國的百度、阿里巴巴和騰訊三大科技公司，挾持了龐大的資源，正在慢慢建構我們的科技未來。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/AMY-WEBB.jpg\" alt=\"\" width=\"427\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11049\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1277464651.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11053\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI 的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著 AI 發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/八旗0UNF0008AI未來賽局_立體300dpi.jpg\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"200\" class=\"alignnone size-full wp-image-11048\" /></p>\r\n<p>【書名】AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來</p>\r\n<p>【作者】艾美．韋伯（Amy Webb）入選Thinkers50雷達名單，長期擔任財星五百大企業、政府機構顧問</p>\r\n<p>【出版】2020年3月4日</p>\r\n<p>【頁數】376頁</p>\r\n\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','中美競合框架下的科技未來，迎接 AI 時代的夾縫求生術','','publish','closed','open','','big-nine-and-our-future','','','2020-03-15 23:34:38','2020-03-15 15:34:38','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11045',104,'post','',0),(11047,16,'2020-03-15 22:16:20','2020-03-15 14:16:20','<p>隨著科技進展，人工智慧已經在我們生活周遭隨處可見。過去幾年來，我們對人工智慧的認知，早已不再只限於科幻電影中的機器人想像，還知道AI對於產業及生活的幫助。但我們也發現，生活中依賴至極的科技用品及其背後的科技公司正在定義我們的世界。科技巨頭不僅開發工具、打造極為方便的科技環境，更主宰了我們的資訊世界，成為未來人工智慧的推手。</p>\r\n\r\n<p>美國知名定量未來學家艾美．韋伯（Amy Webb）在她的新書《 AI 未來賽局》中提到，AI的未來發展就是一場賽局，參與其中的角色有以中美為領頭羊的國家、以九巨頭為主的企業、培訓AI人才的頂尖教育機構，還有我們這群廣大的使用者。美國六大科技龍頭Google、微軟、亞馬遜、臉書、IBM 、蘋果，以及中國的百度、阿里巴巴和騰訊三大科技公司，挾持了龐大的資源，正在慢慢建構我們的科技未來。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI  的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 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src=\"/wp-content/uploads/2020/03/AMY-WEBB.jpg\" alt=\"\" width=\"427\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11049\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI  的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著AI發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n\r\n<p>【書名】AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來</p>\r\n<p>【作者】艾美．韋伯（Amy Webb）入選Thinkers50雷達名單，長期擔任財星五百大企業、政府機構顧問</p>\r\n<p>【出版】2020年3月4日</p>\r\n<p>【頁數】376頁</p>\r\n\r\n','中美競合框架下的科技未來，迎接 AI 時代的夾縫求生術','','inherit','closed','closed','','11045-revision-v1','','','2020-03-15 22:21:49','2020-03-15 14:21:49','',11045,'https://aiacademy.tw/11045-revision-v1/',0,'revision','',0),(11051,16,'2020-03-15 22:22:49','2020-03-15 14:22:49','<p>隨著科技進展，人工智慧已經在我們生活周遭隨處可見。過去幾年來，我們對人工智慧的認知，早已不再只限於科幻電影中的機器人想像，還知道AI對於產業及生活的幫助。但我們也發現，生活中依賴至極的科技用品及其背後的科技公司正在定義我們的世界。科技巨頭不僅開發工具、打造極為方便的科技環境，更主宰了我們的資訊世界，成為未來人工智慧的推手。</p>\r\n\r\n<p>美國知名定量未來學家艾美．韋伯（Amy Webb）在她的新書《 AI 未來賽局》中提到，AI的未來發展就是一場賽局，參與其中的角色有以中美為領頭羊的國家、以九巨頭為主的企業、培訓AI人才的頂尖教育機構，還有我們這群廣大的使用者。美國六大科技龍頭Google、微軟、亞馬遜、臉書、IBM 、蘋果，以及中國的百度、阿里巴巴和騰訊三大科技公司，挾持了龐大的資源，正在慢慢建構我們的科技未來。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/AMY-WEBB.jpg\" alt=\"\" width=\"427\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11049\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI  的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著AI發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n<p><img 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src=\"/wp-content/uploads/2020/03/AMY-WEBB.jpg\" alt=\"\" width=\"427\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11049\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI  的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著AI發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/八旗0UNF0008AI未來賽局_立體300dpi.jpg\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"200\" class=\"alignnone size-full wp-image-11048\" /></p>\r\n<p>【書名】AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來</p>\r\n<p>【作者】艾美．韋伯（Amy Webb）入選Thinkers50雷達名單，長期擔任財星五百大企業、政府機構顧問</p>\r\n<p>【出版】2020年3月4日</p>\r\n<p>【頁數】376頁</p>\r\n\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','中美競合框架下的科技未來，迎接 AI 時代的夾縫求生術','','inherit','closed','closed','','11045-revision-v1','','','2020-03-15 22:23:23','2020-03-15 14:23:23','',11045,'https://aiacademy.tw/11045-revision-v1/',0,'revision','',0),(11053,16,'2020-03-15 23:31:34','2020-03-15 15:31:34','','shutterstock_1277464651','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1277464651','','','2020-03-15 23:31:34','2020-03-15 15:31:34','',11045,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1277464651.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11054,16,'2020-03-15 23:31:47','2020-03-15 15:31:47','<p>隨著科技進展，人工智慧已經在我們生活周遭隨處可見。過去幾年來，我們對人工智慧的認知，早已不再只限於科幻電影中的機器人想像，還知道AI對於產業及生活的幫助。但我們也發現，生活中依賴至極的科技用品及其背後的科技公司正在定義我們的世界。科技巨頭不僅開發工具、打造極為方便的科技環境，更主宰了我們的資訊世界，成為未來人工智慧的推手。</p>\r\n\r\n<p>美國知名定量未來學家艾美．韋伯（Amy Webb）在她的新書《 AI 未來賽局》中提到，AI的未來發展就是一場賽局，參與其中的角色有以中美為領頭羊的國家、以九巨頭為主的企業、培訓AI人才的頂尖教育機構，還有我們這群廣大的使用者。美國六大科技龍頭Google、微軟、亞馬遜、臉書、IBM 、蘋果，以及中國的百度、阿里巴巴和騰訊三大科技公司，挾持了龐大的資源，正在慢慢建構我們的科技未來。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/AMY-WEBB.jpg\" alt=\"\" width=\"427\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11049\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI  的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1277464651.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11053\" />\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著AI發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/八旗0UNF0008AI未來賽局_立體300dpi.jpg\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"200\" class=\"alignnone size-full wp-image-11048\" /></p>\r\n<p>【書名】AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來</p>\r\n<p>【作者】艾美．韋伯（Amy Webb）入選Thinkers50雷達名單，長期擔任財星五百大企業、政府機構顧問</p>\r\n<p>【出版】2020年3月4日</p>\r\n<p>【頁數】376頁</p>\r\n\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','中美競合框架下的科技未來，迎接 AI 時代的夾縫求生術','','inherit','closed','closed','','11045-revision-v1','','','2020-03-15 23:31:47','2020-03-15 15:31:47','',11045,'https://aiacademy.tw/11045-revision-v1/',0,'revision','',0),(11055,16,'2020-03-15 23:32:29','2020-03-15 15:32:29','<p>隨著科技進展，人工智慧已經在我們生活周遭隨處可見。過去幾年來，我們對人工智慧的認知，早已不再只限於科幻電影中的機器人想像，還知道AI對於產業及生活的幫助。但我們也發現，生活中依賴至極的科技用品及其背後的科技公司正在定義我們的世界。科技巨頭不僅開發工具、打造極為方便的科技環境，更主宰了我們的資訊世界，成為未來人工智慧的推手。</p>\r\n\r\n<p>美國知名定量未來學家艾美．韋伯（Amy Webb）在她的新書《 AI 未來賽局》中提到，AI的未來發展就是一場賽局，參與其中的角色有以中美為領頭羊的國家、以九巨頭為主的企業、培訓AI人才的頂尖教育機構，還有我們這群廣大的使用者。美國六大科技龍頭Google、微軟、亞馬遜、臉書、IBM 、蘋果，以及中國的百度、阿里巴巴和騰訊三大科技公司，挾持了龐大的資源，正在慢慢建構我們的科技未來。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/AMY-WEBB.jpg\" alt=\"\" width=\"427\" 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alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11053\" /></p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著AI發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/八旗0UNF0008AI未來賽局_立體300dpi.jpg\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"200\" class=\"alignnone size-full wp-image-11048\" /></p>\r\n<p>【書名】AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來</p>\r\n<p>【作者】艾美．韋伯（Amy Webb）入選Thinkers50雷達名單，長期擔任財星五百大企業、政府機構顧問</p>\r\n<p>【出版】2020年3月4日</p>\r\n<p>【頁數】376頁</p>\r\n\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone 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class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1277464651.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11053\" /></p>\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI  的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著AI發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/八旗0UNF0008AI未來賽局_立體300dpi.jpg\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"200\" class=\"alignnone size-full wp-image-11048\" /></p>\r\n<p>【書名】AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來</p>\r\n<p>【作者】艾美．韋伯（Amy Webb）入選Thinkers50雷達名單，長期擔任財星五百大企業、政府機構顧問</p>\r\n<p>【出版】2020年3月4日</p>\r\n<p>【頁數】376頁</p>\r\n\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','中美競合框架下的科技未來，迎接 AI 時代的夾縫求生術','','inherit','closed','closed','','11045-revision-v1','','','2020-03-15 23:33:04','2020-03-15 15:33:04','',11045,'https://aiacademy.tw/11045-revision-v1/',0,'revision','',0),(11057,16,'2020-03-15 23:34:24','2020-03-15 15:34:24','<p>隨著科技進展，人工智慧已經在我們生活周遭隨處可見。過去幾年來，我們對人工智慧的認知，早已不再只限於科幻電影中的機器人想像，還知道AI對於產業及生活的幫助。但我們也發現，生活中依賴至極的科技用品及其背後的科技公司正在定義我們的世界。科技巨頭不僅開發工具、打造極為方便的科技環境，更主宰了我們的資訊世界，成為未來人工智慧的推手。</p>\r\n\r\n<p>美國知名定量未來學家艾美．韋伯（Amy Webb）在她的新書《 AI 未來賽局》中提到，AI的未來發展就是一場賽局，參與其中的角色有以中美為領頭羊的國家、以九巨頭為主的企業、培訓AI人才的頂尖教育機構，還有我們這群廣大的使用者。美國六大科技龍頭Google、微軟、亞馬遜、臉書、IBM 、蘋果，以及中國的百度、阿里巴巴和騰訊三大科技公司，挾持了龐大的資源，正在慢慢建構我們的科技未來。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/AMY-WEBB.jpg\" alt=\"\" width=\"427\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11049\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>單一化、封閉的人工智慧人才聚落</strong></h2>\r\n\r\n<p>艾美．韋伯認為，中國推動人工智慧的部分力量是協力打造以習近平領導的新世界秩序，美國則是以市場力量和消費主義為主要推手。她認為，這些AI從業人員屬於某個特有聚落，擁有同樣的生活與求學經驗、遵守固定的社會規則，大多成員富裕且受過高等教育，絕大多數為男性。他們的領袖無論是執行主管、董事會成員、還是高階管理者也大都是男人，只有極少數例外。在中國，聚落成員多為漢人，同樣也有同質性過高的問題。</p>\r\n\r\n<p>雖然單一化的問題，正是這些聚落如此強大的原因。但這些AI聚落正在打造限制領域人工智慧（ANI，artificial narrow intelligence，也稱弱AI）系統，這種限制領域AI能處理單一特定事物，而且表現得跟人類一樣好，甚至更佳。商業用的限制領域AI應用程式以及AI聚落已在生活中替我們做出各種決定，舉凡收發電子郵件、在網路上搜索東西、用手機拍照、開車、申請信用卡或貸款，無所不包。這些聚落的下一步是開發通用人工智慧（AGI，artificial general intelligence，也稱強AI）系統，這套系統將能執行更廣泛的認知任務，畢竟它們是以人類思考邏輯為範本所設計出來的機器。</p>\r\n<p>但讓人好奇的是，這些AI系統正模仿的「我們」究竟是誰？是誰的價值觀、誰的理想，又是誰的世界觀？</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1277464651.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11053\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>改變 AI 的聚落：徹底改造人才養成管道</strong></h2>\r\n\r\n<p>AI聚落內部的同質性是九大巨頭的問題，但是這個問題並不是從這些大公司發跡的，而是從大學就開始出現，也就是AI聚落形成的地方。因此我們必須解決人工智慧人才養成管道的問題，而這也是所有解決方案中，最容易解決的方案。</p>\r\n\r\n<p>真正多元化的團隊只有一個共同的主要特徵：人才。這樣的團體才不會有任何單一性別、種族或族群過度集中的情形，大家可以表達不同的政治、宗教觀點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>身為 AI 聚落的一員，你也有責任需要改變</strong></h2>\r\n\r\n<p>當你已經知道人工智慧是什麼，以及認知到它為什麼這麼重要，並了解九大科技巨頭的力士及未來願景，並了解到人工智慧不是曇花一現，也不是科技潮流，而是你生活的一部分，你該如何做，才能讓AI往理想的方向前進？</p>\r\n\r\n<p>作者認為，你應該了解九大巨頭探勘和處理你資料的方式，深入探究使用的工具與服務的功能設定；幫助你的家人和周遭的其他人更了解AI是什麼、AI生態系統怎麼使用我們的資料，以及我們是如何成為九大巨頭們所建構的為來的一部分？隨著 AI 發展成熟，讀者必須要思考，今天做出的決策，將會如何反映在未來機器替我們做的決策上？</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/八旗0UNF0008AI未來賽局_立體300dpi.jpg\" alt=\"\" width=\"200\" height=\"200\" class=\"alignnone size-full wp-image-11048\" /></p>\r\n<p>【書名】AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來</p>\r\n<p>【作者】艾美．韋伯（Amy Webb）入選Thinkers50雷達名單，長期擔任財星五百大企業、政府機構顧問</p>\r\n<p>【出版】2020年3月4日</p>\r\n<p>【頁數】376頁</p>\r\n\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','中美競合框架下的科技未來，迎接 AI 時代的夾縫求生術','','inherit','closed','closed','','11045-revision-v1','','','2020-03-15 23:34:24','2020-03-15 15:34:24','',11045,'https://aiacademy.tw/11045-revision-v1/',0,'revision','',0),(11058,16,'2020-03-15 23:59:19','2020-03-15 15:59:19','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球 AI 的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1632551809.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"546\" class=\"alignnone size-full wp-image-11063\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\r\n<p>從 19 世紀的工業革命、20 世紀的自動化革命，到 21 世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\r\n\r\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自 2014 年成立以來，已經服務超過了 10 億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\r\n\r\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的 10 倍，員工數量卻不到其 1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\r\n\r\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在 Google 上每天進行百萬次的廣告競價、在 YouTube 推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI 的影響絕不可輕忽</strong></h2>\r\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\r\n\r\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做 AI？</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1105238015.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11064\" /></p>\r\n<p>國際科技研究機構 CB Insights 最近發布 2020 年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球 100 家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有 6 家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6 家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\r\n\r\n<p>其實不只是 AI 新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\r\n\r\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據 2018 年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達 78% 的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的 37% 和 43% ；83% 的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39% 和40%。</p>\r\n<p>若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值 VS. 降低成本？</strong></h2>\r\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\r\n\r\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有 80% 的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有 65% 的中國企業認同。</p>\r\n\r\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有 68% 認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有 32% 和 50% 的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\r\n\r\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','多邊對決！疫情蔓延下的產業 AI 化策略','','publish','closed','open','','understanding-chinas-industrial-ai-strategy','','','2020-03-17 09:28:38','2020-03-17 01:28:38','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11058',103,'post','',0),(11060,16,'2020-03-15 23:35:51','2020-03-15 15:35:51','','shutterstock_1545187481 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1545187481-1','','','2020-03-15 23:35:51','2020-03-15 15:35:51','',11058,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1545187481-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11061,16,'2020-03-15 23:38:18','2020-03-15 15:38:18','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球AI的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\r\n<p>從19世紀的工業革命、20世紀的自動化革命，到21世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\r\n\r\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自2014年成立以來，已經服務超過了10億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\r\n\r\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的10倍，員工數量卻不到其1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\r\n\r\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在Google上每天進行百萬次的廣告競價、在YouTube推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI的影響絕不可輕忽</strong></h2>\r\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\r\n\r\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做AI？</strong></h2>\r\n<p>國際科技研究機構CB Insights最近發布2020年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球100家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有6家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\r\n\r\n<p>其實不只是AI新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\r\n\r\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據2018年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達78%的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的37%和43%；83%的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39%和40%\r\n若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值VS.降低成本？</strong></h2>\r\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\r\n\r\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有80%的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有65%的中國企業認同。</p>\r\n\r\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有68%認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有32%和50%的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\r\n\r\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>','多邊對決！疫情蔓延下的產業AI化策略','','inherit','closed','closed','','11058-revision-v1','','','2020-03-15 23:38:18','2020-03-15 15:38:18','',11058,'https://aiacademy.tw/11058-revision-v1/',0,'revision','',0),(11062,16,'2020-03-15 23:39:40','2020-03-15 15:39:40','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球AI的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\r\n<p>從19世紀的工業革命、20世紀的自動化革命，到21世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\r\n\r\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自2014年成立以來，已經服務超過了10億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\r\n\r\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的10倍，員工數量卻不到其1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\r\n\r\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在Google上每天進行百萬次的廣告競價、在YouTube推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI的影響絕不可輕忽</strong></h2>\r\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\r\n\r\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做AI？</strong></h2>\r\n<p>國際科技研究機構CB Insights最近發布2020年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球100家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有6家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\r\n\r\n<p>其實不只是AI新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\r\n\r\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據2018年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達78%的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的37%和43%；83%的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39%和40%\r\n若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值VS.降低成本？</strong></h2>\r\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\r\n\r\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有80%的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有65%的中國企業認同。</p>\r\n\r\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有68%認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有32%和50%的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\r\n\r\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','多邊對決！疫情蔓延下的產業 AI 化策略','','inherit','closed','closed','','11058-revision-v1','','','2020-03-15 23:39:40','2020-03-15 15:39:40','',11058,'https://aiacademy.tw/11058-revision-v1/',0,'revision','',0),(11063,16,'2020-03-15 23:41:15','2020-03-15 15:41:15','','shutterstock_1632551809','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1632551809','','','2020-03-15 23:41:15','2020-03-15 15:41:15','',11058,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1632551809.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11064,16,'2020-03-15 23:46:47','2020-03-15 15:46:47','','shutterstock_1105238015','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1105238015','','','2020-03-15 23:46:47','2020-03-15 15:46:47','',11058,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1105238015.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11065,16,'2020-03-15 23:46:55','2020-03-15 15:46:55','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球AI的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1632551809.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"546\" class=\"alignnone size-full wp-image-11063\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\r\n<p>從19世紀的工業革命、20世紀的自動化革命，到21世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\r\n\r\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自2014年成立以來，已經服務超過了10億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\r\n\r\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的10倍，員工數量卻不到其1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\r\n\r\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在Google上每天進行百萬次的廣告競價、在YouTube推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI 的影響絕不可輕忽</strong></h2>\r\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\r\n\r\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做 AI？</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1105238015.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11064\" />\r\n<p>國際科技研究機構 CB Insights 最近發布 2020 年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球 100 家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有 6 家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6 家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\r\n\r\n<p>其實不只是AI新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\r\n\r\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據2018年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達78%的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的37%和43%；83%的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39%和40%\r\n若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值VS.降低成本？</strong></h2>\r\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\r\n\r\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有80%的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有65%的中國企業認同。</p>\r\n\r\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有68%認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有32%和50%的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\r\n\r\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','多邊對決！疫情蔓延下的產業 AI 化策略','','inherit','closed','closed','','11058-revision-v1','','','2020-03-15 23:46:55','2020-03-15 15:46:55','',11058,'https://aiacademy.tw/11058-revision-v1/',0,'revision','',0),(11066,16,'2020-03-15 23:50:49','2020-03-15 15:50:49','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球AI的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1632551809.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"546\" class=\"alignnone size-full wp-image-11063\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\r\n<p>從 19 世紀的工業革命、20 世紀的自動化革命，到 21 世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\r\n\r\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自 2014 年成立以來，已經服務超過了 10 億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\r\n\r\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的 10 倍，員工數量卻不到其 1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\r\n\r\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在 Google 上每天進行百萬次的廣告競價、在 YouTube 推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI 的影響絕不可輕忽</strong></h2>\r\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\r\n\r\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做 AI？</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1105238015.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11064\" /></p>\r\n<p>國際科技研究機構 CB Insights 最近發布 2020 年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球 100 家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有 6 家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6 家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\r\n\r\n<p>其實不只是 AI 新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\r\n\r\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據 2018 年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達 78% 的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的 37% 和 43% ；83% 的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39% 和40%。</p>\r\n<p>若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值 VS. 降低成本？</strong></h2>\r\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\r\n\r\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有 80% 的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有 65% 的中國企業認同。</p>\r\n\r\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有 68% 認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有 32% 和 50% 的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\r\n\r\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','多邊對決！疫情蔓延下的產業 AI 化策略','','inherit','closed','closed','','11058-revision-v1','','','2020-03-15 23:50:49','2020-03-15 15:50:49','',11058,'https://aiacademy.tw/11058-revision-v1/',0,'revision','',0),(11067,16,'2020-03-15 23:59:06','2020-03-15 15:59:06','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球 AI 的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1632551809.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"546\" class=\"alignnone size-full wp-image-11063\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\r\n<p>從 19 世紀的工業革命、20 世紀的自動化革命，到 21 世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\r\n\r\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自 2014 年成立以來，已經服務超過了 10 億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\r\n\r\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的 10 倍，員工數量卻不到其 1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\r\n\r\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在 Google 上每天進行百萬次的廣告競價、在 YouTube 推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI 的影響絕不可輕忽</strong></h2>\r\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\r\n\r\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做 AI？</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1105238015.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11064\" /></p>\r\n<p>國際科技研究機構 CB Insights 最近發布 2020 年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球 100 家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有 6 家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6 家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\r\n\r\n<p>其實不只是 AI 新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\r\n\r\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據 2018 年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達 78% 的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的 37% 和 43% ；83% 的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39% 和40%。</p>\r\n<p>若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值 VS. 降低成本？</strong></h2>\r\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\r\n\r\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有 80% 的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有 65% 的中國企業認同。</p>\r\n\r\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有 68% 認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有 32% 和 50% 的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\r\n\r\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','多邊對決！疫情蔓延下的產業 AI 化策略','','inherit','closed','closed','','11058-revision-v1','','','2020-03-15 23:59:06','2020-03-15 15:59:06','',11058,'https://aiacademy.tw/11058-revision-v1/',0,'revision','',0),(11070,16,'2020-03-17 09:28:38','2020-03-17 01:28:38','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球 AI 的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1632551809.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"546\" class=\"alignnone size-full wp-image-11063\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\r\n<p>從 19 世紀的工業革命、20 世紀的自動化革命，到 21 世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\r\n\r\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自 2014 年成立以來，已經服務超過了 10 億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\r\n\r\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的 10 倍，員工數量卻不到其 1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\r\n\r\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在 Google 上每天進行百萬次的廣告競價、在 YouTube 推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI 的影響絕不可輕忽</strong></h2>\r\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\r\n\r\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做 AI？</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1105238015.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11064\" /></p>\r\n<p>國際科技研究機構 CB Insights 最近發布 2020 年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球 100 家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有 6 家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6 家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\r\n\r\n<p>其實不只是 AI 新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\r\n\r\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據 2018 年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達 78% 的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的 37% 和 43% ；83% 的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39% 和40%。</p>\r\n<p>若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值 VS. 降低成本？</strong></h2>\r\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\r\n\r\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有 80% 的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有 65% 的中國企業認同。</p>\r\n\r\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有 68% 認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有 32% 和 50% 的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\r\n\r\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','多邊對決！疫情蔓延下的產業 AI 化策略','','inherit','closed','closed','','11058-revision-v1','','','2020-03-17 09:28:38','2020-03-17 01:28:38','',11058,'https://aiacademy.tw/11058-revision-v1/',0,'revision','',0),(11074,21,'2020-03-17 13:48:27','2020-03-17 05:48:27','<style>\nspan.em{\ncolor:#b10500;\nfont-weight: 500;\n}\n.blueP{\ncolor:#5391c0;\nfont-weight: none;\n}\n.source{\ncolor: gray;\nfont-size: 13px;\n}\n</style>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\n\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\n\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\n\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\n\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1fnVzQoBQ4eo4_nXDFpQyNe5DZq8A3Ra3/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1-90C_JeNH2D3M0TXJBkzIK3R9hIQelKh/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','inherit','closed','closed','','10936-autosave-v1','','','2020-03-17 13:48:27','2020-03-17 05:48:27','',10936,'https://aiacademy.tw/10936-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11075,21,'2020-03-17 11:15:23','2020-03-17 03:15:23','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談Automated Machine Learning(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1fnVzQoBQ4eo4_nXDFpQyNe5DZq8A3Ra3/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1-90C_JeNH2D3M0TXJBkzIK3R9hIQelKh/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','inherit','closed','closed','','10936-revision-v1','','','2020-03-17 11:15:23','2020-03-17 03:15:23','',10936,'https://aiacademy.tw/10936-revision-v1/',0,'revision','',0),(11080,21,'2020-03-17 13:49:41','2020-03-17 05:49:41','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 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class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(<a 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wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/10 台北小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：深度學習在醫療影像之應用-以 X-Ray image 為例(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1EMY0DPR9IR_nRDTFn8BYffSh5-i3y3n2/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：淺談 Automated Machine Learning(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1fnVzQoBQ4eo4_nXDFpQyNe5DZq8A3Ra3/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題三：AIoT 人工智慧與物聯網數位轉型(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1-90C_JeNH2D3M0TXJBkzIK3R9hIQelKh/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','AI 你的生活<br>AI Talk x AI Meetup','','publish','closed','open','','meetup-taipei-20200310','','','2020-03-17 14:16:23','2020-03-17 06:16:23','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11081',126,'post','',0),(11082,21,'2020-03-17 14:16:13','2020-03-17 06:16:13','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台灣人工智慧小聚 X AI Talk 放大能量</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/0310-meetup.jpg\" alt=\"AI Talk x AI Meetup（台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200310）\" width=\"1440\" height=\"750\" class=\"alignnone size-full wp-image-10937\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" 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Chen','','inherit','closed','closed','','jeffrey-yc-chen-2','','','2020-03-17 17:00:07','2020-03-17 09:00:07','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/Jeffrey-YC.-Chen-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11128,28,'2020-03-19 16:53:03','2020-03-19 08:53:03','','陳宗彥 - AIA AI 工程師<br>魏澤人 - 交大 AI 學院副教授','','inherit','closed','closed','','10785-revision-v1','','','2020-03-19 16:53:03','2020-03-19 08:53:03','',10785,'https://aiacademy.tw/10785-revision-v1/',0,'revision','',0),(11135,16,'2020-03-21 18:01:28','2020-03-21 10:01:28','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！ & AIoT於水產養殖的創新應用</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校南部分校 AI助理工程師 蔡易霖</p>\r\n<p>俗話說：「工欲善其事，必先利其器。」本次小聚AIA工程師蔡易霖和大家分享四個線上免費開發資源，包含Google Colaboratory、Microsoft Azure、Kaggle以及Mybinder，這些資源都可以直接利用雲端資源執行 Jupyter Notebook。同時他也針對每個平台的特性進行分析，供大家參考選擇。</p>\r\n<p>寬緯科技董事長暨總經理 蔡政勳</p>\r\n<p>人工智慧與魚塭，看似沒有交集的兩個名詞，透過IoT的運用，啟動了緊密的聯結網絡。寬緯科技董事長 蔡政勳 分享如何透過人工智慧提升傳統養殖價值的創新模式，為臺灣養殖區開啟智慧養殖風潮。 本次講題將分享AIoT於水產養殖的創新應用，以及其中取得數據資料的黑手過程！豐富的智能養殖系統經驗和挑戰歷程，不藏私分享，期待與各位交流。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/會後報導圖片.png\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"576\" class=\"alignnone size-full wp-image-10990\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！(<a href=\"https://reurl.cc/vD5Zbo\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(<a href=\"https://reurl.cc/3DN2qR\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','蔡易霖-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-autosave-v1','','','2020-03-21 18:01:28','2020-03-21 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class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：超實用神經網路模型建立技巧！不來你虧！(<簡報瀏覽)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(簡報瀏覽)</p>\r\n','王友群-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-revision-v1','','','2020-03-21 12:21:28','2020-03-21 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04:21:58','',10988,'https://aiacademy.tw/10988-revision-v1/',0,'revision','',0),(11138,16,'2020-03-21 12:23:23','2020-03-21 04:23:23','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>超實用神經網路模型建立技巧！不來你虧！ & AIoT於水產養殖的創新應用</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/0320-e1583819713979.jpg\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"576\" class=\"alignnone size-full wp-image-10990\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：超實用神經網路模型建立技巧！不來你虧！(簡報瀏覽)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(簡報瀏覽)</p>\r\n','王友群-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-revision-v1','','','2020-03-21 12:23:23','2020-03-21 04:23:23','',10988,'https://aiacademy.tw/10988-revision-v1/',0,'revision','',0),(11139,16,'2020-03-24 17:59:59','2020-03-24 09:59:59','<style>\nspan.em{\ncolor:#b10500;\nfont-weight: 500;\n}\n.blueP{\ncolor:#5391c0;\nfont-weight: none;\n}\n.source{\ncolor: gray;\nfont-size: 13px;\n}\n</style>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>來去智慧製造試營運場域校外交流 & 透過 AI，讓電影特效更簡單！</strong></h2>\n<p>工研院智慧機械科技中心 梁碩芃經理</p>\n介紹5G計畫以及智慧機械雲，5G擁有更快的傳輸率(10Gbps)、低網路時延(1ms)、Wifi的應用服務模式等等的優點，並在未來的工業應用下提供遠端技術服務，其中Beckhoff、Bosch、Siemen皆已投入研發EtherCAT、ProfiNet在5G應用上。未來5G更會運用到各個產業上，也期待各產業菁英交流應用與技術層面經驗！</p>\n<p>台灣人工智慧學校 徐嘉呈AI工程師</p>\n運用Motion capture製作動畫特效，其原理為用機器學習擷取臉部特徵，並透過數張照片追蹤特徵，將資料融合後，計算出位移、旋轉矩陣之方式，訓練模型發展出3D擬真角色。徐嘉呈工程師更大方地分享，自己實作過程中失敗與修正後的經驗。</p>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/20200320小聚圖片-e1583575459\n722.jpg\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"520\" class=\"alignnone size-full wp-image-10980\" />\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\n\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\n\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\n\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台中小聚簡報分享</strong></h2>\n<p>講題一：智慧機械科技中心-5G技術簡介與計畫(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1Ve-ZNJE5gUWHwrDu95wUhNjdhAfd23SP/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\n<p>講題二：透過 AI，讓電影特效更簡單！(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1_H0576Ck8tNdYn7-kKByN3dxHfc7wnzo/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\n','徐嘉呈 - AIA AI 工程師 / 梁碩芃 - 工研院智慧機械科技中心經理','','inherit','closed','closed','','10976-autosave-v1','','','2020-03-24 17:59:59','2020-03-24 09:59:59','',10976,'https://aiacademy.tw/10976-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11140,16,'2020-03-21 12:30:12','2020-03-21 04:30:12','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>來去智慧製造試營運場域校外交流 & 透過 AI，讓電影特效更簡單！</strong></h2>\r\n<p>台中分校的工程師嘗試用 AI ，透過深度學習與數學直接模擬，無須傳統流程的昂貴硬體，僅靠一個「視訊攝影機」就能捕捉全身的動態、頭轉的角度與肢體的傾斜。快來加入我們，一起探索關於AI與動畫的融合吧！</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/20200320小聚圖片-e1583575459722.jpg\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"520\" class=\"alignnone size-full wp-image-10980\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：超實用神經網路模型建立技巧！不來你虧！(簡報瀏覽)</p>\r\n<p>講題二：透過 AI，讓電影特效更簡單！(簡報瀏覽)</p>\r\n','徐嘉呈 - AIA AI 工程師 / 梁碩芃 - 工研院智慧機械科技中心經理','','inherit','closed','closed','','10976-revision-v1','','','2020-03-21 12:30:12','2020-03-21 04:30:12','',10976,'https://aiacademy.tw/10976-revision-v1/',0,'revision','',0),(11141,16,'2020-03-21 12:36:02','2020-03-21 04:36:02','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>超實用神經網路模型建立技巧！不來你虧！ & AIoT於水產養殖的創新應用</strong></h2>\r\n<p>這次台灣人工智慧小聚與 AI Talk 一起合作放大能量，三位講者各自帶來不同面向的 AI 應用實例。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/0320-e1583819713979.jpg\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"576\" class=\"alignnone size-full wp-image-10990\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：超實用神經網路模型建立技巧！不來你虧！(簡報瀏覽)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(簡報瀏覽)</p>\r\n','王友群-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-revision-v1','','','2020-03-21 12:36:02','2020-03-21 04:36:02','',10988,'https://aiacademy.tw/10988-revision-v1/',0,'revision','',0),(11143,33,'2020-03-21 14:24:20','2020-03-21 06:24:20','','img_5e75b314f3130','','inherit','closed','closed','','img_5e75b314f3130','','','2020-03-21 14:24:20','2020-03-21 06:24:20','',10988,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/img_5e75b314f3130.png',0,'attachment','image/png',0),(11144,33,'2020-03-21 14:24:39','2020-03-21 06:24:39','','img_5e75b327135b1','','inherit','closed','closed','','img_5e75b327135b1','','','2020-03-21 14:24:39','2020-03-21 06:24:39','',10988,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/img_5e75b327135b1.png',0,'attachment','image/png',0),(11145,33,'2020-03-21 14:59:13','2020-03-21 06:59:13','<style>\nspan.em{\ncolor:#b10500;\nfont-weight: 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class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\n\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\n\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\n<p>講題一：免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！(<a href=\"https://reurl.cc/vD5Zbo\">簡報瀏覽</a>)</p>\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(<a href=\"https://reurl.cc/3DN2qR\">簡報瀏覽</a>)</p>\n','蔡易霖-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-autosave-v1','','','2020-03-21 14:59:13','2020-03-21 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蔡政勳</p>\r\n<p>人工智慧與魚塭，看似沒有交集的兩個名詞，透過IoT的運用，啟動了緊密的聯結網絡。寬緯科技董事長 蔡政勳 分享如何透過人工智慧提升傳統養殖價值的創新模式，為臺灣養殖區開啟智慧養殖風潮。 本次講題將分享AIoT於水產養殖的創新應用，以及其中取得數據資料的黑手過程！豐富的智能養殖系統經驗和挑戰歷程，不藏私分享，期待與各位交流。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/會後報導圖片.png\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"576\" class=\"alignnone size-full wp-image-10990\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！(<a href=\"https://reurl.cc/vD5Zbo\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(<a href=\"https://reurl.cc/3DN2qR\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','蔡易霖-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-revision-v1','','','2020-03-21 15:00:14','2020-03-21 07:00:14','',10988,'https://aiacademy.tw/10988-revision-v1/',0,'revision','',0),(11151,33,'2020-03-21 15:02:50','2020-03-21 07:02:50','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！ & AIoT於水產養殖的創新應用</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校南部分校 AI助理工程師 蔡易霖</p>\r\n<p>俗話說：「工欲善其事，必先利其器。」本次小聚AIA工程師蔡易霖和大家分享四個線上免費開發資源，包含Google Colaboratory、Microsoft Azure、Kaggle以及Mybinder，這些資源都可以直接利用雲端資源執行 Jupyter Notebook。同時他也針對每個平台的特性進行分析，供大家參考選擇。</p>\r\n<p>寬緯科技董事長暨總經理 蔡政勳</p>\r\n<p>人工智慧與魚塭，看似沒有交集的兩個名詞，透過IoT的運用，啟動了緊密的聯結網絡。寬緯科技董事長 蔡政勳 分享如何透過人工智慧提升傳統養殖價值的創新模式，為臺灣養殖區開啟智慧養殖風潮。 本次講題將分享AIoT於水產養殖的創新應用，以及其中取得數據資料的黑手過程！豐富的智能養殖系統經驗和挑戰歷程，不藏私分享，期待與各位交流。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/會後報導圖片.png\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"576\" class=\"alignnone size-full wp-image-10990\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！(<a href=\"https://reurl.cc/vD5Zbo\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(<a href=\"https://reurl.cc/3DN2qR\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','蔡易霖-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-revision-v1','','','2020-03-21 15:02:50','2020-03-21 07:02:50','',10988,'https://aiacademy.tw/10988-revision-v1/',0,'revision','',0),(11152,16,'2020-03-21 18:01:21','2020-03-21 10:01:21','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！ & AIoT於水產養殖的創新應用</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校南部分校 AI助理工程師 蔡易霖</p>\r\n<p>俗話說：「工欲善其事，必先利其器。」本次小聚AIA工程師蔡易霖和大家分享四個線上免費開發資源，包含Google Colaboratory、Microsoft Azure、Kaggle以及Mybinder，這些資源都可以直接利用雲端資源執行 Jupyter Notebook。同時他也針對每個平台的特性進行分析，供大家參考選擇。</p>\r\n<p>寬緯科技董事長暨總經理 蔡政勳</p>\r\n<p>人工智慧與魚塭，看似沒有交集的兩個名詞，透過IoT的運用，啟動了緊密的聯結網絡。寬緯科技董事長 蔡政勳 分享如何透過人工智慧提升傳統養殖價值的創新模式，為臺灣養殖區開啟智慧養殖風潮。 本次講題將分享AIoT於水產養殖的創新應用，以及其中取得數據資料的黑手過程！豐富的智能養殖系統經驗和挑戰歷程，不藏私分享，期待與各位交流。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/會後報導圖片.png\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"576\" class=\"alignnone size-full wp-image-10990\" />\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台南小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：免費雲端開發平台 工程師不藏私大公開！(<a href=\"https://reurl.cc/vD5Zbo\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：AIoT於水產養殖的創新應用(<a href=\"https://reurl.cc/3DN2qR\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','蔡易霖-AIA AI工程師 / 蔡政勳-寬緯科技董事長暨總經理','','inherit','closed','closed','','10988-revision-v1','','','2020-03-21 18:01:21','2020-03-21 10:01:21','',10988,'https://aiacademy.tw/10988-revision-v1/',0,'revision','',0),(11159,29,'2020-03-24 17:51:23','2020-03-24 09:51:23','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>來去智慧製造試營運場域校外交流 & 透過 AI，讓電影特效更簡單！</strong></h2>\r\n<p>工研院智慧機械科技中心 梁碩芃經理</p>\r\n介紹5G計畫以及智慧機械雲，5G擁有更快的傳輸率(10Gbps)、低網路時延(1ms)、Wifi的應用服務模式等等的優點，並在未來的工業應用下提供遠端技術服務，其中Beckhoff、Bosch、Siemen皆已投入研發EtherCAT、ProfiNet在5G應用上。未來5G更會運用到各個產業上，也期待各產業菁英交流應用與技術層面經驗！</p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 徐嘉呈AI工程師</p>\r\n運用Motion capture製作動畫特效，其原理為用機器學習擷取臉部特徵，並透過數張照片追蹤特徵，將資料融合後，計算出位移、旋轉矩陣之方式，訓練模型發展出3D擬真角色。徐嘉呈工程師更大方地分享，自己實作過程中失敗與修正後的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/20200320小聚圖片-e1583575459\r\n722.jpg\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"520\" class=\"alignnone size-full wp-image-10980\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台中小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：智慧機械科技中心-5G技術簡介與計畫(簡報瀏覽)</p>\r\n<p>講題二：透過 AI，讓電影特效更簡單！(簡報瀏覽)</p>\r\n','徐嘉呈 - AIA AI 工程師 / 梁碩芃 - 工研院智慧機械科技中心經理','','inherit','closed','closed','','10976-revision-v1','','','2020-03-24 17:51:23','2020-03-24 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class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台中小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：智慧機械科技中心-5G技術簡介與計畫(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1Ve-ZNJE5gUWHwrDu95wUhNjdhAfd23SP/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：透過 AI，讓電影特效更簡單！(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1_H0576Ck8tNdYn7-kKByN3dxHfc7wnzo/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','徐嘉呈 - AIA AI 工程師 / 梁碩芃 - 工研院智慧機械科技中心經理','','inherit','closed','closed','','10976-revision-v1','','','2020-03-24 18:00:16','2020-03-24 10:00:16','',10976,'https://aiacademy.tw/10976-revision-v1/',0,'revision','',0),(11176,29,'2020-03-25 10:12:08','2020-03-25 02:12:08','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>來去智慧製造試營運場域校外交流 & 透過 AI，讓電影特效更簡單！</strong></h2>\r\n<p>工研院智慧機械科技中心 梁碩芃經理</p>\r\n介紹5G計畫以及智慧機械雲，5G擁有更快的傳輸率(10Gbps)、低網路時延(1ms)、Wifi的應用服務模式等等的優點，並在未來的工業應用下提供遠端技術服務，其中Beckhoff、Bosch、Siemen皆已投入研發EtherCAT、ProfiNet在5G應用上。未來5G更會運用到各個產業上，也期待各產業菁英交流應用與技術層面經驗！</p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 徐嘉呈AI工程師</p>\r\n運用Motion capture製作動畫特效，其原理為用機器學習擷取臉部特徵，並透過數張照片追蹤特徵，將資料融合後，計算出位移、旋轉矩陣之方式，訓練模型發展出3D擬真角色。徐嘉呈工程師更大方地分享，自己實作過程中失敗與修正後的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/20200320小聚圖片-e1583575459\r\n722.jpg\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"520\" class=\"alignnone size-full wp-image-10980\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>持續培育台灣人工智慧人才</strong></h2>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校除了為台灣培育具正確認知及高深技術的領袖人才外，也秉持著人工智慧民主化的理念，透過校友們的專業能力與熱忱，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大、中、小型企業，將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>專為產業所設計的人工智慧課程：</strong></h2>\r\n<p>如果您是產業中的中高階主管或經理人，透過經理人班的課程，可以讓您在週末有充分的充電機會，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖，並能以所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<p>如果您是產業中的技術人員，課程紮實的技術領袖培訓班將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，以實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p>\r\n\r\n<p><a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2020/03/20 台中小聚簡報分享</strong></h2>\r\n<p>講題一：智慧機械科技中心-5G技術簡介與計畫(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1Ve-ZNJE5gUWHwrDu95wUhNjdhAfd23SP/view?usp=sharing\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n<p>講題二：透過 AI，讓電影特效更簡單！(<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1_H0576Ck8tNdYn7-kKByN3dxHfc7wnzo/view\">簡報瀏覽</a>)</p>\r\n','徐嘉呈 - AIA AI 工程師 / 梁碩芃 - 工研院智慧機械科技中心經理','','inherit','closed','closed','','10976-revision-v1','','','2020-03-25 10:12:08','2020-03-25 02:12:08','',10976,'https://aiacademy.tw/10976-revision-v1/',0,'revision','',0),(11187,32,'2020-03-25 15:45:11','2020-03-25 07:45:11','<p>考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>','技術領袖培訓班網路考試學科、內容及方向？','','inherit','closed','closed','','6715-autosave-v1','','','2020-03-25 15:45:11','2020-03-25 07:45:11','',6715,'https://aiacademy.tw/6715-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11188,32,'2020-03-25 15:30:53','2020-03-25 07:30:53','考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容以Deep Learning這本書的Part1為主，包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:\r\n<p></p>\r\n<p>　1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n相關考試細節請參閱:<a href=\"/tech-exam-notes/\" target=\"_blank\">考試須知</a> ','技術領袖培訓班網路考試學科、內容及方向？','','inherit','closed','closed','','6715-revision-v1','','','2020-03-25 15:30:53','2020-03-25 07:30:53','',6715,'https://aiacademy.tw/6715-revision-v1/',0,'revision','',0),(11190,11,'2020-03-25 15:34:41','2020-03-25 07:34:41','測試<br>\r\n測試測試\r\n<p><strong>大眾運輸：</strong></p>\r\n	<li>臺鐵/高鐵</li>\r\n<br>\r\n<p>1.高鐵台南站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>2.台鐵沙崙站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>3.台鐵保安站（搭乘計程車 約11分鐘內可達）</p>\r\n\r\n	<li>市區公車/客運</li>\r\n<br>\r\n<p>1.可搭乘「大台南公車紅二線（台南-仁德-上崙子-關廟，有經台南火車站）」請在「崙仔尾」下車後步行約11分鐘。往往南走中正路二段</p>\r\n<p>2.南147鄉道朝中正路二段679巷前進，於勝利路/南154鄉道向左轉後見勝利一街向右轉後抵達</p>\r\n<p>公車路線詳如連結：\r\n<a href=\"https://tainanbus.info/red/red_2.html\">https://tainanbus.info/red/red_2.html</a></p>\r\n<br>\r\n<p><strong>自行開車</strong></p>\r\n\r\n	<li>南下</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號前往臺南的中山路/182縣道。從國道一號的 327-台南 號出口下交流道，於中山路/182縣道向右轉直行160公尺，見中正路二段/南147鄉道向右轉直行1.4公里，於勝利路/南154鄉道向左轉直行600公尺，見勝利一街向右轉抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號前往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n\r\n	<li>北上</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號/國道1號前往仁德區的快速公路聯絡道。從台86線的 10-上崙 號出口下交流道朝歸仁/仁德前進，於快速公路聯絡道向左轉直行850公尺，見崑崙街/南151鄉道向右轉後於於義林南路向左轉直行1.4公里，於民安路二段97巷向左轉直行230公尺後向右轉，朝勝利一街前進約400公尺抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號開往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n','南部分校交通方式','','inherit','closed','closed','','9789-autosave-v1','','','2020-03-25 15:34:41','2020-03-25 07:34:41','',9789,'https://aiacademy.tw/9789-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11191,11,'2020-03-25 15:34:46','2020-03-25 07:34:46','測試<br>\r\n測試測試\r\n<p><strong>大眾運輸：</strong></p>\r\n	<li>臺鐵/高鐵</li>\r\n<br>\r\n<p>1.高鐵台南站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>2.台鐵沙崙站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>3.台鐵保安站（搭乘計程車 約11分鐘內可達）</p>\r\n\r\n	<li>市區公車/客運</li>\r\n<br>\r\n<p>1.可搭乘「大台南公車紅二線（台南-仁德-上崙子-關廟，有經台南火車站）」請在「崙仔尾」下車後步行約11分鐘。往往南走中正路二段</p>\r\n<p>2.南147鄉道朝中正路二段679巷前進，於勝利路/南154鄉道向左轉後見勝利一街向右轉後抵達</p>\r\n<p>公車路線詳如連結：\r\n<a href=\"https://tainanbus.info/red/red_2.html\">https://tainanbus.info/red/red_2.html</a></p>\r\n<br>\r\n<p><strong>自行開車</strong></p>\r\n\r\n	<li>南下</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號前往臺南的中山路/182縣道。從國道一號的 327-台南 號出口下交流道，於中山路/182縣道向右轉直行160公尺，見中正路二段/南147鄉道向右轉直行1.4公里，於勝利路/南154鄉道向左轉直行600公尺，見勝利一街向右轉抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號前往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n\r\n	<li>北上</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號/國道1號前往仁德區的快速公路聯絡道。從台86線的 10-上崙 號出口下交流道朝歸仁/仁德前進，於快速公路聯絡道向左轉直行850公尺，見崑崙街/南151鄉道向右轉後於於義林南路向左轉直行1.4公里，於民安路二段97巷向左轉直行230公尺後向右轉，朝勝利一街前進約400公尺抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號開往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n','南部分校交通方式','','inherit','closed','closed','','9789-revision-v1','','','2020-03-25 15:34:46','2020-03-25 07:34:46','',9789,'https://aiacademy.tw/9789-revision-v1/',0,'revision','',0),(11192,11,'2020-03-25 15:35:14','2020-03-25 07:35:14','<p><strong>大眾運輸：</strong></p>\r\n	<li>臺鐵/高鐵</li>\r\n<br>\r\n<p>1.高鐵台南站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>2.台鐵沙崙站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>3.台鐵保安站（搭乘計程車 約11分鐘內可達）</p>\r\n\r\n	<li>市區公車/客運</li>\r\n<br>\r\n<p>1.可搭乘「大台南公車紅二線（台南-仁德-上崙子-關廟，有經台南火車站）」請在「崙仔尾」下車後步行約11分鐘。往往南走中正路二段</p>\r\n<p>2.南147鄉道朝中正路二段679巷前進，於勝利路/南154鄉道向左轉後見勝利一街向右轉後抵達</p>\r\n<p>公車路線詳如連結：\r\n<a href=\"https://tainanbus.info/red/red_2.html\">https://tainanbus.info/red/red_2.html</a></p>\r\n<br>\r\n<p><strong>自行開車</strong></p>\r\n\r\n	<li>南下</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號前往臺南的中山路/182縣道。從國道一號的 327-台南 號出口下交流道，於中山路/182縣道向右轉直行160公尺，見中正路二段/南147鄉道向右轉直行1.4公里，於勝利路/南154鄉道向左轉直行600公尺，見勝利一街向右轉抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號前往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n\r\n	<li>北上</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號/國道1號前往仁德區的快速公路聯絡道。從台86線的 10-上崙 號出口下交流道朝歸仁/仁德前進，於快速公路聯絡道向左轉直行850公尺，見崑崙街/南151鄉道向右轉後於於義林南路向左轉直行1.4公里，於民安路二段97巷向左轉直行230公尺後向右轉，朝勝利一街前進約400公尺抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號開往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n','南部分校交通方式','','inherit','closed','closed','','9789-revision-v1','','','2020-03-25 15:35:14','2020-03-25 07:35:14','',9789,'https://aiacademy.tw/9789-revision-v1/',0,'revision','',0),(11193,32,'2020-03-25 15:45:19','2020-03-25 07:45:19','<p>考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　1. 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AI有解！</strong></h2>\r\n<p>一般養殖蝦苗、魚苗的生長週期需要四個月到兩年不等，並且需要投入大量成本，細心呵護，但是可能因為氣候突然變化，或是水中氧氣不足等因素導致整池魚蝦一夕間暴斃死亡，漁戶心血化為烏有、產值蒸發，若以0.5公頃的白蝦來計算，可能就有上百萬的損失。民國70、80年代，台灣擁有全世界領先的草蝦養殖技術，年生產量幾乎佔全世界養殖草蝦的一半，被稱為「草蝦王國」一點也不為過，但是好景不長，幾年後因為長期飼養導致水質優養化，造成大量草蝦死亡。</p>\r\n\r\n<p>藉由物聯網和人工智慧（AIoT）的導入，靠天吃飯的養殖業似乎出現了一線曙光！智能水產養殖公司寬緯科技總經理蔡政勳指出，魚塭會大規模「泛池」和水質有密切關係，因此水質的數據變得相當重要，藉由智慧養殖監測系統，測得水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等變化，綜合這些數據，可以即時監測與預測魚塭的情況。</p>\r\n\r\n<p>從過往的歷史經驗來看，都是在深夜發生大規模魚蝦暴斃，養殖戶根本來不及應變。所以這些數據的價值在於，可以協助漁戶預測有哪些風險可能會發生，在足夠反應的時間內提出預警機制與應對方案，避免發生因反應不及而病急亂投醫的窘境。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg\" alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-11203\" style=\"width:100%;\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/IMG_3627.jpg\" alt=\"\" width=\"2016\" height=\"1512\" class=\"alignnone size-full wp-image-11205\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> \r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','publish','closed','open','','ai-aquaculture-fisheries','','','2020-04-07 10:29:30','2020-04-07 02:29:30','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11197',102,'post','',0),(11201,32,'2020-03-28 16:04:35','2020-03-28 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AI有解！</strong></h2>\r\n<p>一般養殖蝦苗、魚苗的生長週期需要四個月到兩年不等，並且需要投入大量成本，細心呵護，但是可能因為氣候突然變化，或是水中氧氣不足等因素導致整池魚蝦一夕間暴斃死亡，漁戶心血化為烏有、產值蒸發，若以0.5公頃的白蝦來計算，可能就有上百萬的損失。民國70、80年代，台灣擁有全世界領先的草蝦養殖技術，年生產量幾乎佔全世界養殖草蝦的一半，被稱為「草蝦王國」一點也不為過，但是好景不長，幾年後因為長期飼養導致水質優養化，造成大量草蝦死亡。</p>\r\n\r\n<p>藉由物聯網和人工智慧（AIoT）的導入，靠天吃飯的養殖業似乎出現了一線曙光！智能水產養殖公司寬緯科技總經理蔡政勳指出，魚塭會大規模「泛池」和水質有密切關係，因此水質的數據變得相當重要，藉由智慧養殖監測系統，測得水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等變化，綜合這些數據，可以即時監測與預測魚塭的情況。</p>\r\n\r\n<p>從過往的歷史經驗來看，都是在深夜發生大規模魚蝦暴斃，養殖戶根本來不及應變。所以這些數據的價值在於，可以協助漁戶預測有哪些風險可能會發生，在足夠反應的時間內提出預警機制與應對方案，避免發生因反應不及而病急亂投醫的窘境。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> ','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','inherit','closed','closed','','11197-revision-v1','','','2020-03-28 16:05:45','2020-03-28 08:05:45','',11197,'https://aiacademy.tw/11197-revision-v1/',0,'revision','',0),(11203,32,'2020-03-28 16:09:09','2020-03-28 08:09:09','','fisheries','','inherit','closed','closed','','fisheries','','','2020-03-28 16:09:09','2020-03-28 08:09:09','',11197,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11204,32,'2020-03-28 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src=\"/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg\" alt=\"\" width=\"787\" height=\"562\" class=\"alignnone size-full wp-image-11203\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> ','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','inherit','closed','closed','','11197-revision-v1','','','2020-03-28 16:09:27','2020-03-28 08:09:27','',11197,'https://aiacademy.tw/11197-revision-v1/',0,'revision','',0),(11205,32,'2020-03-28 16:10:04','2020-03-28 08:10:04','','IMG_3627','','inherit','closed','closed','','img_3627','','','2020-03-28 16:10:04','2020-03-28 08:10:04','',11197,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/IMG_3627.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11206,32,'2020-03-28 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src=\"/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg\" alt=\"\" width=\"787\" height=\"562\" class=\"alignnone size-full wp-image-11203\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/IMG_3627.jpg\" alt=\"\" width=\"2016\" height=\"1512\" class=\"alignnone size-full wp-image-11205\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> ','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','inherit','closed','closed','','11197-revision-v1','','','2020-03-28 16:11:07','2020-03-28 08:11:07','',11197,'https://aiacademy.tw/11197-revision-v1/',0,'revision','',0),(11207,32,'2020-03-28 16:18:52','2020-03-28 08:18:52','<p>不說可能不知道，台灣雖然土地面積小，養殖漁業技術卻是領先全球，甚至曾享有「草蝦王國」的美譽。然而隨著環境與氣候快速變遷，養殖漁業也面對巨大的挑戰。過去常被視為天災的「泛池」(Die-off) 風險，一來就造成全池魚蝦死亡，是漁戶們心中的痛。而只要透過大數據和人工智慧的結合，發展出智能水產解決方案，通過傳感器回傳監測結果，可以即時為魚塭「把脈」，彷彿看見「天機」一樣，預測將臨的危機並快速提供合適「處方」。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_529355794.jpg\" alt=\"\" width=\"980\" height=\"510\" class=\"alignnone size-full wp-image-11201\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>漁戶聞之色變的「泛池」 AI有解！</strong></h2>\r\n<p>一般養殖蝦苗、魚苗的生長週期需要四個月到兩年不等，並且需要投入大量成本，細心呵護，但是可能因為氣候突然變化，或是水中氧氣不足等因素導致整池魚蝦一夕間暴斃死亡，漁戶心血化為烏有、產值蒸發，若以0.5公頃的白蝦來計算，可能就有上百萬的損失。民國70、80年代，台灣擁有全世界領先的草蝦養殖技術，年生產量幾乎佔全世界養殖草蝦的一半，被稱為「草蝦王國」一點也不為過，但是好景不長，幾年後因為長期飼養導致水質優養化，造成大量草蝦死亡。</p>\r\n\r\n<p>藉由物聯網和人工智慧（AIoT）的導入，靠天吃飯的養殖業似乎出現了一線曙光！智能水產養殖公司寬緯科技總經理蔡政勳指出，魚塭會大規模「泛池」和水質有密切關係，因此水質的數據變得相當重要，藉由智慧養殖監測系統，測得水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等變化，綜合這些數據，可以即時監測與預測魚塭的情況。</p>\r\n\r\n<p>從過往的歷史經驗來看，都是在深夜發生大規模魚蝦暴斃，養殖戶根本來不及應變。所以這些數據的價值在於，可以協助漁戶預測有哪些風險可能會發生，在足夠反應的時間內提出預警機制與應對方案，避免發生因反應不及而病急亂投醫的窘境。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg\" alt=\"\" width=\"100%\" class=\"alignnone size-full wp-image-11203\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/IMG_3627.jpg\" alt=\"\" width=\"2016\" height=\"1512\" class=\"alignnone size-full wp-image-11205\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> ','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','inherit','closed','closed','','11197-revision-v1','','','2020-03-28 16:18:52','2020-03-28 08:18:52','',11197,'https://aiacademy.tw/11197-revision-v1/',0,'revision','',0),(11208,32,'2020-03-28 16:20:35','2020-03-28 08:20:35','<p>不說可能不知道，台灣雖然土地面積小，養殖漁業技術卻是領先全球，甚至曾享有「草蝦王國」的美譽。然而隨著環境與氣候快速變遷，養殖漁業也面對巨大的挑戰。過去常被視為天災的「泛池」(Die-off) 風險，一來就造成全池魚蝦死亡，是漁戶們心中的痛。而只要透過大數據和人工智慧的結合，發展出智能水產解決方案，通過傳感器回傳監測結果，可以即時為魚塭「把脈」，彷彿看見「天機」一樣，預測將臨的危機並快速提供合適「處方」。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_529355794.jpg\" alt=\"\" width=\"980\" height=\"510\" class=\"alignnone size-full wp-image-11201\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>漁戶聞之色變的「泛池」 AI有解！</strong></h2>\r\n<p>一般養殖蝦苗、魚苗的生長週期需要四個月到兩年不等，並且需要投入大量成本，細心呵護，但是可能因為氣候突然變化，或是水中氧氣不足等因素導致整池魚蝦一夕間暴斃死亡，漁戶心血化為烏有、產值蒸發，若以0.5公頃的白蝦來計算，可能就有上百萬的損失。民國70、80年代，台灣擁有全世界領先的草蝦養殖技術，年生產量幾乎佔全世界養殖草蝦的一半，被稱為「草蝦王國」一點也不為過，但是好景不長，幾年後因為長期飼養導致水質優養化，造成大量草蝦死亡。</p>\r\n\r\n<p>藉由物聯網和人工智慧（AIoT）的導入，靠天吃飯的養殖業似乎出現了一線曙光！智能水產養殖公司寬緯科技總經理蔡政勳指出，魚塭會大規模「泛池」和水質有密切關係，因此水質的數據變得相當重要，藉由智慧養殖監測系統，測得水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等變化，綜合這些數據，可以即時監測與預測魚塭的情況。</p>\r\n\r\n<p>從過往的歷史經驗來看，都是在深夜發生大規模魚蝦暴斃，養殖戶根本來不及應變。所以這些數據的價值在於，可以協助漁戶預測有哪些風險可能會發生，在足夠反應的時間內提出預警機制與應對方案，避免發生因反應不及而病急亂投醫的窘境。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg\" alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-11203\" style=\"width:100%;\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/IMG_3627.jpg\" alt=\"\" width=\"2016\" height=\"1512\" class=\"alignnone size-full wp-image-11205\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> ','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','inherit','closed','closed','','11197-revision-v1','','','2020-03-28 16:20:35','2020-03-28 08:20:35','',11197,'https://aiacademy.tw/11197-revision-v1/',0,'revision','',0),(11210,16,'2020-03-30 00:50:41','2020-03-29 16:50:41','<p>出了台南高鐵站，車行歸仁大道後轉入仁德區，來到勝利路與勝利一街口，就可以看到「奇美實業新田廠區 台灣人工智慧學校」指示，這裡，就是由奇美實業全力協助，提供台灣人工智慧學校使用的南部分校。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/67064784_1880310028737432_4059447636132888576_n.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"720\" class=\"alignnone size-full wp-image-11214\" /></p>\r\n<p>2018年初，台灣人工智慧學校甫成立，奇美實業慨然贊助，與台塑、聯發科、友達、英業達及義隆電等共六家企業，共同出資成立財團法人科技生態發展公益基金會，以培育產業AI化人才做為起點，推動台灣成立創新科技生態圈。2019年初，又投入極大資源，全力協助建立台灣人工智慧學校南部分校。</p>\r\n\r\n<p>一般企業在投入這麼多成本之後，必然期待能夠快速在業績與營收上有具體成效，然而，奇美實業卻相當低調，至今未曾在媒體公開說明導入人工智慧的成效。</p>\r\n\r\n<p>對此，奇美實業總經理趙令瑜從「定位」談起，人工智慧不只是奇美進行數位轉型的重要觀念與技術，推動產業AI化，更是奇美企業社會責任的一環。因此不惜代價投入資源，運用自家廠區的閒置場地，全面翻新，協助建置台灣人工智慧學校南部分校。期望的是從培訓人才的校區做為起點，延伸為台灣南部AI Hub，更進一步促成科技創新生態圈成形，讓南部的產業搭上AI這班快車，結合學界的力量和產業界一同打造實作平台，為台灣產業發展培育更多人才。」</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/48469904962_895a2b76d4_k-e1585473047935.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11213\" /></p>\r\n<p>企業社會責任（CSR，Corporate Social Responsibility）是當今企業永續經營的必修課程，若能連結企業或品牌各自重視的價值，將有助社會不同層面的進步。但早在台灣大部分企業還沒有這樣的觀念之前，奇美實業創辦人許文龍就不斷強調，企業的利潤除了應分享給同仁、股東及上下游夥伴外，若有餘力，更應該積極回饋社會並用在有價值的地方。</p>\r\n\r\n<p>因此，多年來人文藝術與醫療一直是奇美社會回饋的兩大主軸。長期支持奇美博物館、奇美醫院等社會參與及公益活動，趙令瑜形容，「這是奇美的DNA」。既然人工智慧將成為帶動第四波工業革命的主要動力，不只為了奇美的永續發展與競爭力，進一步思考台灣整體產業轉型的迫切需求，推動AI是刻不容緩的任務。</p>\r\n\r\n<p>雖然從2015、2016年開始，人工智慧已成全球各國與各大企業競相投入資源的顯學，台灣也在2017年左右發現人工智慧應用在產業上的價值，並有多家先行企業投入，但整體看來，台灣社會對於AI的認識仍然需要加強，就算是上市櫃公司經營者或高階主管，仍有超過三成尚未了解人工智慧對於產業未來的影響。因此，奇美除了人文藝術與醫療之外，也將人工智慧納入實踐企業社會責任的範疇。</p>\r\n\r\n<p>「該如何讓下一代了解AI，是更重要的事情，」趙令瑜指出，奇美創辦人許文龍的哲學是「當一個優良的文化形成之後，便能自然而然地流傳下去」，這也是奇美推動AI的初衷與態度。「向下扎根是現在就該做的，趙令瑜強調，推動AI是一個mindset的改造，下個世代必須趕快跟上，台灣才有機會跨進國際社會、在全球舞台發光發熱。</p>\r\n\r\n<p>對於產業來說，若不主動趕緊跟上則會遭受淘汰。AI不僅對台灣會是一個很好的機會，或許能夠因為AI產生出新的行業以及生態，對人類社會將會是一大貢獻。趙令瑜很認同中研院院長廖俊智的說法：「人工智慧會提供台灣產業一個蛙跳式成長的契機」，除了努力經營企業之外，奇美義不容辭持續投入資源，希望幫台灣培育多元產業、不同世代的AI人才。 </p>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','奇美實業趙令瑜總經理專訪1》 推動人工智慧 奇美義不容辭的社會責任','','publish','closed','open','','chimei-general-manager-interview-part1','','','2020-03-30 00:50:41','2020-03-29 16:50:41','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11210',101,'post','',0),(11212,16,'2020-03-29 16:57:09','2020-03-29 08:57:09','<p>出了台南高鐵站，車行歸仁大道後轉入仁德區，來到勝利路與勝利一街口，就可以看到「奇美實業新田廠區 台灣人工智慧學校」指示，這裡，就是由奇美實業全力協助，提供台灣人工智慧學校使用的南部分校。</p>\r\n\r\n<p>2018年初，台灣人工智慧學校甫成立，奇美實業慨然贊助，與台塑、聯發科、友達、英業達及義隆電等共六家企業，共同出資成立財團法人科技生態發展公益基金會，以培育產業AI化人才做為起點，推動台灣成立創新科技生態圈。2019年初，又投入極大資源，全力協助建立台灣人工智慧學校南部分校。</p>\r\n\r\n<p>一般企業在投入這麼多成本之後，必然期待能夠快速在業績與營收上有具體成效，然而，奇美實業卻相當低調，至今未曾在媒體公開說明導入人工智慧的成效。</p>\r\n\r\n<p>對此，奇美實業總經理趙令瑜從「定位」談起，人工智慧不只是奇美進行數位轉型的重要觀念與技術，推動產業AI化，更是奇美企業社會責任的一環。因此不惜代價投入資源，運用自家廠區的閒置場地，全面翻新，協助建置台灣人工智慧學校南部分校。期望的是從培訓人才的校區做為起點，延伸為台灣南部AI Hub，更進一步促成科技創新生態圈成形，讓南部的產業搭上AI這班快車，結合學界的力量和產業界一同打造實作平台，為台灣產業發展培育更多人才。」</p>\r\n\r\n<p>企業社會責任（CSR，Corporate Social 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height=\"480\" class=\"alignnone size-full wp-image-7851\" />\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/67064784_1880310028737432_4059447636132888576_n.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"720\" class=\"alignnone size-full wp-image-11214\" />\r\n<p>2018年初，台灣人工智慧學校甫成立，奇美實業慨然贊助，與台塑、聯發科、友達、英業達及義隆電等共六家企業，共同出資成立財團法人科技生態發展公益基金會，以培育產業AI化人才做為起點，推動台灣成立創新科技生態圈。2019年初，又投入極大資源，全力協助建立台灣人工智慧學校南部分校。</p>\r\n\r\n<p>一般企業在投入這麼多成本之後，必然期待能夠快速在業績與營收上有具體成效，然而，奇美實業卻相當低調，至今未曾在媒體公開說明導入人工智慧的成效。</p>\r\n\r\n<p>對此，奇美實業總經理趙令瑜從「定位」談起，人工智慧不只是奇美進行數位轉型的重要觀念與技術，推動產業AI化，更是奇美企業社會責任的一環。因此不惜代價投入資源，運用自家廠區的閒置場地，全面翻新，協助建置台灣人工智慧學校南部分校。期望的是從培訓人才的校區做為起點，延伸為台灣南部AI Hub，更進一步促成科技創新生態圈成形，讓南部的產業搭上AI這班快車，結合學界的力量和產業界一同打造實作平台，為台灣產業發展培育更多人才。」</p>\r\n\r\n<p>企業社會責任（CSR，Corporate Social 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Responsibility）是當今企業永續經營的必修課程，若能連結企業或品牌各自重視的價值，將有助社會不同層面的進步。但早在台灣大部分企業還沒有這樣的觀念之前，奇美實業創辦人許文龍就不斷強調，企業的利潤除了應分享給同仁、股東及上下游夥伴外，若有餘力，更應該積極回饋社會並用在有價值的地方。</p>\r\n\r\n<p>因此，多年來人文藝術與醫療一直是奇美社會回饋的兩大主軸。長期支持奇美博物館、奇美醫院等社會參與及公益活動，趙令瑜形容，「這是奇美的DNA」。既然人工智慧將成為帶動第四波工業革命的主要動力，不只為了奇美的永續發展與競爭力，進一步思考台灣整體產業轉型的迫切需求，推動AI是刻不容緩的任務。</p>\r\n\r\n<p>雖然從2015、2016年開始，人工智慧已成全球各國與各大企業競相投入資源的顯學，台灣也在2017年左右發現人工智慧應用在產業上的價值，並有多家先行企業投入，但整體看來，台灣社會對於AI的認識仍然需要加強，就算是上市櫃公司經營者或高階主管，仍有超過三成尚未了解人工智慧對於產業未來的影響。因此，奇美除了人文藝術與醫療之外，也將人工智慧納入實踐企業社會責任的範疇。</p>\r\n\r\n<p>「該如何讓下一代了解AI，是更重要的事情，」趙令瑜指出，奇美創辦人許文龍的哲學是「當一個優良的文化形成之後，便能自然而然地流傳下去」，這也是奇美推動AI的初衷與態度。「向下扎根是現在就該做的，趙令瑜強調，推動AI是一個mindset的改造，下個世代必須趕快跟上，台灣才有機會跨進國際社會、在全球舞台發光發熱。</p>\r\n\r\n<p>對於產業來說，若不主動趕緊跟上則會遭受淘汰。AI不僅對台灣會是一個很好的機會，或許能夠因為AI產生出新的行業以及生態，對人類社會將會是一大貢獻。趙令瑜很認同中研院院長廖俊智的說法：「人工智慧會提供台灣產業一個蛙跳式成長的契機」，除了努力經營企業之外，奇美義不容辭持續投入資源，希望幫台灣培育多元產業、不同世代的AI人才。 </p>\r\n','奇美實業趙令瑜總經理專訪1》 推動人工智慧 奇美義不容辭的社會責任','','inherit','closed','closed','','11210-revision-v1','','','2020-03-29 17:09:49','2020-03-29 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height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11213\" />\r\n<p>企業社會責任（CSR，Corporate Social Responsibility）是當今企業永續經營的必修課程，若能連結企業或品牌各自重視的價值，將有助社會不同層面的進步。但早在台灣大部分企業還沒有這樣的觀念之前，奇美實業創辦人許文龍就不斷強調，企業的利潤除了應分享給同仁、股東及上下游夥伴外，若有餘力，更應該積極回饋社會並用在有價值的地方。</p>\r\n\r\n<p>因此，多年來人文藝術與醫療一直是奇美社會回饋的兩大主軸。長期支持奇美博物館、奇美醫院等社會參與及公益活動，趙令瑜形容，「這是奇美的DNA」。既然人工智慧將成為帶動第四波工業革命的主要動力，不只為了奇美的永續發展與競爭力，進一步思考台灣整體產業轉型的迫切需求，推動AI是刻不容緩的任務。</p>\r\n\r\n<p>雖然從2015、2016年開始，人工智慧已成全球各國與各大企業競相投入資源的顯學，台灣也在2017年左右發現人工智慧應用在產業上的價值，並有多家先行企業投入，但整體看來，台灣社會對於AI的認識仍然需要加強，就算是上市櫃公司經營者或高階主管，仍有超過三成尚未了解人工智慧對於產業未來的影響。因此，奇美除了人文藝術與醫療之外，也將人工智慧納入實踐企業社會責任的範疇。</p>\r\n\r\n<p>「該如何讓下一代了解AI，是更重要的事情，」趙令瑜指出，奇美創辦人許文龍的哲學是「當一個優良的文化形成之後，便能自然而然地流傳下去」，這也是奇美推動AI的初衷與態度。「向下扎根是現在就該做的，趙令瑜強調，推動AI是一個mindset的改造，下個世代必須趕快跟上，台灣才有機會跨進國際社會、在全球舞台發光發熱。</p>\r\n\r\n<p>對於產業來說，若不主動趕緊跟上則會遭受淘汰。AI不僅對台灣會是一個很好的機會，或許能夠因為AI產生出新的行業以及生態，對人類社會將會是一大貢獻。趙令瑜很認同中研院院長廖俊智的說法：「人工智慧會提供台灣產業一個蛙跳式成長的契機」，除了努力經營企業之外，奇美義不容辭持續投入資源，希望幫台灣培育多元產業、不同世代的AI人才。 </p>\r\n','奇美實業趙令瑜總經理專訪1》 推動人工智慧 奇美義不容辭的社會責任','','inherit','closed','closed','','11210-revision-v1','','','2020-03-29 17:10:54','2020-03-29 09:10:54','',11210,'https://aiacademy.tw/11210-revision-v1/',0,'revision','',0),(11218,16,'2020-03-29 17:11:25','2020-03-29 09:11:25','<p>出了台南高鐵站，車行歸仁大道後轉入仁德區，來到勝利路與勝利一街口，就可以看到「奇美實業新田廠區 台灣人工智慧學校」指示，這裡，就是由奇美實業全力協助，提供台灣人工智慧學校使用的南部分校。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/67064784_1880310028737432_4059447636132888576_n.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"720\" class=\"alignnone size-full wp-image-11214\" /></p>\r\n<p>2018年初，台灣人工智慧學校甫成立，奇美實業慨然贊助，與台塑、聯發科、友達、英業達及義隆電等共六家企業，共同出資成立財團法人科技生態發展公益基金會，以培育產業AI化人才做為起點，推動台灣成立創新科技生態圈。2019年初，又投入極大資源，全力協助建立台灣人工智慧學校南部分校。</p>\r\n\r\n<p>一般企業在投入這麼多成本之後，必然期待能夠快速在業績與營收上有具體成效，然而，奇美實業卻相當低調，至今未曾在媒體公開說明導入人工智慧的成效。</p>\r\n\r\n<p>對此，奇美實業總經理趙令瑜從「定位」談起，人工智慧不只是奇美進行數位轉型的重要觀念與技術，推動產業AI化，更是奇美企業社會責任的一環。因此不惜代價投入資源，運用自家廠區的閒置場地，全面翻新，協助建置台灣人工智慧學校南部分校。期望的是從培訓人才的校區做為起點，延伸為台灣南部AI Hub，更進一步促成科技創新生態圈成形，讓南部的產業搭上AI這班快車，結合學界的力量和產業界一同打造實作平台，為台灣產業發展培育更多人才。」</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/48469904962_895a2b76d4_k-e1585473047935.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11213\" /></p>\r\n<p>企業社會責任（CSR，Corporate Social Responsibility）是當今企業永續經營的必修課程，若能連結企業或品牌各自重視的價值，將有助社會不同層面的進步。但早在台灣大部分企業還沒有這樣的觀念之前，奇美實業創辦人許文龍就不斷強調，企業的利潤除了應分享給同仁、股東及上下游夥伴外，若有餘力，更應該積極回饋社會並用在有價值的地方。</p>\r\n\r\n<p>因此，多年來人文藝術與醫療一直是奇美社會回饋的兩大主軸。長期支持奇美博物館、奇美醫院等社會參與及公益活動，趙令瑜形容，「這是奇美的DNA」。既然人工智慧將成為帶動第四波工業革命的主要動力，不只為了奇美的永續發展與競爭力，進一步思考台灣整體產業轉型的迫切需求，推動AI是刻不容緩的任務。</p>\r\n\r\n<p>雖然從2015、2016年開始，人工智慧已成全球各國與各大企業競相投入資源的顯學，台灣也在2017年左右發現人工智慧應用在產業上的價值，並有多家先行企業投入，但整體看來，台灣社會對於AI的認識仍然需要加強，就算是上市櫃公司經營者或高階主管，仍有超過三成尚未了解人工智慧對於產業未來的影響。因此，奇美除了人文藝術與醫療之外，也將人工智慧納入實踐企業社會責任的範疇。</p>\r\n\r\n<p>「該如何讓下一代了解AI，是更重要的事情，」趙令瑜指出，奇美創辦人許文龍的哲學是「當一個優良的文化形成之後，便能自然而然地流傳下去」，這也是奇美推動AI的初衷與態度。「向下扎根是現在就該做的，趙令瑜強調，推動AI是一個mindset的改造，下個世代必須趕快跟上，台灣才有機會跨進國際社會、在全球舞台發光發熱。</p>\r\n\r\n<p>對於產業來說，若不主動趕緊跟上則會遭受淘汰。AI不僅對台灣會是一個很好的機會，或許能夠因為AI產生出新的行業以及生態，對人類社會將會是一大貢獻。趙令瑜很認同中研院院長廖俊智的說法：「人工智慧會提供台灣產業一個蛙跳式成長的契機」，除了努力經營企業之外，奇美義不容辭持續投入資源，希望幫台灣培育多元產業、不同世代的AI人才。 </p>\r\n','奇美實業趙令瑜總經理專訪1》 推動人工智慧 奇美義不容辭的社會責任','','inherit','closed','closed','','11210-revision-v1','','','2020-03-29 17:11:25','2020-03-29 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src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','奇美實業趙令瑜總經理專訪1》 推動人工智慧 奇美義不容辭的社會責任','','inherit','closed','closed','','11210-revision-v1','','','2020-03-29 17:12:16','2020-03-29 09:12:16','',11210,'https://aiacademy.tw/11210-revision-v1/',0,'revision','',0),(11222,16,'2020-03-30 01:55:26','2020-03-29 17:55:26','<p>人工智慧無疑是近年來最夯的企業轉型關鍵字之一，企業嘗試將人工智慧導入營運的各個環節，期待藉由這項看似先進的技術降低成本、優化流程，並且提高營收。企業轉型的最終目的，就是為了可以生存下來，然而要在充滿不確定性的人工智慧浪潮中求生存，另一個需要了解的事實是：人工智慧絕非萬靈丹，通常沒有辦法解決企業營運模式、體質不佳的基本問題。</p>\r\n\r\n<p>所以，企業需要重新檢視哪些是不變的本質與核心價值，哪些是需要與時俱進的觀念和方法，再導入足以實現經營目標的人工智慧技術。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>「不變」的經典：企業的價值是創造顧客</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1063889201.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"505\" class=\"alignnone size-full wp-image-11225\" /></p>\r\n<p>企業一直在找尋導入人工智慧合適的切入點，確實看似很多場景都值得投入，但是究竟要導入什麼（What），以及要如何導入（How），會是企業領導人需要面對的難題與挑戰。</p>\r\n\r\n<p>普遍來說，台灣企業目前大多仍停留在以降低成本為切入點，但是當所有的企業都以降低成本為主要目標，結果是整體產業的成本下降，獲利也一起下降，最終並沒有辦法有效提高效益。此外，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本降低也是會有走到盡頭的一天，執著於成本的降低可能導致企業走向另一個死胡同。</p>\r\n\r\n<p>那該怎麼辦？管理學大師彼得．杜拉克為「企業」所下的定義歷久彌新：企業的目的就是創造顧客。所以任何轉型，從科技導入、組織改造到流程優化等，都需要回到以解決顧客痛點、滿足顧客需求為出發點來思考。不論人工智慧的技術發展多麼絢麗，企業領導者還是要回到企業的本質，時刻檢視如何為客戶創造更多價值</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業該如何「變」：打破數據孤島、數據決策、敏捷實驗</strong></h2>\r\n<p>《哈佛商業評論》在2018年針對數千位企業高層領導者進行調查，想要了解人工智慧在企業應用情況，發現只有8%的企業將人工智慧用於核心業務，而多數企業則將其用於臨時測試專案，或僅僅是某項業務的其中一個流程。這樣的結果，正好與台灣企業導入人工智慧的現況相當符合。這個二年前的調查結果指出，推動人工智慧緩慢的原因：企業長久以來形成的文化或是思維沒有即時改變，才是最巨大的障礙。應該如何變？可以從三個方面著手：</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數據孤島，變為跨領域合作</strong></h2>\r\n<p>過去企業不了解資料的重要性，前期缺乏整體的規劃，每個業務部門因為需求不同，按照各自的方式與系統處裡資料，甚至以商業機密為考量，不願與其他部門合作、共享，以至於在企業內存在許多「數據孤島」。</p>\r\n\r\n<p>事實是，資料的整合是影響成功與否的關鍵要素。因此由跨領域、跨部門的成員共同執行人工智慧專案，將可以關注到企業內不同視角的重要議題，並且藉由數據的打通與整合，將可以提高數據價值，保持企業競爭優勢。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n<p>目前在台灣有少數企業開始注意到「資料治理」的重要性，甚至直接經由董事會通過，規定資料屬於公司資產，不屬於任何特定部門或個人，並設立專責單位以解決跨部門資料使用的衝突或矛盾。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從以領導者經驗決策，變為數據決策</strong></h2>\r\n<p>長久以來，企業習慣基於過去的成功或失敗經驗，來作為決策的準則，尤其台灣中小企業多以家族企業為主，仰賴經驗法則的營運方式更是普遍。</p>\r\n\r\n<p>但是光憑經驗未必跟得上科技變化的速度。當人工智慧開始普遍被企業採納使用後，演算法就可以為各個層級的員工提供決策的建議，這樣的決策結果，在很多領域可能會比領導者以經驗做的決策更為準確。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從保守避免風險，變為敏捷、勇於試錯的組織</strong></h2>\r\n<p>「轉型是找死，不轉型是等死」這是許多企業面臨轉型時的掙扎，因此遲遲不敢跨出第一步。而另一個原因常見的原因是領導者認為需要萬事俱備、技術成熟才能全部上線，以避免風險的發生。但是人工智慧的應用是需要不斷試錯、修正，鮮少能夠一步到位，因此企業需要有從錯誤（或測試）中學習的心態，把錯誤當做前進的動力，如同俗諺所說：「你不需要很厲害才開始，但是你需要開始，才會很厲害！」。</p>\r\n\r\n<p>要成為具有實驗性質的企業，也代表著要有足夠的敏捷力，例如決策的速度是否足夠快以因應測試的結果？自動化程度高不高？數據是否已經整合與完善？這些因素都將影響企業的敏捷程度。</p>\r\n\r\n<p>參考資料：《哈佛商業評論》、《人工智慧在台灣》</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','AI時代下企業的變與不變','','publish','closed','open','','company-in-ai-era','','','2020-04-22 18:20:01','2020-04-22 10:20:01','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11222',100,'post','',0),(11224,16,'2020-03-30 01:07:42','2020-03-29 17:07:42','<p>人工智慧無疑是近年來最夯的企業轉型關鍵字之一，企業嘗試將人工智慧導入營運的各個環節，期待藉由這項看似先進的技術降低成本、優化流程，並且提高營收。企業轉型的最終目的，就是為了可以生存下來，然而要在充滿不確定性的人工智慧浪潮中求生存，另一個需要了解的事實是：人工智慧絕非萬靈丹，通常沒有辦法解決企業營運模式、體質不佳的基本問題。</p>\r\n\r\n<p>所以，企業需要重新檢視哪些是不變的本質與核心價值，哪些是需要與時俱進的觀念和方法，再導入足以實現經營目標的人工智慧技術。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>「不變」的經典：企業的價值是創造顧客</strong></h2>\r\n<p>企業一直在找尋導入人工智慧合適的切入點，確實看似很多場景都值得投入，但是究竟要導入什麼（What），以及要如何導入（How），會是企業領導人需要面對的難題與挑戰。</p>\r\n\r\n<p>普遍來說，台灣企業目前大多仍停留在以降低成本為切入點，但是當所有的企業都以降低成本為主要目標，結果是整體產業的成本下降，獲利也一起下降，最終並沒有辦法有效提高效益。此外，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本降低也是會有走到盡頭的一天，執著於成本的降低可能導致企業走向另一個死胡同。</p>\r\n\r\n<p>那該怎麼辦？管理學大師彼得．杜拉克為「企業」所下的定義歷久彌新：企業的目的就是創造顧客。所以任何轉型，從科技導入、組織改造到流程優化等，都需要回到以解決顧客痛點、滿足顧客需求為出發點來思考。不論人工智慧的技術發展多麼絢麗，企業領導者還是要回到企業的本質，時刻檢視如何為客戶創造更多價值</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業該如何「變」：打破數據孤島、數據決策、敏捷實驗</strong></h2>\r\n<p>《哈佛商業評論》在2018年針對數千位企業高層領導者進行調查，想要了解人工智慧在企業應用情況，發現只有8%的企業將人工智慧用於核心業務，而多數企業則將其用於臨時測試專案，或僅僅是某項業務的其中一個流程。這樣的結果，正好與台灣企業導入人工智慧的現況相當符合。這個二年前的調查結果指出，推動人工智慧緩慢的原因：企業長久以來形成的文化或是思維沒有即時改變，才是最巨大的障礙。應該如何變？可以從三個方面著手：</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數據孤島，變為跨領域合作</strong></h2>\r\n<p>過去企業不了解資料的重要性，前期缺乏整體的規劃，每個業務部門因為需求不同，按照各自的方式與系統處裡資料，甚至以商業機密為考量，不願與其他部門合作、共享，以至於在企業內存在許多「數據孤島」。</p>\r\n\r\n<p>事實是，資料的整合是影響成功與否的關鍵要素。因此由跨領域、跨部門的成員共同執行人工智慧專案，將可以關注到企業內不同視角的重要議題，並且藉由數據的打通與整合，將可以提高數據價值，保持企業競爭優勢。</p>\r\n\r\n<p>目前在台灣有少數企業開始注意到「資料治理」的重要性，甚至直接經由董事會通過，規定資料屬於公司資產，不屬於任何特定部門或個人，並設立專責單位以解決跨部門資料使用的衝突或矛盾。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從以領導者經驗決策，變為數據決策</strong></h2>\r\n<p>長久以來，企業習慣基於過去的成功或失敗經驗，來作為決策的準則，尤其台灣中小企業多以家族企業為主，仰賴經驗法則的營運方式更是普遍。</p>\r\n\r\n<p>但是光憑經驗未必跟得上科技變化的速度。當人工智慧開始並遍被企業採納使用後，演算法就可以為各個層級的員工提供決策的建議，這樣的決策結果，在很多領域可能會比領導者以經驗做的決策更為準確。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從保守避免風險，變為敏捷、勇於試錯的組織</strong></h2>\r\n<p>「轉型是找死，不轉型是等死」這是許多企業面臨轉型時的掙扎，因此遲遲不敢跨出第一步。而另一個原因常見的原因是領導者認為需要萬事俱備、技術成熟才能全部上線，以避免風險的發生。但是人工智慧的應用是需要不斷試錯、修正，鮮少能夠一步到位，因此企業需要有從錯誤（或測試）中學習的心態，把錯誤當做前進的動力，如同俗諺所說：「你不需要很厲害才開始，但是你需要開始，才會很厲害！」。</p>\r\n\r\n<p>要成為具有實驗性質的企業，也代表著要有足夠的敏捷力，例如決策的速度是否足夠快以因應測試的結果？自動化程度高不高？數據是否已經整合與完善？這些因素都將影響企業的敏捷程度。</p>\r\n\r\n<p>參考資料：《哈佛商業評論》、《人工智慧在台灣》</p>\r\n','AI時代下企業的變與不變','','inherit','closed','closed','','11222-revision-v1','','','2020-03-30 01:07:42','2020-03-29 17:07:42','',11222,'https://aiacademy.tw/11222-revision-v1/',0,'revision','',0),(11225,16,'2020-03-30 01:35:06','2020-03-29 17:35:06','','shutterstock_1063889201','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1063889201','','','2020-03-30 01:35:06','2020-03-29 17:35:06','',11222,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1063889201.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11226,16,'2020-03-30 01:35:13','2020-03-29 17:35:13','<p>人工智慧正在快速重塑商業世界，市場遊戲規則大洗牌，面對具有數位基因的科技公司強勢崛起，全球傳統產業巨頭同樣急起直追。然而，人工智慧不僅是新舊產業之爭，更是國與國之間頭角崢嶸的決勝點，過去這場全球 AI 的競技場上異軍突起的中國，在武漢疫情肆虐全球之際，下一步的戰略是什麼，絕對是值得關注的焦點。</p>\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1632551809.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"546\" class=\"alignnone size-full wp-image-11063\" /></p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>奠基於「數位核心」 改寫數百年市場規則</strong></h2>\n<p>從 19 世紀的工業革命、20 世紀的自動化革命，到 21 世紀全球掀起人工智慧熱潮，隨著演算法的不斷演進，跨越了過去產業間的框架限制，也改變數百年來的市場遊戲規則。</p>\n\n<p>現在的銀行，例如，沒有銀行專員給予理財建議，申請貸款也沒有層層人工審核，那會是什麼樣的場景？中國的螞蟻金服自 2014 年成立以來，已經服務超過了 10 億消費者，業務範圍包含消費貸款、貨幣市場基金、財富管理、健康保險、信用評級服務等。</p>\n\n<p>數據顯示螞蟻金服的顧客數量是美國最大銀行的 10 倍，員工數量卻不到其 1/10。這也早就成為數位金融的經典個案，更是許多全球傳統銀行、金融機構難以追趕的目標與巨大挑戰。螞蟻金服在創立之初，即以數位為核心來營運並且提供服務，在整個過程中大幅減少人力的介入，一切都是由人工智慧來驅動，從智能客服、交易風險管控、理財消息推送到店家行銷、車險圖像定損、投資標的推薦等。</p>\n\n<p>這類以人工智慧驅動的公司，前期還是需要由管理者和工程師來設計人工智慧以及讓演算法運作的軟體，但是在這之後，演算法就可以透過數位自動化，或是外部供應商的生態系統自行創造價值。例如人工智慧在 Google 上每天進行百萬次的廣告競價、在 YouTube 推薦影片、在螞蟻金服審核貸款人的借貸資格。</p>\n\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>領導數位轉型 AI 的影響絕不可輕忽</strong></h2>\n<p>數位網路和演算法融入企業營運，在各個產業開始發揮不同的作用，彼此之間的界線也越來越模糊。這樣的變化不僅是科技公司，傳統企業為了因應新的競爭者，也紛紛導入人工智慧尋求生存。因為他們發現，若是再不尋求轉型，很可能就是下一個柯達或是諾基亞。</p>\n\n<p>對此，哈佛商學院教授馬可．顏西提（Marco Iansiti）、卡林．拉哈尼（Karim R. Lakhani）指出，不論是領導具有數位基因的新創企業，或是帶領傳統企業轉型，了解人工智慧對營運、策略和商業競爭的革命性影響，是絕對不可輕忽的關鍵。</p>\n\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>集權文化下的數據 更適合做 AI？</strong></h2>\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1105238015.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"647\" class=\"alignnone size-full wp-image-11064\" /></p>\n<p>國際科技研究機構 CB Insights 最近發布 2020 年度人工智慧新創企業排行榜「AI 100」，當中挑選了全球 100 家最具潛力的人工智慧企業，涵蓋全球13個國家，包含美國、中國、日本、英國、加拿大、瑞典、智利等，其中中國有 6 家企業入選。從這份榜單不難看出來，世界各國正在積極佈署人工智慧，中國也不例外，入選的 6 家企業涵蓋了企業智慧服務、智慧製造、自動駕駛、機器人、教育等多元領域。</p>\n\n<p>其實不只是 AI 新創展現出強大的企圖心，中國政府早在五年前提出的「十三五計畫」中就將人工智慧發展列為國家級重點發展項目，更誓言成為全球人工智慧創新中心。為了達到目標，中國首批發展人工智慧的企業（中國先鋒企業），在相關的技術、數據、流程上投入大量的資源，甚至超越美國和歐洲地區。的確，這樣的投入為中國企業帶來業務上的改變，尤其在擁有7億智慧型手機用戶的基礎下，促成了人工智慧多元的應用場景。</p>\n\n<p>中國人工智慧的發展，似乎也跟長久以來中央統治的悠久歷史有關。這波人工智慧技術與數據脫不了關係，一般而言，數據越多、人工智慧的準確度越高。根據 2018 年波士頓諮詢公司對全球人工智慧商業策略的調查發現，高達 78% 的中國企業已經整合公司並設立數據庫遠高於歐洲和美國的 37% 和 43% ；83% 的企業已集中管理所有數據與資料，而歐洲跟美國則分別只有39% 和40%。</p>\n<p>若從台灣企業的經驗來看，無論是原本就會蒐集各種數據流程的科技公司，或是嚴格控管製程的大型傳統產業，光是整合企業內部數據、制定資料管理制度就至少必須花上二到三年。</p>\n\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創造價值 VS. 降低成本？</strong></h2>\n<p>不可否認，中國在數據蒐集與應用上與其他國家有不同的結構與場景，但在這三、四來中美貿易戰的衝擊下，再加上武漢疫情的全球蔓延，中國不只在AI技術、能力和人才面臨瓶頸，如何在遊戲規則遽變的全球市場中站穩腳步，更是值得觀察的重點。</p>\n\n<p>另外一個問題是，長期做為世界工廠的中國企業，AI發展腳步雖然看似超前，但是究竟用AI來做什麼，卻也和其他國家不同。在同樣一份調查中，有 80% 的美國和歐洲企業將提高收入視為人工智慧的主要價值，但只有 65% 的中國企業認同。</p>\n\n<p>相對地，中國更專注於降低成本，而降低成本則往往意味著會減少大量人力。也因此，中國企業對於人工智慧可能帶來的失業潮更感擔憂，有 68% 認為人工智慧會減少員工的規模，但在歐洲和美國，分別只有 32% 和 50% 的先鋒企業為此感到擔心。這樣的結果也不難想像：對於以「維穩」為前提的中國而言，失業可能引發的連鎖效應，的確會牽動社會敏感神經。</p>\n\n<p>中國發展人工智慧的決心，讓全球政府和企業大為警惕，畢竟中國市場規模和政府統治型態，多年來一直讓全球又愛又懼。而在中美貿易戰後再加上武漢肺炎疫情，在疫情見證全球化威力的同時，全球市場卻從「短鏈」被迫快速進入「斷鏈」，中國的AI策略會有哪些改變？能夠藉此機會調整體質或因此一蹶不振？與中國關係緊密的台灣產業，應該更密切關注未來發展。資料來源：Harvard Business Review、MIT Sloan Management Review</p>\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','多邊對決！疫情蔓延下的產業 AI 化策略','','inherit','closed','closed','','11058-autosave-v1','','','2020-03-30 01:35:13','2020-03-29 17:35:13','',11058,'https://aiacademy.tw/11058-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11227,16,'2020-03-30 01:36:35','2020-03-29 17:36:35','<p>人工智慧無疑是近年來最夯的企業轉型關鍵字之一，企業嘗試將人工智慧導入營運的各個環節，期待藉由這項看似先進的技術降低成本、優化流程，並且提高營收。企業轉型的最終目的，就是為了可以生存下來，然而要在充滿不確定性的人工智慧浪潮中求生存，另一個需要了解的事實是：人工智慧絕非萬靈丹，通常沒有辦法解決企業營運模式、體質不佳的基本問題。</p>\r\n\r\n<p>所以，企業需要重新檢視哪些是不變的本質與核心價值，哪些是需要與時俱進的觀念和方法，再導入足以實現經營目標的人工智慧技術。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>「不變」的經典：企業的價值是創造顧客</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1063889201.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"505\" class=\"alignnone size-full wp-image-11225\" /></p>\r\n<p>企業一直在找尋導入人工智慧合適的切入點，確實看似很多場景都值得投入，但是究竟要導入什麼（What），以及要如何導入（How），會是企業領導人需要面對的難題與挑戰。</p>\r\n\r\n<p>普遍來說，台灣企業目前大多仍停留在以降低成本為切入點，但是當所有的企業都以降低成本為主要目標，結果是整體產業的成本下降，獲利也一起下降，最終並沒有辦法有效提高效益。此外，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本降低也是會有走到盡頭的一天，執著於成本的降低可能導致企業走向另一個死胡同。</p>\r\n\r\n<p>那該怎麼辦？管理學大師彼得．杜拉克為「企業」所下的定義歷久彌新：企業的目的就是創造顧客。所以任何轉型，從科技導入、組織改造到流程優化等，都需要回到以解決顧客痛點、滿足顧客需求為出發點來思考。不論人工智慧的技術發展多麼絢麗，企業領導者還是要回到企業的本質，時刻檢視如何為客戶創造更多價值</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業該如何「變」：打破數據孤島、數據決策、敏捷實驗</strong></h2>\r\n<p>《哈佛商業評論》在2018年針對數千位企業高層領導者進行調查，想要了解人工智慧在企業應用情況，發現只有8%的企業將人工智慧用於核心業務，而多數企業則將其用於臨時測試專案，或僅僅是某項業務的其中一個流程。這樣的結果，正好與台灣企業導入人工智慧的現況相當符合。這個二年前的調查結果指出，推動人工智慧緩慢的原因：企業長久以來形成的文化或是思維沒有即時改變，才是最巨大的障礙。應該如何變？可以從三個方面著手：</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數據孤島，變為跨領域合作</strong></h2>\r\n<p>過去企業不了解資料的重要性，前期缺乏整體的規劃，每個業務部門因為需求不同，按照各自的方式與系統處裡資料，甚至以商業機密為考量，不願與其他部門合作、共享，以至於在企業內存在許多「數據孤島」。</p>\r\n\r\n<p>事實是，資料的整合是影響成功與否的關鍵要素。因此由跨領域、跨部門的成員共同執行人工智慧專案，將可以關注到企業內不同視角的重要議題，並且藉由數據的打通與整合，將可以提高數據價值，保持企業競爭優勢。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1054644407-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-10818\" /></p>\r\n<p>目前在台灣有少數企業開始注意到「資料治理」的重要性，甚至直接經由董事會通過，規定資料屬於公司資產，不屬於任何特定部門或個人，並設立專責單位以解決跨部門資料使用的衝突或矛盾。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從以領導者經驗決策，變為數據決策</strong></h2>\r\n<p>長久以來，企業習慣基於過去的成功或失敗經驗，來作為決策的準則，尤其台灣中小企業多以家族企業為主，仰賴經驗法則的營運方式更是普遍。</p>\r\n\r\n<p>但是光憑經驗未必跟得上科技變化的速度。當人工智慧開始並遍被企業採納使用後，演算法就可以為各個層級的員工提供決策的建議，這樣的決策結果，在很多領域可能會比領導者以經驗做的決策更為準確。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從保守避免風險，變為敏捷、勇於試錯的組織</strong></h2>\r\n<p>「轉型是找死，不轉型是等死」這是許多企業面臨轉型時的掙扎，因此遲遲不敢跨出第一步。而另一個原因常見的原因是領導者認為需要萬事俱備、技術成熟才能全部上線，以避免風險的發生。但是人工智慧的應用是需要不斷試錯、修正，鮮少能夠一步到位，因此企業需要有從錯誤（或測試）中學習的心態，把錯誤當做前進的動力，如同俗諺所說：「你不需要很厲害才開始，但是你需要開始，才會很厲害！」。</p>\r\n\r\n<p>要成為具有實驗性質的企業，也代表著要有足夠的敏捷力，例如決策的速度是否足夠快以因應測試的結果？自動化程度高不高？數據是否已經整合與完善？這些因素都將影響企業的敏捷程度。</p>\r\n\r\n<p>參考資料：《哈佛商業評論》、《人工智慧在台灣》</p>\r\n','AI時代下企業的變與不變','','inherit','closed','closed','','11222-revision-v1','','','2020-03-30 01:36:35','2020-03-29 17:36:35','',11222,'https://aiacademy.tw/11222-revision-v1/',0,'revision','',0),(11228,16,'2020-03-30 01:37:30','2020-03-29 17:37:30','<p>人工智慧無疑是近年來最夯的企業轉型關鍵字之一，企業嘗試將人工智慧導入營運的各個環節，期待藉由這項看似先進的技術降低成本、優化流程，並且提高營收。企業轉型的最終目的，就是為了可以生存下來，然而要在充滿不確定性的人工智慧浪潮中求生存，另一個需要了解的事實是：人工智慧絕非萬靈丹，通常沒有辦法解決企業營運模式、體質不佳的基本問題。</p>\r\n\r\n<p>所以，企業需要重新檢視哪些是不變的本質與核心價值，哪些是需要與時俱進的觀念和方法，再導入足以實現經營目標的人工智慧技術。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>「不變」的經典：企業的價值是創造顧客</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1063889201.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"505\" class=\"alignnone size-full wp-image-11225\" /></p>\r\n<p>企業一直在找尋導入人工智慧合適的切入點，確實看似很多場景都值得投入，但是究竟要導入什麼（What），以及要如何導入（How），會是企業領導人需要面對的難題與挑戰。</p>\r\n\r\n<p>普遍來說，台灣企業目前大多仍停留在以降低成本為切入點，但是當所有的企業都以降低成本為主要目標，結果是整體產業的成本下降，獲利也一起下降，最終並沒有辦法有效提高效益。此外，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本降低也是會有走到盡頭的一天，執著於成本的降低可能導致企業走向另一個死胡同。</p>\r\n\r\n<p>那該怎麼辦？管理學大師彼得．杜拉克為「企業」所下的定義歷久彌新：企業的目的就是創造顧客。所以任何轉型，從科技導入、組織改造到流程優化等，都需要回到以解決顧客痛點、滿足顧客需求為出發點來思考。不論人工智慧的技術發展多麼絢麗，企業領導者還是要回到企業的本質，時刻檢視如何為客戶創造更多價值</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業該如何「變」：打破數據孤島、數據決策、敏捷實驗</strong></h2>\r\n<p>《哈佛商業評論》在2018年針對數千位企業高層領導者進行調查，想要了解人工智慧在企業應用情況，發現只有8%的企業將人工智慧用於核心業務，而多數企業則將其用於臨時測試專案，或僅僅是某項業務的其中一個流程。這樣的結果，正好與台灣企業導入人工智慧的現況相當符合。這個二年前的調查結果指出，推動人工智慧緩慢的原因：企業長久以來形成的文化或是思維沒有即時改變，才是最巨大的障礙。應該如何變？可以從三個方面著手：</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數據孤島，變為跨領域合作</strong></h2>\r\n<p>過去企業不了解資料的重要性，前期缺乏整體的規劃，每個業務部門因為需求不同，按照各自的方式與系統處裡資料，甚至以商業機密為考量，不願與其他部門合作、共享，以至於在企業內存在許多「數據孤島」。</p>\r\n\r\n<p>事實是，資料的整合是影響成功與否的關鍵要素。因此由跨領域、跨部門的成員共同執行人工智慧專案，將可以關注到企業內不同視角的重要議題，並且藉由數據的打通與整合，將可以提高數據價值，保持企業競爭優勢。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n<p>目前在台灣有少數企業開始注意到「資料治理」的重要性，甚至直接經由董事會通過，規定資料屬於公司資產，不屬於任何特定部門或個人，並設立專責單位以解決跨部門資料使用的衝突或矛盾。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從以領導者經驗決策，變為數據決策</strong></h2>\r\n<p>長久以來，企業習慣基於過去的成功或失敗經驗，來作為決策的準則，尤其台灣中小企業多以家族企業為主，仰賴經驗法則的營運方式更是普遍。</p>\r\n\r\n<p>但是光憑經驗未必跟得上科技變化的速度。當人工智慧開始並遍被企業採納使用後，演算法就可以為各個層級的員工提供決策的建議，這樣的決策結果，在很多領域可能會比領導者以經驗做的決策更為準確。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從保守避免風險，變為敏捷、勇於試錯的組織</strong></h2>\r\n<p>「轉型是找死，不轉型是等死」這是許多企業面臨轉型時的掙扎，因此遲遲不敢跨出第一步。而另一個原因常見的原因是領導者認為需要萬事俱備、技術成熟才能全部上線，以避免風險的發生。但是人工智慧的應用是需要不斷試錯、修正，鮮少能夠一步到位，因此企業需要有從錯誤（或測試）中學習的心態，把錯誤當做前進的動力，如同俗諺所說：「你不需要很厲害才開始，但是你需要開始，才會很厲害！」。</p>\r\n\r\n<p>要成為具有實驗性質的企業，也代表著要有足夠的敏捷力，例如決策的速度是否足夠快以因應測試的結果？自動化程度高不高？數據是否已經整合與完善？這些因素都將影響企業的敏捷程度。</p>\r\n\r\n<p>參考資料：《哈佛商業評論》、《人工智慧在台灣》</p>\r\n','AI時代下企業的變與不變','','inherit','closed','closed','','11222-revision-v1','','','2020-03-30 01:37:30','2020-03-29 17:37:30','',11222,'https://aiacademy.tw/11222-revision-v1/',0,'revision','',0),(11229,16,'2020-03-30 01:55:14','2020-03-29 17:55:14','<p>人工智慧無疑是近年來最夯的企業轉型關鍵字之一，企業嘗試將人工智慧導入營運的各個環節，期待藉由這項看似先進的技術降低成本、優化流程，並且提高營收。企業轉型的最終目的，就是為了可以生存下來，然而要在充滿不確定性的人工智慧浪潮中求生存，另一個需要了解的事實是：人工智慧絕非萬靈丹，通常沒有辦法解決企業營運模式、體質不佳的基本問題。</p>\r\n\r\n<p>所以，企業需要重新檢視哪些是不變的本質與核心價值，哪些是需要與時俱進的觀念和方法，再導入足以實現經營目標的人工智慧技術。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>「不變」的經典：企業的價值是創造顧客</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_1063889201.jpg\" alt=\"\" width=\"970\" height=\"505\" class=\"alignnone size-full wp-image-11225\" /></p>\r\n<p>企業一直在找尋導入人工智慧合適的切入點，確實看似很多場景都值得投入，但是究竟要導入什麼（What），以及要如何導入（How），會是企業領導人需要面對的難題與挑戰。</p>\r\n\r\n<p>普遍來說，台灣企業目前大多仍停留在以降低成本為切入點，但是當所有的企業都以降低成本為主要目標，結果是整體產業的成本下降，獲利也一起下降，最終並沒有辦法有效提高效益。此外，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本降低也是會有走到盡頭的一天，執著於成本的降低可能導致企業走向另一個死胡同。</p>\r\n\r\n<p>那該怎麼辦？管理學大師彼得．杜拉克為「企業」所下的定義歷久彌新：企業的目的就是創造顧客。所以任何轉型，從科技導入、組織改造到流程優化等，都需要回到以解決顧客痛點、滿足顧客需求為出發點來思考。不論人工智慧的技術發展多麼絢麗，企業領導者還是要回到企業的本質，時刻檢視如何為客戶創造更多價值</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>企業該如何「變」：打破數據孤島、數據決策、敏捷實驗</strong></h2>\r\n<p>《哈佛商業評論》在2018年針對數千位企業高層領導者進行調查，想要了解人工智慧在企業應用情況，發現只有8%的企業將人工智慧用於核心業務，而多數企業則將其用於臨時測試專案，或僅僅是某項業務的其中一個流程。這樣的結果，正好與台灣企業導入人工智慧的現況相當符合。這個二年前的調查結果指出，推動人工智慧緩慢的原因：企業長久以來形成的文化或是思維沒有即時改變，才是最巨大的障礙。應該如何變？可以從三個方面著手：</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數據孤島，變為跨領域合作</strong></h2>\r\n<p>過去企業不了解資料的重要性，前期缺乏整體的規劃，每個業務部門因為需求不同，按照各自的方式與系統處裡資料，甚至以商業機密為考量，不願與其他部門合作、共享，以至於在企業內存在許多「數據孤島」。</p>\r\n\r\n<p>事實是，資料的整合是影響成功與否的關鍵要素。因此由跨領域、跨部門的成員共同執行人工智慧專案，將可以關注到企業內不同視角的重要議題，並且藉由數據的打通與整合，將可以提高數據價值，保持企業競爭優勢。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/02/shutterstock_1012174087-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10842\" /></p>\r\n<p>目前在台灣有少數企業開始注意到「資料治理」的重要性，甚至直接經由董事會通過，規定資料屬於公司資產，不屬於任何特定部門或個人，並設立專責單位以解決跨部門資料使用的衝突或矛盾。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從以領導者經驗決策，變為數據決策</strong></h2>\r\n<p>長久以來，企業習慣基於過去的成功或失敗經驗，來作為決策的準則，尤其台灣中小企業多以家族企業為主，仰賴經驗法則的營運方式更是普遍。</p>\r\n\r\n<p>但是光憑經驗未必跟得上科技變化的速度。當人工智慧開始並遍被企業採納使用後，演算法就可以為各個層級的員工提供決策的建議，這樣的決策結果，在很多領域可能會比領導者以經驗做的決策更為準確。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從保守避免風險，變為敏捷、勇於試錯的組織</strong></h2>\r\n<p>「轉型是找死，不轉型是等死」這是許多企業面臨轉型時的掙扎，因此遲遲不敢跨出第一步。而另一個原因常見的原因是領導者認為需要萬事俱備、技術成熟才能全部上線，以避免風險的發生。但是人工智慧的應用是需要不斷試錯、修正，鮮少能夠一步到位，因此企業需要有從錯誤（或測試）中學習的心態，把錯誤當做前進的動力，如同俗諺所說：「你不需要很厲害才開始，但是你需要開始，才會很厲害！」。</p>\r\n\r\n<p>要成為具有實驗性質的企業，也代表著要有足夠的敏捷力，例如決策的速度是否足夠快以因應測試的結果？自動化程度高不高？數據是否已經整合與完善？這些因素都將影響企業的敏捷程度。</p>\r\n\r\n<p>參考資料：《哈佛商業評論》、《人工智慧在台灣》</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','AI時代下企業的變與不變','','inherit','closed','closed','','11222-revision-v1','','','2020-03-30 01:55:14','2020-03-29 17:55:14','',11222,'https://aiacademy.tw/11222-revision-v1/',0,'revision','',0),(11230,16,'2020-03-30 02:33:16','2020-03-29 18:33:16','<p>2020年初，因為疫情蔓延，各國皆出現口罩供不應求的情況，台灣透過健保系統並透過開放資料，與民間協作推出的口罩實名制，不僅備受各國媒體推薦，也讓資料應用的議題再被注意。其實不只是應用於公共議題，企業內部如何使用資料、產出什麼應用價值，也是許多人關切的重點。</p>\r\n\r\n<p>國家發展委員會日前辦理2019年「資料應用輔導成果發表會」，透過四個案例應用分享，呈現公私及跨域協力資料應用成果。台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋也受邀參與並提出建言。他認為，透過這些案例，除了可以看到企業如何應用資料，也能發現企業在運用資料時常見的三大盲點。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/photo6055302673999178307-e1585506461153.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"719\" class=\"alignnone size-full wp-image-11234\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點一：沒問對問題，資料再多也沒有用</strong></h2>\r\n\r\n<p>例如，某藥局分析氣候的變化與銷售量的關係。企業利用氣溫與濕度的數值，對比門市保健食品銷售業績進行關聯性分析，發現當溫度在18度以下，且與前一日的溫度變化在-10％ 到-30％ 之間，會影響到保健商品的營業額。</p>\r\n\r\n<p>這樣的結果乍看合理，但陳昇瑋認為，並未真正提出要解決的問題。他提醒，很多人進行資料分析或是人工智慧應用，總是想要「以資料產生價值」，卻忽略了找出「要解決的問題」。例如知道了氣候變化與保健食品銷售有關係之後，究竟要解答什麼問題？會不會是「要讓某項產品賣得好」才能創造出更明顯的價值？</p>\r\n\r\n<p>對於要導入人工智慧的企業來說，「找對問題」一直都是個大挑戰。不同部門的人員，對於問題的理解也不一樣。業務部門的第一線同仁在需求上的描述、對解決方案的期待，以及對上線營運的考量，也與技術部門的資料質量、資料即時性、異常處理等同等重要，因此企業必須有個認知，在市場變化，技術與需求快速變動的時代，企業本身的調適若要快又準，跨部門的協作將必須成為常態而非特例。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點二：資料多很重要，正確更重要</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_367579028.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-11233\" /></p>\r\n<p>另一個案例是流通業，至2019年已突破3500家分店的大型便利商店，30年來所關閉的分店也高達1000家，這當然是相當大的成本負擔。因此如何判斷優良的展店地址，減少「不良店」比例，仍是流通業的重大課題。</p>\r\n\r\n<p>為了提升開店質量、速度及確保投資效益，這家超商與台北市商業處合作發展商圈開店選址立地評估，以台北市中山區試辦，利用人口、交通及企業內部等資料，透過線性回歸，人工調整等方式，判定較佳的開店位置，以避免選址錯誤，造成損失。</p>\r\n\r\n<p>陳昇瑋認為，就目前的資料集而言，還缺少了POI資料庫，幫助企業掌握當地的加油站、橋梁、路口、河流、警察局等位置。同時，他也建議流通業可以採用機器學習，透過人工智慧建模幫助判斷選擇開店地址的準確率。這些技術並不難，效果也相當立竿見影，他指出，其實台灣人工智慧學校的學員都曾做過類似專題，只要派員至學校學習4個月就可完成技術升級。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點三：沒有資料治理 資料很難產生價值</strong></h2>\r\n\r\n<p>根據國發會的資料，目前政府已開放超過4萬多筆資料集，符合「結構化、機器可讀、開放格式」等規格的金標章資料集，也從2017年的3％提升到73％。陳昇瑋認為，在開放資料之上，必須要談的是資料治理的部分，因為資料可能分散在不同的部門或單位中，「資料是誰的？」以及明確說明資料的「擁有者」、「保管者」以及「仲裁者」，讓資料可以串接起來，才能產生價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','避免誤踩雷區 先搞懂資料分析三大盲點','','publish','closed','open','','before-data-you-should-know','','','2020-03-30 02:33:16','2020-03-29 18:33:16','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11230',99,'post','',0),(11232,16,'2020-03-30 02:05:28','2020-03-29 18:05:28','<p>2020年初，因為疫情蔓延，各國皆出現口罩供不應求的情況，台灣透過健保系統並透過開放資料，與民間協作推出的口罩實名制，不僅備受各國媒體推薦，也讓資料應用的議題再被注意。其實不只是應用於公共議題，企業內部如何使用資料、產出什麼應用價值，也是許多人關切的重點。</p>\r\n\r\n<p>國家發展委員會日前辦理2019年「資料應用輔導成果發表會」，透過四個案例應用分享，呈現公私及跨域協力資料應用成果。台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋也受邀參與並提出建言。他認為，透過這些案例，除了可以看到企業如何應用資料，也能發現企業在運用資料時常見的三大盲點。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點一：沒問對問題，資料再多也沒有用</strong></h2>\r\n\r\n<p>例如，某藥局分析氣候的變化與銷售量的關係。企業利用氣溫與濕度的數值，對比門市保健食品銷售業績進行關聯性分析，發現當溫度在18度以下，且與前一日的溫度變化在-10％ 到-30％ 之間，會影響到保健商品的營業額。</p>\r\n\r\n<p>這樣的結果乍看合理，但陳昇瑋認為，並未真正提出要解決的問題。他提醒，很多人進行資料分析或是人工智慧應用，總是想要「以資料產生價值」，卻忽略了找出「要解決的問題」。例如知道了氣候變化與保健食品銷售有關係之後，究竟要解答什麼問題？會不會是「要讓某項產品賣得好」才能創造出更明顯的價值？</p>\r\n\r\n<p>對於要導入人工智慧的企業來說，「找對問題」一直都是個大挑戰。不同部門的人員，對於問題的理解也不一樣。業務部門的第一線同仁在需求上的描述、對解決方案的期待，以及對上線營運的考量，也與技術部門的資料質量、資料即時性、異常處理等同等重要，因此企業必須有個認知，在市場變化，技術與需求快速變動的時代，企業本身的調適若要快又準，跨部門的協作將必須成為常態而非特例。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點二：資料多很重要，正確更重要</strong></h2>\r\n\r\n<p>另一個案例是流通業，至2019年已突破3500家分店的大型便利商店，30年來所關閉的分店也高達1000家，這當然是相當大的成本負擔。因此如何判斷優良的展店地址，減少「不良店」比例，仍是流通業的重大課題。</p>\r\n\r\n<p>為了提升開店質量、速度及確保投資效益，這家超商與台北市商業處合作發展商圈開店選址立地評估，以台北市中山區試辦，利用人口、交通及企業內部等資料，透過線性回歸，人工調整等方式，判定較佳的開店位置，以避免選址錯誤，造成損失。</p>\r\n\r\n<p>陳昇瑋認為，就目前的資料集而言，還缺少了POI資料庫，幫助企業掌握當地的加油站、橋梁、路口、河流、警察局等位置。同時，他也建議流通業可以採用機器學習，透過人工智慧建模幫助判斷選擇開店地址的準確率。這些技術並不難，效果也相當立竿見影，他指出，其實台灣人工智慧學校的學員都曾做過類似專題，只要派員至學校學習4個月就可完成技術升級。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點三：沒有資料治理 資料很難產生價值</strong></h2>\r\n\r\n<p>根據國發會的資料，目前政府已開放超過4萬多筆資料集，符合「結構化、機器可讀、開放格式」等規格的金標章資料集，也從2017年的3％提升到73％。陳昇瑋認為，在開放資料之上，必須要談的是資料治理的部分，因為資料可能分散在不同的部門或單位中，「資料是誰的？」以及明確說明資料的「擁有者」、「保管者」以及「仲裁者」，讓資料可以串接起來，才能產生價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','避免誤踩雷區 先搞懂資料分析三大盲點','','inherit','closed','closed','','11230-revision-v1','','','2020-03-30 02:05:28','2020-03-29 18:05:28','',11230,'https://aiacademy.tw/11230-revision-v1/',0,'revision','',0),(11233,16,'2020-03-30 02:25:58','2020-03-29 18:25:58','','shutterstock_367579028','','inherit','closed','closed','','shutterstock_367579028','','','2020-03-30 02:25:58','2020-03-29 18:25:58','',11230,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_367579028.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11234,16,'2020-03-30 02:27:01','2020-03-29 18:27:01','','photo6055302673999178307','','inherit','closed','closed','','photo6055302673999178307','','','2020-03-30 02:27:48','2020-03-29 18:27:48','',11230,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/photo6055302673999178307.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11235,16,'2020-03-30 02:30:17','2020-03-29 18:30:17','<p>2020年初，因為疫情蔓延，各國皆出現口罩供不應求的情況，台灣透過健保系統並透過開放資料，與民間協作推出的口罩實名制，不僅備受各國媒體推薦，也讓資料應用的議題再被注意。其實不只是應用於公共議題，企業內部如何使用資料、產出什麼應用價值，也是許多人關切的重點。</p>\r\n\r\n<p>國家發展委員會日前辦理2019年「資料應用輔導成果發表會」，透過四個案例應用分享，呈現公私及跨域協力資料應用成果。台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋也受邀參與並提出建言。他認為，透過這些案例，除了可以看到企業如何應用資料，也能發現企業在運用資料時常見的三大盲點。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/photo6055302673999178307-e1585506461153.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"719\" class=\"alignnone size-full wp-image-11234\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點一：沒問對問題，資料再多也沒有用</strong></h2>\r\n\r\n<p>例如，某藥局分析氣候的變化與銷售量的關係。企業利用氣溫與濕度的數值，對比門市保健食品銷售業績進行關聯性分析，發現當溫度在18度以下，且與前一日的溫度變化在-10％ 到-30％ 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/></p>\r\n<p>另一個案例是流通業，至2019年已突破3500家分店的大型便利商店，30年來所關閉的分店也高達1000家，這當然是相當大的成本負擔。因此如何判斷優良的展店地址，減少「不良店」比例，仍是流通業的重大課題。</p>\r\n\r\n<p>為了提升開店質量、速度及確保投資效益，這家超商與台北市商業處合作發展商圈開店選址立地評估，以台北市中山區試辦，利用人口、交通及企業內部等資料，透過線性回歸，人工調整等方式，判定較佳的開店位置，以避免選址錯誤，造成損失。</p>\r\n\r\n<p>陳昇瑋認為，就目前的資料集而言，還缺少了POI資料庫，幫助企業掌握當地的加油站、橋梁、路口、河流、警察局等位置。同時，他也建議流通業可以採用機器學習，透過人工智慧建模幫助判斷選擇開店地址的準確率。這些技術並不難，效果也相當立竿見影，他指出，其實台灣人工智慧學校的學員都曾做過類似專題，只要派員至學校學習4個月就可完成技術升級。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>盲點三：沒有資料治理 資料很難產生價值</strong></h2>\r\n\r\n<p>根據國發會的資料，目前政府已開放超過4萬多筆資料集，符合「結構化、機器可讀、開放格式」等規格的金標章資料集，也從2017年的3％提升到73％。陳昇瑋認為，在開放資料之上，必須要談的是資料治理的部分，因為資料可能分散在不同的部門或單位中，「資料是誰的？」以及明確說明資料的「擁有者」、「保管者」以及「仲裁者」，讓資料可以串接起來，才能產生價值。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','避免誤踩雷區 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class=\"writingsH2\"><strong>從人性俯瞰人工智慧的醫療應用</strong></h2>\r\n<P>智慧醫療毫無疑問是各大科技公司積極投入的熱區，二、三年來也不斷看到各大醫療組織發表應用人工智慧的多種成果。不過，身為長年投身第一線、看過無數生離死別的重症醫生，阿金醫生在2019年校友年會上從人性的角度切入，以「說服」為題，告訴現場800位來自不同產業的校友們，即使現今 AI 模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n<P><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/49053044163_8ce450535c_k-e1585515182138.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11243\" /></P>\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>\r\n\r\n<P>購書連結：</P>\r\n<P>博客來：<a href=\"https://reurl.cc/g7WLQ4\">https://reurl.cc/g7WLQ4</a></P>\r\n<P>金石堂：<a href=\"https://reurl.cc/Y1OZ84\">https://reurl.cc/Y1OZ84</a></P>\r\n<P>讀書花園：<a href=\"https://reurl.cc/pdgQ6r\">https://reurl.cc/pdgQ6r</a></P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','publish','closed','open','','icu-doctor-chens-new-book','','','2020-03-30 05:03:28','2020-03-29 21:03:28','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11236',98,'post','',0),(11238,16,'2020-03-30 04:37:20','2020-03-29 20:37:20','<P>如果你聽過「燙髮不騎車，騎車不燙髮」的幽默口號，或是看過「把聲音留下，幫助別人，也幫助自己」的宣導，應該會對這位在網路上擁有超過15萬粉絲的阿金醫師感到好奇，究竟他是如何寫出這些深入淺出且幽默溫暖的文章？</P>\r\n\r\n<P>本名陳志金的阿金醫師，現任台南奇美醫學中心加護醫學部主治醫師及睡眠中心主任，擔任重症醫師已18年，臉書粉絲團《Icu醫生陳志金》是許多醫護人員繁重工作之餘的交流平台，也常是媒體記者取材的消息來源。但除了院內同事和同班同學之外，很少人知道他也是台灣人工智慧學校南部經理人班第一期校友，並獲得當期AI產業創新競賽的第一名，還應邀在2019年校友年會擔任專題講員，分享醫療與人工智慧技術如何對話、應用。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從人性俯瞰人工智慧的醫療應用</strong></h2>\r\n<P>智慧醫療毫無疑問是各大科技公司積極投入的熱區，二、三年來也不斷看到各大醫療組織發表應用人工智慧的多種成果。不過，身為長年投身第一線、看過無數生離死別的重症醫生，阿金醫生在2019年校友年會上從人性的角度切入，以「說服」為題，告訴現場800位來自不同產業的校友們，即使現今 AI 模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','inherit','closed','closed','','11236-revision-v1','','','2020-03-30 04:37:20','2020-03-29 20:37:20','',11236,'https://aiacademy.tw/11236-revision-v1/',0,'revision','',0),(11239,16,'2020-03-30 04:38:14','2020-03-29 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圖片取自「Icu醫生陳志金」粉絲專頁[/caption]</P>\r\n<P>本名陳志金的阿金醫師，現任台南奇美醫學中心加護醫學部主治醫師及睡眠中心主任，擔任重症醫師已18年，臉書粉絲團《Icu醫生陳志金》是許多醫護人員繁重工作之餘的交流平台，也常是媒體記者取材的消息來源。但除了院內同事和同班同學之外，很少人知道他也是台灣人工智慧學校南部經理人班第一期校友，並獲得當期AI產業創新競賽的第一名，還應邀在2019年校友年會擔任專題講員，分享醫療與人工智慧技術如何對話、應用。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從人性俯瞰人工智慧的醫療應用</strong></h2>\r\n<P>智慧醫療毫無疑問是各大科技公司積極投入的熱區，二、三年來也不斷看到各大醫療組織發表應用人工智慧的多種成果。不過，身為長年投身第一線、看過無數生離死別的重症醫生，阿金醫生在2019年校友年會上從人性的角度切入，以「說服」為題，告訴現場800位來自不同產業的校友們，即使現今 AI 模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','inherit','closed','closed','','11236-revision-v1','','','2020-03-30 04:40:03','2020-03-29 20:40:03','',11236,'https://aiacademy.tw/11236-revision-v1/',0,'revision','',0),(11241,16,'2020-03-30 04:41:12','2020-03-29 20:41:12','','48469753906_1288335508_k','','inherit','closed','closed','','48469753906_1288335508_k','','','2020-03-30 04:48:46','2020-03-29 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class=\"writingsH2\"><strong>從人性俯瞰人工智慧的醫療應用</strong></h2>\r\n<P>智慧醫療毫無疑問是各大科技公司積極投入的熱區，二、三年來也不斷看到各大醫療組織發表應用人工智慧的多種成果。不過，身為長年投身第一線、看過無數生離死別的重症醫生，阿金醫生在2019年校友年會上從人性的角度切入，以「說服」為題，告訴現場800位來自不同產業的校友們，即使現今 AI 模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','inherit','closed','closed','','11236-revision-v1','','','2020-03-30 04:48:48','2020-03-29 20:48:48','',11236,'https://aiacademy.tw/11236-revision-v1/',0,'revision','',0),(11243,16,'2020-03-30 04:52:49','2020-03-29 20:52:49','','49053044163_8ce450535c_k','','inherit','closed','closed','','49053044163_8ce450535c_k','','','2020-03-30 04:52:49','2020-03-29 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模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/49053044163_8ce450535c_k-e1585515182138.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11243\" />\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','inherit','closed','closed','','11236-revision-v1','','','2020-03-30 04:53:13','2020-03-29 20:53:13','',11236,'https://aiacademy.tw/11236-revision-v1/',0,'revision','',0),(11245,16,'2020-03-30 04:53:58','2020-03-29 20:53:58','<P>如果你聽過「燙髮不騎車，騎車不燙髮」的幽默口號，或是看過「把聲音留下，幫助別人，也幫助自己」的宣導，應該會對這位在網路上擁有超過15萬粉絲的阿金醫師感到好奇，究竟他是如何寫出這些深入淺出且幽默溫暖的文章？</P>\r\n<P>[caption id=\"attachment_11239\" align=\"alignnone\" width=\"960\"]<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/74888273_2364874997175402_2424691853874954240_o.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"540\" class=\"size-full wp-image-11239\" /> 圖片取自「Icu醫生陳志金」粉絲專頁[/caption]</P>\r\n<P>本名陳志金的阿金醫師，現任台南奇美醫學中心加護醫學部主治醫師及睡眠中心主任，擔任重症醫師已18年，臉書粉絲團《Icu醫生陳志金》是許多醫護人員繁重工作之餘的交流平台，也常是媒體記者取材的消息來源。但除了院內同事和同班同學之外，很少人知道他也是台灣人工智慧學校南部經理人班第一期校友，並獲得當期AI產業創新競賽的第一名，還應邀在2019年校友年會擔任專題講員，分享醫療與人工智慧技術如何對話、應用。</P>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從人性俯瞰人工智慧的醫療應用</strong></h2>\r\n<P>智慧醫療毫無疑問是各大科技公司積極投入的熱區，二、三年來也不斷看到各大醫療組織發表應用人工智慧的多種成果。不過，身為長年投身第一線、看過無數生離死別的重症醫生，阿金醫生在2019年校友年會上從人性的角度切入，以「說服」為題，告訴現場800位來自不同產業的校友們，即使現今 AI 模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n<P><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/49053044163_8ce450535c_k-e1585515182138.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11243\" /></P>\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','inherit','closed','closed','','11236-revision-v1','','','2020-03-30 04:53:58','2020-03-29 20:53:58','',11236,'https://aiacademy.tw/11236-revision-v1/',0,'revision','',0),(11246,16,'2020-03-30 04:59:44','2020-03-29 20:59:44','','91178127_2501442293518671_8031703901398892544_o','','inherit','closed','closed','','91178127_2501442293518671_8031703901398892544_o','','','2020-03-30 04:59:44','2020-03-29 20:59:44','',11236,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/03/91178127_2501442293518671_8031703901398892544_o.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11247,16,'2020-03-30 05:02:08','2020-03-29 21:02:08','<P>如果你聽過「燙髮不騎車，騎車不燙髮」的幽默口號，或是看過「把聲音留下，幫助別人，也幫助自己」的宣導，應該會對這位在網路上擁有超過15萬粉絲的阿金醫師感到好奇，究竟他是如何寫出這些深入淺出且幽默溫暖的文章？</P>\r\n<P>[caption id=\"attachment_11239\" align=\"alignnone\" width=\"960\"]<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/74888273_2364874997175402_2424691853874954240_o.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"540\" class=\"size-full wp-image-11239\" /> 圖片取自「Icu醫生陳志金」粉絲專頁[/caption]</P>\r\n<P>本名陳志金的阿金醫師，現任台南奇美醫學中心加護醫學部主治醫師及睡眠中心主任，擔任重症醫師已18年，臉書粉絲團《Icu醫生陳志金》是許多醫護人員繁重工作之餘的交流平台，也常是媒體記者取材的消息來源。但除了院內同事和同班同學之外，很少人知道他也是台灣人工智慧學校南部經理人班第一期校友，並獲得當期AI產業創新競賽的第一名，還應邀在2019年校友年會擔任專題講員，分享醫療與人工智慧技術如何對話、應用。</P>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從人性俯瞰人工智慧的醫療應用</strong></h2>\r\n<P>智慧醫療毫無疑問是各大科技公司積極投入的熱區，二、三年來也不斷看到各大醫療組織發表應用人工智慧的多種成果。不過，身為長年投身第一線、看過無數生離死別的重症醫生，阿金醫生在2019年校友年會上從人性的角度切入，以「說服」為題，告訴現場800位來自不同產業的校友們，即使現今 AI 模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n<P><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/49053044163_8ce450535c_k-e1585515182138.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11243\" /></P>\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>\r\n<P><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/91178127_2501442293518671_8031703901398892544_o.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"765\" class=\"alignnone size-full wp-image-11246\" /></P>\r\n<P>購書連結：</P>\r\n<P>博客來：https://reurl.cc/g7WLQ4</P>\r\n<P>金石堂：https://reurl.cc/Y1OZ84</P>\r\n<P>讀書花園：https://reurl.cc/pdgQ6r</P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','inherit','closed','closed','','11236-revision-v1','','','2020-03-30 05:02:08','2020-03-29 21:02:08','',11236,'https://aiacademy.tw/11236-revision-v1/',0,'revision','',0),(11248,16,'2020-03-30 05:02:55','2020-03-29 21:02:55','<P>如果你聽過「燙髮不騎車，騎車不燙髮」的幽默口號，或是看過「把聲音留下，幫助別人，也幫助自己」的宣導，應該會對這位在網路上擁有超過15萬粉絲的阿金醫師感到好奇，究竟他是如何寫出這些深入淺出且幽默溫暖的文章？</P>\r\n<P>[caption id=\"attachment_11239\" align=\"alignnone\" width=\"960\"]<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/74888273_2364874997175402_2424691853874954240_o.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"540\" class=\"size-full wp-image-11239\" /> 圖片取自「Icu醫生陳志金」粉絲專頁[/caption]</P>\r\n<P>本名陳志金的阿金醫師，現任台南奇美醫學中心加護醫學部主治醫師及睡眠中心主任，擔任重症醫師已18年，臉書粉絲團《Icu醫生陳志金》是許多醫護人員繁重工作之餘的交流平台，也常是媒體記者取材的消息來源。但除了院內同事和同班同學之外，很少人知道他也是台灣人工智慧學校南部經理人班第一期校友，並獲得當期AI產業創新競賽的第一名，還應邀在2019年校友年會擔任專題講員，分享醫療與人工智慧技術如何對話、應用。</P>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從人性俯瞰人工智慧的醫療應用</strong></h2>\r\n<P>智慧醫療毫無疑問是各大科技公司積極投入的熱區，二、三年來也不斷看到各大醫療組織發表應用人工智慧的多種成果。不過，身為長年投身第一線、看過無數生離死別的重症醫生，阿金醫生在2019年校友年會上從人性的角度切入，以「說服」為題，告訴現場800位來自不同產業的校友們，即使現今 AI 模型已有良好表現，在各重量級學術研究期刊上也不斷發表相關論文，為什麼這些新的技術或實驗在醫療現場中卻很少人願意使用？原因就在於醫生們重視的安全：醫療處理的是生命，即使犯的錯誤很小都有可能致命、正確率差別0.1背後就牽涉很多家庭的未來。也因此，醫界是相對保守的，對於新的改變和技術信任度不足。</P>\r\n<P><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/49053044163_8ce450535c_k-e1585515182138.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11243\" /></P>\r\n<P>他指出，即使是在科技相對發達的歐美國家，對於醫療AI的接受度都不高。目前對於AI所能提供的醫療方式，接受程度也以預防保健、心跳、血壓、抽血報告等為主：如果醫療方式涉及身體接觸，如注射、縫合、打石膏等，接受程度也會隨之下降。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>融入整體醫療流程 做為判斷依據之一</strong></h2>\r\n<P>到目前為止，已知 AI 可以提高準確率，但是不夠完美，因此不能依賴AI做單點決定，仍需要不斷持續的修正與調整。所以只能將 AI 融入整體醫療流程中，做為臨床判斷的依據之一。如果要說服第一線的醫師使用 AI 相關技術的話，也必須要透過醫師所在乎的事情，才能成功說服。</P>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>醫生在乎的是什麼？就是生命。</strong></h2>\r\n\r\n<P>在加護病房裡，不僅時時刻刻都需要和死神搶時間，更要在最短的時間內和家屬建立互信關係。溝通與說服，是阿金醫師重要的日常工作，除了面對面的溝通之外，阿金醫師幾年前就透過臉書和網友溝通重要醫病議題。臉書上的他，以醫師的專業為基礎，從病人最在乎的角度出發，用詼諧有趣的筆法評論當紅議題。如今，他將這些年在ICU重症醫療現場的觀察，以文字書寫成冊，3月底出版了《ICU重症醫療現場》一書，希望能讓讀者更完整看到ICU重症醫療現場的全貌，說出許多不為人知但該被人知道的事，也讓醫療更有溫度。</P>\r\n\r\n<P>如何改變民眾的錯誤就醫觀念？如何面對死亡？年輕醫護如何說話不白目？如何讓病人家屬感受到醫療人員的溫度？如何解救家屬？這些都是阿金醫師每日的工作，也是他持續努力的目標。面對洶洶來襲的武漢肺炎疫情，阿金醫師在書中特別收錄了《武漢肺炎教會我們的事》專章，從防疫實務到人性幽暗的掙扎娓娓道來，特別值得在此刻細細閱讀。</P>\r\n\r\n<P>購書連結：</P>\r\n<P>博客來：<a href=\"https://reurl.cc/g7WLQ4\">https://reurl.cc/g7WLQ4</a></P>\r\n<P>金石堂：<a href=\"https://reurl.cc/Y1OZ84\">https://reurl.cc/Y1OZ84</a></P>\r\n<P>讀書花園：<a href=\"https://reurl.cc/pdgQ6r\">https://reurl.cc/pdgQ6r</a></P>','疫情寵罩下的溫暖支持：《ICU重症醫療現場》','','inherit','closed','closed','','11236-revision-v1','','','2020-03-30 05:02:55','2020-03-29 21:02:55','',11236,'https://aiacademy.tw/11236-revision-v1/',0,'revision','',0),(11251,21,'2020-03-31 14:48:40','2020-03-31 06:48:40','','最後倒數 南臺灣 AI 課程限時搶報','','inherit','closed','closed','','800420-0331','','','2020-03-31 14:48:52','2020-03-31 06:48:52','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/11/800420-0331.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11259,16,'2020-04-02 16:18:47','2020-04-02 08:18:47','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>2020 年是人工智慧應用大爆發的一年，腳步快的企業，已看到幾十家有 30、50 個專案在進行或上線；第二波跟上的企業，許多也已建立專責團隊在推動及導入人工智慧應用與提升素養；其他的多數企業，或多或少也開始在進行培訓或資料工程上的整備。整體來說，約只有三成的企業還沒有開始對人工智慧的導入有具體動作。</p>\r\n\r\n<p>身為台灣人工智慧學校執行長，長年推動資料科學與人工智慧的普及，看到這些進展，自然十分欣慰；不論是製造、金融、電信、零售、服務等諸多產業，進展或快或慢，大家慢慢理解到人工智慧和網際網路一樣，沒有人可以置身事外。</p>\r\n\r\n<p><strong>AI 使競爭力變弱？</strong></p>\r\n<p>不過，就在人工智慧應用普及的背後，我看到了一些警訊，深怕過於單一面向的人工智慧應用，反而會對我們的產業帶來負面的影響，甚至加速某些產業的競爭力弱化。</p>\r\n<p>這樣的說法也許有些弔詭，技術的創新導致商業競爭力弱化，怎麼會如此？原因是創新與利潤之間的連結太長，關聯是有，但附加條件太多。</p>\r\n\r\n<p>高利潤者不見得需要創新，創新者不見得可以獲得高利潤，這點我相信大家的腦海立刻會浮出許多實例來佐證。</p>\r\n\r\n<p>國內製造業以高效管理與製程創新見長，但製程的創新很難以專利保護，人工智慧、物聯網這類的技術是開放型的，你能做，別人也能做，差在早做、晚做的成效是否顯著而已。</p>\r\n\r\n<p>當然，深度與成效的差別也很重要，但很難單純利用技術上的創新，做到同業 2、3 倍以上的效率，並且讓別人追不上。</p>\r\n\r\n<p>台積電利用高研發資本所建構出的護城河可說是經典個案，但無法成為通例。</p>\r\n\r\n<p>因此，若單純在製程上創新，很快地，整個產業的製造成本都可以降低，此時若各家產品高度相似，會將大家的議價能力下壓。結局就是該產品的所有供應商皆被殺價，雖然不斷投入創新研發成本，利潤還是無法拉高。</p>\r\n\r\n<p><strong>別把 AI 當轉型成功</strong></p>\r\n<p>普遍來說，國內企業目前引入人工智慧的切入點，大多數著眼在成本的降低。當然，以人工智慧的初步導入來說，減少成本通常是最直覺也最好實行的切入點。但危險之處就是，若以為只要認真地循此方向來實踐，就能夠成功以人工智慧協助企業轉型，就太危險了。</p>\r\n\r\n<p>要知道，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本的降低必然有減緩的一天。</p>\r\n\r\n<p>當導入人工智慧這樣的通用型科技時，企業腦中只思考降低成本，而不是全面的數位轉型規劃，那人工智慧不但不是救贖者，反而可能加速帶著企業衝到無路可走的那一步，因為不斷地降成本，更會僵化企業本身的創新形式與產業鏈結構。</p>\r\n\r\n<p>面對新時代與新技術，企業要想的是如何提升產品與服務在顧客心中的價值，世儈一點來說，就是如何提升其產品與服務在市場中的議價能力。</p>\r\n\r\n<p>議價能力當然不是單靠創新與技術，不然不會有那麼多大學教授創業失敗。除了品牌、產品（能否滿足顧客需求）、創新、行銷、成本，還有許多如沈榮欽教授在《為什麼台灣企業賺這麼少錢》中曾提過，包括專用體制、產業結構與互補資產等隱而未顯的要素。</p>\r\n\r\n<p>換句話說，製程上的創新極難以專利來保護，並且很容易模仿；若產業結構（可簡單視為在產業鏈中的位置）與互補資產不變，也就是商業模式不變的前提下，只將人工智慧視為成本降低的工具，基本上將無法提升企業的議價能力，也就無法為企業帶來顯著的長期獲利。</p>\r\n\r\n<p>我想強調的是，大家看人工智慧很具體，會動、會說、會寫新聞，還可以拿來詐騙（詐騙集團利用人工智慧來變聲，欺騙某家公司財務長，騙走了超過20萬美元），甚至會辨人發衛生紙（中國有些公廁利用人臉辨識來發給衛生紙，每十分鐘可領60公分），似乎人人都對人工智慧有所領略。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/shutterstock_1681784239.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-11263\" /></p>\r\n\r\n<p><strong>有好武器更要好戰略</strong></p>\r\n<p>但另一方面，數位轉型十分抽象，你聽了五場演講還是不懂轉型是什麼意思，很可能講者自己也搞不懂，不信的話，你可以問講者：數位轉型、數位化、企業轉型、數位工具導入各有什麼不同？以及資料科學、大數據、商業決策、智能化、人工智慧導入，各有什麼不同？跟你打賭八成的講者說得結結巴巴，或是讓你的觀念更模糊。</p>\r\n\r\n<p>就是這些抽象而難以理解的原因，所以大家對大數據、人工智慧、物聯網都很有感覺，對數位轉型覺得很陌生，覺得應該很重要，但很難掌握它是什麼、該如何進行。</p>\r\n\r\n<p>最後，我用個比喻，假設商場如戰場（事實上也是），數位轉型就是戰略，像《孫子兵法》談論的那些心法（所以很抽象）；人工智慧就是戰備工具，船堅砲利的裝備看起來強大又精準（所以很好看）。我們可以很清楚地知道，若企業無法因應市場變化、找出更有議價能力的商業模式，徒有精良的人工智慧技術，也無法扭轉缺乏戰略的頹敗。</p>\r\n\r\n<p>故說，只談人工智慧太危險，人工智慧絕對不能輕忽（想想看只有戰略沒有裝備的軍隊），但數位轉型更是所有企業領導者要投注心力思考與規劃的功夫。</p>\r\n\r\n\r\n本文原文刊載於天下雜誌<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5099332\" target=\"_blank\">「以為有AI就是數位轉型？這樣用AI反而可能害了你！\r\n」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡','','publish','closed','open','','how-to-use-ai','','','2020-04-02 16:47:26','2020-04-02 08:47:26','',0,'https://aiacademy.tw/?p=11259',97,'post','',0),(11261,16,'2020-04-02 15:14:33','2020-04-02 07:14:33','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>2020年是人工智慧應用大爆發的一年，腳步快的企業，已看到幾十家有30、50個專案在進行或上線；第二波跟上的企業，許多也已建立專責團隊在推動及導入人工智慧應用與提升素養；其他的多數企業，或多或少也開始在進行培訓或資料工程上的整備。整體來說，約只有三成的企業還沒有開始對人工智慧的導入有具體動作。</p>\r\n\r\n<p>身為台灣人工智慧學校執行長，長年推動資料科學與人工智慧的普及，看到這些進展，自然十分欣慰；不論是製造、金融、電信、零售、服務等諸多產業，進展或快或慢，大家慢慢理解到人工智慧和網際網路一樣，沒有人可以置身事外。</p>\r\n\r\n<p><strong>AI使競爭力變弱？</strong></p>\r\n<p>不過，就在人工智慧應用普及的背後，我看到了一些警訊，深怕過於單一面向的人工智慧應用，反而會對我們的產業帶來負面的影響，甚至加速某些產業的競爭力弱化。</p>\r\n\r\n<p>這樣的說法也許有些弔詭，技術的創新導致商業競爭力弱化，怎麼會如此？原因是創新與利潤之間的連結太長，關聯是有，但附加條件太多。</p>\r\n\r\n<p>高利潤者不見得需要創新，創新者不見得可以獲得高利潤，這點我相信大家的腦海立刻會浮出許多實例來佐證。</p>\r\n\r\n<p>國內製造業以高效管理與製程創新見長，但製程的創新很難以專利保護，人工智慧、物聯網這類的技術是開放型的，你能做，別人也能做，差在早做、晚做的成效是否顯著而已。</p>\r\n\r\n<p>當然，深度與成效的差別也很重要，但很難單純利用技術上的創新，做到同業2、3倍以上的效率，並且讓別人追不上。</p>\r\n\r\n<p>台積電利用高研發資本所建構出的護城河可說是經典個案，但無法成為通例。</p>\r\n\r\n<p>因此，若單純在製程上創新，很快地，整個產業的製造成本都可以降低，此時若各家產品高度相似，會將大家的議價能力下壓。結局就是該產品的所有供應商皆被殺價，雖然不斷投入創新研發成本，利潤還是無法拉高。</p>\r\n\r\n<p><strong>別把AI當轉型成功</strong></p>\r\n<p>普遍來說，國內企業目前引入人工智慧的切入點，大多數著眼在成本的降低。當然，以人工智慧的初步導入來說，減少成本通常是最直覺也最好實行的切入點。但危險之處就是，若以為只要認真地循此方向來實踐，就能夠成功以人工智慧協助企業轉型，就太危險了。</p>\r\n\r\n<p>要知道，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本的降低必然有減緩的一天。</p>\r\n\r\n<p>當導入人工智慧這樣的通用型科技時，企業腦中只思考降低成本，而不是全面的數位轉型規劃，那人工智慧不但不是救贖者，反而可能加速帶著企業衝到無路可走的那一步，因為不斷地降成本，更會僵化企業本身的創新形式與產業鏈結構。</p>\r\n\r\n<p>面對新時代與新技術，企業要想的是如何提升產品與服務在顧客心中的價值，世儈一點來說，就是如何提升其產品與服務在市場中的議價能力。</p>\r\n\r\n<p>議價能力當然不是單靠創新與技術，不然不會有那麼多大學教授創業失敗。除了品牌、產品（能否滿足顧客需求）、創新、行銷、成本，還有許多如沈榮欽教授在《為什麼台灣企業賺這麼少錢》中曾提過，包括專用體制、產業結構與互補資產等隱而未顯的要素。</p>\r\n\r\n<p>換句話說，製程上的創新極難以專利來保護，並且很容易模仿；若產業結構（可簡單視為在產業鏈中的位置）與互補資產不變，也就是商業模式不變的前提下，只將人工智慧視為成本降低的工具，基本上將無法提升企業的議價能力，也就無法為企業帶來顯著的長期獲利。</p>\r\n\r\n<p>我想強調的是，大家看人工智慧很具體，會動、會說、會寫新聞，還可以拿來詐騙（詐騙集團利用人工智慧來變聲，欺騙某家公司財務長，騙走了超過20萬美元），甚至會辨人發衛生紙（中國有些公廁利用人臉辨識來發給衛生紙，每十分鐘可領60公分），似乎人人都對人工智慧有所領略。</p>\r\n\r\n<p><strong>有好武器更要好戰略</strong></p>\r\n<p>但另一方面，數位轉型十分抽象，你聽了五場演講還是不懂轉型是什麼意思，很可能講者自己也搞不懂，不信的話，你可以問講者：數位轉型、數位化、企業轉型、數位工具導入各有什麼不同？以及資料科學、大數據、商業決策、智能化、人工智慧導入，各有什麼不同？跟你打賭八成的講者說得結結巴巴，或是讓你的觀念更模糊。</p>\r\n\r\n<p>就是這些抽象而難以理解的原因，所以大家對大數據、人工智慧、物聯網都很有感覺，對數位轉型覺得很陌生，覺得應該很重要，但很難掌握它是什麼、該如何進行。</p>\r\n\r\n<p>最後，我用個比喻，假設商場如戰場（事實上也是），數位轉型就是戰略，像《孫子兵法》談論的那些心法（所以很抽象）；人工智慧就是戰備工具，船堅砲利的裝備看起來強大又精準（所以很好看）。我們可以很清楚地知道，若企業無法因應市場變化、找出更有議價能力的商業模式，徒有精良的人工智慧技術，也無法扭轉缺乏戰略的頹敗。</p>\r\n\r\n<p>故說，只談人工智慧太危險，人工智慧絕對不能輕忽（想想看只有戰略沒有裝備的軍隊），但數位轉型更是所有企業領導者要投注心力思考與規劃的功夫。</p>\r\n\r\n<p><img 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個專案在進行或上線；第二波跟上的企業，許多也已建立專責團隊在推動及導入人工智慧應用與提升素養；其他的多數企業，或多或少也開始在進行培訓或資料工程上的整備。整體來說，約只有三成的企業還沒有開始對人工智慧的導入有具體動作。</p>\r\n\r\n<p>身為台灣人工智慧學校執行長，長年推動資料科學與人工智慧的普及，看到這些進展，自然十分欣慰；不論是製造、金融、電信、零售、服務等諸多產業，進展或快或慢，大家慢慢理解到人工智慧和網際網路一樣，沒有人可以置身事外。</p>\r\n\r\n<p><strong>AI 使競爭力變弱？</strong></p>\r\n<p>不過，就在人工智慧應用普及的背後，我看到了一些警訊，深怕過於單一面向的人工智慧應用，反而會對我們的產業帶來負面的影響，甚至加速某些產業的競爭力弱化。</p>\r\n\r\n<p>這樣的說法也許有些弔詭，技術的創新導致商業競爭力弱化，怎麼會如此？原因是創新與利潤之間的連結太長，關聯是有，但附加條件太多。</p>\r\n\r\n<p>高利潤者不見得需要創新，創新者不見得可以獲得高利潤，這點我相信大家的腦海立刻會浮出許多實例來佐證。</p>\r\n\r\n<p>國內製造業以高效管理與製程創新見長，但製程的創新很難以專利保護，人工智慧、物聯網這類的技術是開放型的，你能做，別人也能做，差在早做、晚做的成效是否顯著而已。</p>\r\n\r\n<p>當然，深度與成效的差別也很重要，但很難單純利用技術上的創新，做到同業 2、3 倍以上的效率，並且讓別人追不上。</p>\r\n\r\n<p>台積電利用高研發資本所建構出的護城河可說是經典個案，但無法成為通例。</p>\r\n\r\n<p>因此，若單純在製程上創新，很快地，整個產業的製造成本都可以降低，此時若各家產品高度相似，會將大家的議價能力下壓。結局就是該產品的所有供應商皆被殺價，雖然不斷投入創新研發成本，利潤還是無法拉高。</p>\r\n\r\n<p><strong>別把 AI 當轉型成功</strong></p>\r\n<p>普遍來說，國內企業目前引入人工智慧的切入點，大多數著眼在成本的降低。當然，以人工智慧的初步導入來說，減少成本通常是最直覺也最好實行的切入點。但危險之處就是，若以為只要認真地循此方向來實踐，就能夠成功以人工智慧協助企業轉型，就太危險了。</p>\r\n\r\n<p>要知道，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本的降低必然有減緩的一天。</p>\r\n\r\n<p>當導入人工智慧這樣的通用型科技時，企業腦中只思考降低成本，而不是全面的數位轉型規劃，那人工智慧不但不是救贖者，反而可能加速帶著企業衝到無路可走的那一步，因為不斷地降成本，更會僵化企業本身的創新形式與產業鏈結構。</p>\r\n\r\n<p>面對新時代與新技術，企業要想的是如何提升產品與服務在顧客心中的價值，世儈一點來說，就是如何提升其產品與服務在市場中的議價能力。</p>\r\n\r\n<p>議價能力當然不是單靠創新與技術，不然不會有那麼多大學教授創業失敗。除了品牌、產品（能否滿足顧客需求）、創新、行銷、成本，還有許多如沈榮欽教授在《為什麼台灣企業賺這麼少錢》中曾提過，包括專用體制、產業結構與互補資產等隱而未顯的要素。</p>\r\n\r\n<p>換句話說，製程上的創新極難以專利來保護，並且很容易模仿；若產業結構（可簡單視為在產業鏈中的位置）與互補資產不變，也就是商業模式不變的前提下，只將人工智慧視為成本降低的工具，基本上將無法提升企業的議價能力，也就無法為企業帶來顯著的長期獲利。</p>\r\n\r\n<p>我想強調的是，大家看人工智慧很具體，會動、會說、會寫新聞，還可以拿來詐騙（詐騙集團利用人工智慧來變聲，欺騙某家公司財務長，騙走了超過20萬美元），甚至會辨人發衛生紙（中國有些公廁利用人臉辨識來發給衛生紙，每十分鐘可領60公分），似乎人人都對人工智慧有所領略。</p>\r\n\r\n<p><strong>有好武器更要好戰略</strong></p>\r\n<p>但另一方面，數位轉型十分抽象，你聽了五場演講還是不懂轉型是什麼意思，很可能講者自己也搞不懂，不信的話，你可以問講者：數位轉型、數位化、企業轉型、數位工具導入各有什麼不同？以及資料科學、大數據、商業決策、智能化、人工智慧導入，各有什麼不同？跟你打賭八成的講者說得結結巴巴，或是讓你的觀念更模糊。</p>\r\n\r\n<p>就是這些抽象而難以理解的原因，所以大家對大數據、人工智慧、物聯網都很有感覺，對數位轉型覺得很陌生，覺得應該很重要，但很難掌握它是什麼、該如何進行。</p>\r\n\r\n<p>最後，我用個比喻，假設商場如戰場（事實上也是），數位轉型就是戰略，像《孫子兵法》談論的那些心法（所以很抽象）；人工智慧就是戰備工具，船堅砲利的裝備看起來強大又精準（所以很好看）。我們可以很清楚地知道，若企業無法因應市場變化、找出更有議價能力的商業模式，徒有精良的人工智慧技術，也無法扭轉缺乏戰略的頹敗。</p>\r\n\r\n<p>故說，只談人工智慧太危險，人工智慧絕對不能輕忽（想想看只有戰略沒有裝備的軍隊），但數位轉型更是所有企業領導者要投注心力思考與規劃的功夫。</p>\r\n\r\n<p><img 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/></p>\r\n<p>這樣的說法也許有些弔詭，技術的創新導致商業競爭力弱化，怎麼會如此？原因是創新與利潤之間的連結太長，關聯是有，但附加條件太多。</p>\r\n\r\n<p>高利潤者不見得需要創新，創新者不見得可以獲得高利潤，這點我相信大家的腦海立刻會浮出許多實例來佐證。</p>\r\n\r\n<p>國內製造業以高效管理與製程創新見長，但製程的創新很難以專利保護，人工智慧、物聯網這類的技術是開放型的，你能做，別人也能做，差在早做、晚做的成效是否顯著而已。</p>\r\n\r\n<p>當然，深度與成效的差別也很重要，但很難單純利用技術上的創新，做到同業 2、3 倍以上的效率，並且讓別人追不上。</p>\r\n\r\n<p>台積電利用高研發資本所建構出的護城河可說是經典個案，但無法成為通例。</p>\r\n\r\n<p>因此，若單純在製程上創新，很快地，整個產業的製造成本都可以降低，此時若各家產品高度相似，會將大家的議價能力下壓。結局就是該產品的所有供應商皆被殺價，雖然不斷投入創新研發成本，利潤還是無法拉高。</p>\r\n\r\n<p><strong>別把 AI 當轉型成功</strong></p>\r\n<p>普遍來說，國內企業目前引入人工智慧的切入點，大多數著眼在成本的降低。當然，以人工智慧的初步導入來說，減少成本通常是最直覺也最好實行的切入點。但危險之處就是，若以為只要認真地循此方向來實踐，就能夠成功以人工智慧協助企業轉型，就太危險了。</p>\r\n\r\n<p>要知道，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本的降低必然有減緩的一天。</p>\r\n\r\n<p>當導入人工智慧這樣的通用型科技時，企業腦中只思考降低成本，而不是全面的數位轉型規劃，那人工智慧不但不是救贖者，反而可能加速帶著企業衝到無路可走的那一步，因為不斷地降成本，更會僵化企業本身的創新形式與產業鏈結構。</p>\r\n\r\n<p>面對新時代與新技術，企業要想的是如何提升產品與服務在顧客心中的價值，世儈一點來說，就是如何提升其產品與服務在市場中的議價能力。</p>\r\n\r\n<p>議價能力當然不是單靠創新與技術，不然不會有那麼多大學教授創業失敗。除了品牌、產品（能否滿足顧客需求）、創新、行銷、成本，還有許多如沈榮欽教授在《為什麼台灣企業賺這麼少錢》中曾提過，包括專用體制、產業結構與互補資產等隱而未顯的要素。</p>\r\n\r\n<p>換句話說，製程上的創新極難以專利來保護，並且很容易模仿；若產業結構（可簡單視為在產業鏈中的位置）與互補資產不變，也就是商業模式不變的前提下，只將人工智慧視為成本降低的工具，基本上將無法提升企業的議價能力，也就無法為企業帶來顯著的長期獲利。</p>\r\n\r\n<p>我想強調的是，大家看人工智慧很具體，會動、會說、會寫新聞，還可以拿來詐騙（詐騙集團利用人工智慧來變聲，欺騙某家公司財務長，騙走了超過20萬美元），甚至會辨人發衛生紙（中國有些公廁利用人臉辨識來發給衛生紙，每十分鐘可領60公分），似乎人人都對人工智慧有所領略。</p>\r\n\r\n<p><strong>有好武器更要好戰略</strong></p>\r\n<p>但另一方面，數位轉型十分抽象，你聽了五場演講還是不懂轉型是什麼意思，很可能講者自己也搞不懂，不信的話，你可以問講者：數位轉型、數位化、企業轉型、數位工具導入各有什麼不同？以及資料科學、大數據、商業決策、智能化、人工智慧導入，各有什麼不同？跟你打賭八成的講者說得結結巴巴，或是讓你的觀念更模糊。</p>\r\n\r\n<p>就是這些抽象而難以理解的原因，所以大家對大數據、人工智慧、物聯網都很有感覺，對數位轉型覺得很陌生，覺得應該很重要，但很難掌握它是什麼、該如何進行。</p>\r\n\r\n<p>最後，我用個比喻，假設商場如戰場（事實上也是），數位轉型就是戰略，像《孫子兵法》談論的那些心法（所以很抽象）；人工智慧就是戰備工具，船堅砲利的裝備看起來強大又精準（所以很好看）。我們可以很清楚地知道，若企業無法因應市場變化、找出更有議價能力的商業模式，徒有精良的人工智慧技術，也無法扭轉缺乏戰略的頹敗。</p>\r\n\r\n<p>故說，只談人工智慧太危險，人工智慧絕對不能輕忽（想想看只有戰略沒有裝備的軍隊），但數位轉型更是所有企業領導者要投注心力思考與規劃的功夫。</p>\r\n\r\n\r\n本文原文刊載於天下雜誌<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5099332\" target=\"_blank\">「以為有AI就是數位轉型？這樣用AI反而可能害了你！\r\n」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','以為有 AI 就是數位轉型？這樣用 AI 反而可能害了你！','','inherit','closed','closed','','11259-revision-v1','','','2020-04-02 16:06:07','2020-04-02 08:06:07','',11259,'https://aiacademy.tw/11259-revision-v1/',0,'revision','',0),(11265,16,'2020-04-02 16:09:45','2020-04-02 08:09:45','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>2020 年是人工智慧應用大爆發的一年，腳步快的企業，已看到幾十家有 30、50 個專案在進行或上線；第二波跟上的企業，許多也已建立專責團隊在推動及導入人工智慧應用與提升素養；其他的多數企業，或多或少也開始在進行培訓或資料工程上的整備。整體來說，約只有三成的企業還沒有開始對人工智慧的導入有具體動作。</p>\r\n\r\n<p>身為台灣人工智慧學校執行長，長年推動資料科學與人工智慧的普及，看到這些進展，自然十分欣慰；不論是製造、金融、電信、零售、服務等諸多產業，進展或快或慢，大家慢慢理解到人工智慧和網際網路一樣，沒有人可以置身事外。</p>\r\n\r\n<p><strong>AI 使競爭力變弱？</strong></p>\r\n<p>不過，就在人工智慧應用普及的背後，我看到了一些警訊，深怕過於單一面向的人工智慧應用，反而會對我們的產業帶來負面的影響，甚至加速某些產業的競爭力弱化。</p>\r\n<p>這樣的說法也許有些弔詭，技術的創新導致商業競爭力弱化，怎麼會如此？原因是創新與利潤之間的連結太長，關聯是有，但附加條件太多。</p>\r\n\r\n<p>高利潤者不見得需要創新，創新者不見得可以獲得高利潤，這點我相信大家的腦海立刻會浮出許多實例來佐證。</p>\r\n\r\n<p>國內製造業以高效管理與製程創新見長，但製程的創新很難以專利保護，人工智慧、物聯網這類的技術是開放型的，你能做，別人也能做，差在早做、晚做的成效是否顯著而已。</p>\r\n\r\n<p>當然，深度與成效的差別也很重要，但很難單純利用技術上的創新，做到同業 2、3 倍以上的效率，並且讓別人追不上。</p>\r\n\r\n<p>台積電利用高研發資本所建構出的護城河可說是經典個案，但無法成為通例。</p>\r\n\r\n<p>因此，若單純在製程上創新，很快地，整個產業的製造成本都可以降低，此時若各家產品高度相似，會將大家的議價能力下壓。結局就是該產品的所有供應商皆被殺價，雖然不斷投入創新研發成本，利潤還是無法拉高。</p>\r\n\r\n<p><strong>別把 AI 當轉型成功</strong></p>\r\n<p>普遍來說，國內企業目前引入人工智慧的切入點，大多數著眼在成本的降低。當然，以人工智慧的初步導入來說，減少成本通常是最直覺也最好實行的切入點。但危險之處就是，若以為只要認真地循此方向來實踐，就能夠成功以人工智慧協助企業轉型，就太危險了。</p>\r\n\r\n<p>要知道，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本的降低必然有減緩的一天。</p>\r\n\r\n<p>當導入人工智慧這樣的通用型科技時，企業腦中只思考降低成本，而不是全面的數位轉型規劃，那人工智慧不但不是救贖者，反而可能加速帶著企業衝到無路可走的那一步，因為不斷地降成本，更會僵化企業本身的創新形式與產業鏈結構。</p>\r\n\r\n<p>面對新時代與新技術，企業要想的是如何提升產品與服務在顧客心中的價值，世儈一點來說，就是如何提升其產品與服務在市場中的議價能力。</p>\r\n\r\n<p>議價能力當然不是單靠創新與技術，不然不會有那麼多大學教授創業失敗。除了品牌、產品（能否滿足顧客需求）、創新、行銷、成本，還有許多如沈榮欽教授在《為什麼台灣企業賺這麼少錢》中曾提過，包括專用體制、產業結構與互補資產等隱而未顯的要素。</p>\r\n\r\n<p>換句話說，製程上的創新極難以專利來保護，並且很容易模仿；若產業結構（可簡單視為在產業鏈中的位置）與互補資產不變，也就是商業模式不變的前提下，只將人工智慧視為成本降低的工具，基本上將無法提升企業的議價能力，也就無法為企業帶來顯著的長期獲利。</p>\r\n\r\n<p>我想強調的是，大家看人工智慧很具體，會動、會說、會寫新聞，還可以拿來詐騙（詐騙集團利用人工智慧來變聲，欺騙某家公司財務長，騙走了超過20萬美元），甚至會辨人發衛生紙（中國有些公廁利用人臉辨識來發給衛生紙，每十分鐘可領60公分），似乎人人都對人工智慧有所領略。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/shutterstock_1681784239.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-11263\" /></p>\r\n\r\n<p><strong>有好武器更要好戰略</strong></p>\r\n<p>但另一方面，數位轉型十分抽象，你聽了五場演講還是不懂轉型是什麼意思，很可能講者自己也搞不懂，不信的話，你可以問講者：數位轉型、數位化、企業轉型、數位工具導入各有什麼不同？以及資料科學、大數據、商業決策、智能化、人工智慧導入，各有什麼不同？跟你打賭八成的講者說得結結巴巴，或是讓你的觀念更模糊。</p>\r\n\r\n<p>就是這些抽象而難以理解的原因，所以大家對大數據、人工智慧、物聯網都很有感覺，對數位轉型覺得很陌生，覺得應該很重要，但很難掌握它是什麼、該如何進行。</p>\r\n\r\n<p>最後，我用個比喻，假設商場如戰場（事實上也是），數位轉型就是戰略，像《孫子兵法》談論的那些心法（所以很抽象）；人工智慧就是戰備工具，船堅砲利的裝備看起來強大又精準（所以很好看）。我們可以很清楚地知道，若企業無法因應市場變化、找出更有議價能力的商業模式，徒有精良的人工智慧技術，也無法扭轉缺乏戰略的頹敗。</p>\r\n\r\n<p>故說，只談人工智慧太危險，人工智慧絕對不能輕忽（想想看只有戰略沒有裝備的軍隊），但數位轉型更是所有企業領導者要投注心力思考與規劃的功夫。</p>\r\n\r\n\r\n本文原文刊載於天下雜誌<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5099332\" target=\"_blank\">「以為有AI就是數位轉型？這樣用AI反而可能害了你！\r\n」</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','以為有 AI 就是數位轉型？這樣用 AI 反而可能害了你！','','inherit','closed','closed','','11259-revision-v1','','','2020-04-02 16:09:45','2020-04-02 08:09:45','',11259,'https://aiacademy.tw/11259-revision-v1/',0,'revision','',0),(11266,16,'2020-04-02 16:18:47','2020-04-02 08:18:47','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>2020 年是人工智慧應用大爆發的一年，腳步快的企業，已看到幾十家有 30、50 個專案在進行或上線；第二波跟上的企業，許多也已建立專責團隊在推動及導入人工智慧應用與提升素養；其他的多數企業，或多或少也開始在進行培訓或資料工程上的整備。整體來說，約只有三成的企業還沒有開始對人工智慧的導入有具體動作。</p>\r\n\r\n<p>身為台灣人工智慧學校執行長，長年推動資料科學與人工智慧的普及，看到這些進展，自然十分欣慰；不論是製造、金融、電信、零售、服務等諸多產業，進展或快或慢，大家慢慢理解到人工智慧和網際網路一樣，沒有人可以置身事外。</p>\r\n\r\n<p><strong>AI 使競爭力變弱？</strong></p>\r\n<p>不過，就在人工智慧應用普及的背後，我看到了一些警訊，深怕過於單一面向的人工智慧應用，反而會對我們的產業帶來負面的影響，甚至加速某些產業的競爭力弱化。</p>\r\n<p>這樣的說法也許有些弔詭，技術的創新導致商業競爭力弱化，怎麼會如此？原因是創新與利潤之間的連結太長，關聯是有，但附加條件太多。</p>\r\n\r\n<p>高利潤者不見得需要創新，創新者不見得可以獲得高利潤，這點我相信大家的腦海立刻會浮出許多實例來佐證。</p>\r\n\r\n<p>國內製造業以高效管理與製程創新見長，但製程的創新很難以專利保護，人工智慧、物聯網這類的技術是開放型的，你能做，別人也能做，差在早做、晚做的成效是否顯著而已。</p>\r\n\r\n<p>當然，深度與成效的差別也很重要，但很難單純利用技術上的創新，做到同業 2、3 倍以上的效率，並且讓別人追不上。</p>\r\n\r\n<p>台積電利用高研發資本所建構出的護城河可說是經典個案，但無法成為通例。</p>\r\n\r\n<p>因此，若單純在製程上創新，很快地，整個產業的製造成本都可以降低，此時若各家產品高度相似，會將大家的議價能力下壓。結局就是該產品的所有供應商皆被殺價，雖然不斷投入創新研發成本，利潤還是無法拉高。</p>\r\n\r\n<p><strong>別把 AI 當轉型成功</strong></p>\r\n<p>普遍來說，國內企業目前引入人工智慧的切入點，大多數著眼在成本的降低。當然，以人工智慧的初步導入來說，減少成本通常是最直覺也最好實行的切入點。但危險之處就是，若以為只要認真地循此方向來實踐，就能夠成功以人工智慧協助企業轉型，就太危險了。</p>\r\n\r\n<p>要知道，任何努力都有邊際效益遞減的法則，成本的降低必然有減緩的一天。</p>\r\n\r\n<p>當導入人工智慧這樣的通用型科技時，企業腦中只思考降低成本，而不是全面的數位轉型規劃，那人工智慧不但不是救贖者，反而可能加速帶著企業衝到無路可走的那一步，因為不斷地降成本，更會僵化企業本身的創新形式與產業鏈結構。</p>\r\n\r\n<p>面對新時代與新技術，企業要想的是如何提升產品與服務在顧客心中的價值，世儈一點來說，就是如何提升其產品與服務在市場中的議價能力。</p>\r\n\r\n<p>議價能力當然不是單靠創新與技術，不然不會有那麼多大學教授創業失敗。除了品牌、產品（能否滿足顧客需求）、創新、行銷、成本，還有許多如沈榮欽教授在《為什麼台灣企業賺這麼少錢》中曾提過，包括專用體制、產業結構與互補資產等隱而未顯的要素。</p>\r\n\r\n<p>換句話說，製程上的創新極難以專利來保護，並且很容易模仿；若產業結構（可簡單視為在產業鏈中的位置）與互補資產不變，也就是商業模式不變的前提下，只將人工智慧視為成本降低的工具，基本上將無法提升企業的議價能力，也就無法為企業帶來顯著的長期獲利。</p>\r\n\r\n<p>我想強調的是，大家看人工智慧很具體，會動、會說、會寫新聞，還可以拿來詐騙（詐騙集團利用人工智慧來變聲，欺騙某家公司財務長，騙走了超過20萬美元），甚至會辨人發衛生紙（中國有些公廁利用人臉辨識來發給衛生紙，每十分鐘可領60公分），似乎人人都對人工智慧有所領略。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/shutterstock_1681784239.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-11263\" 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讓產業競爭力變弱？原因出在這裡','','inherit','closed','closed','','11259-revision-v1','','','2020-04-02 16:18:47','2020-04-02 08:18:47','',11259,'https://aiacademy.tw/11259-revision-v1/',0,'revision','',0),(11271,16,'2020-04-07 09:15:18','2020-04-07 01:15:18','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>培育台灣產業數位轉型的關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2020-04-07 09:15:18','2020-04-07 01:15:18','',12,'https://aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(11272,16,'2020-04-07 09:16:06','2020-04-07 01:16:06','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>培育台灣產業數位轉型的關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-autosave-v1','','','2020-04-07 09:16:06','2020-04-07 01:16:06','',12,'https://aiacademy.tw/12-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11273,16,'2020-04-07 09:16:01','2020-04-07 01:16:01','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>培育台灣產業數位轉型的關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2020-04-07 09:16:01','2020-04-07 01:16:01','',12,'https://aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(11274,16,'2020-04-07 09:16:13','2020-04-07 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Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p align=\"center\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p align=\"center\">(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<p><a href=\"/category/opening-tc/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-e1579082218863.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"155\" class=\"alignnone size-full wp-image-10338\" /></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>即刻學習人工智慧最新技術</strong></h2>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/class-tech/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-revision-v1','','','2020-04-07 10:27:05','2020-04-07 02:27:05','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-revision-v1/',0,'revision','',0),(11277,16,'2020-04-07 10:29:04','2020-04-07 02:29:04','<p>出了台南高鐵站，車行歸仁大道後轉入仁德區，來到勝利路與勝利一街口，就可以看到「奇美實業新田廠區 台灣人工智慧學校」指示，這裡，就是由奇美實業全力協助，提供台灣人工智慧學校使用的南部分校。</p>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/67064784_1880310028737432_4059447636132888576_n.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"720\" class=\"alignnone size-full wp-image-11214\" /></p>\r\n<p>2018年初，台灣人工智慧學校甫成立，奇美實業慨然贊助，與台塑、聯發科、友達、英業達及義隆電等共六家企業，共同出資成立財團法人科技生態發展公益基金會，以培育產業AI化人才做為起點，推動台灣成立創新科技生態圈。2019年初，又投入極大資源，全力協助建立台灣人工智慧學校南部分校。</p>\r\n\r\n<p>一般企業在投入這麼多成本之後，必然期待能夠快速在業績與營收上有具體成效，然而，奇美實業卻相當低調，至今未曾在媒體公開說明導入人工智慧的成效。</p>\r\n\r\n<p>對此，奇美實業總經理趙令瑜從「定位」談起，人工智慧不只是奇美進行數位轉型的重要觀念與技術，推動產業AI化，更是奇美企業社會責任的一環。因此不惜代價投入資源，運用自家廠區的閒置場地，全面翻新，協助建置台灣人工智慧學校南部分校。期望的是從培訓人才的校區做為起點，延伸為台灣南部AI Hub，更進一步促成科技創新生態圈成形，讓南部的產業搭上AI這班快車，結合學界的力量和產業界一同打造實作平台，為台灣產業發展培育更多人才。」</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/48469904962_895a2b76d4_k-e1585473047935.jpg\" alt=\"\" width=\"960\" height=\"640\" class=\"alignnone size-full wp-image-11213\" /></p>\r\n<p>企業社會責任（CSR，Corporate Social Responsibility）是當今企業永續經營的必修課程，若能連結企業或品牌各自重視的價值，將有助社會不同層面的進步。但早在台灣大部分企業還沒有這樣的觀念之前，奇美實業創辦人許文龍就不斷強調，企業的利潤除了應分享給同仁、股東及上下游夥伴外，若有餘力，更應該積極回饋社會並用在有價值的地方。</p>\r\n\r\n<p>因此，多年來人文藝術與醫療一直是奇美社會回饋的兩大主軸。長期支持奇美博物館、奇美醫院等社會參與及公益活動，趙令瑜形容，「這是奇美的DNA」。既然人工智慧將成為帶動第四波工業革命的主要動力，不只為了奇美的永續發展與競爭力，進一步思考台灣整體產業轉型的迫切需求，推動AI是刻不容緩的任務。</p>\r\n\r\n<p>雖然從2015、2016年開始，人工智慧已成全球各國與各大企業競相投入資源的顯學，台灣也在2017年左右發現人工智慧應用在產業上的價值，並有多家先行企業投入，但整體看來，台灣社會對於AI的認識仍然需要加強，就算是上市櫃公司經營者或高階主管，仍有超過三成尚未了解人工智慧對於產業未來的影響。因此，奇美除了人文藝術與醫療之外，也將人工智慧納入實踐企業社會責任的範疇。</p>\r\n\r\n<p>「該如何讓下一代了解AI，是更重要的事情，」趙令瑜指出，奇美創辦人許文龍的哲學是「當一個優良的文化形成之後，便能自然而然地流傳下去」，這也是奇美推動AI的初衷與態度。「向下扎根是現在就該做的，趙令瑜強調，推動AI是一個mindset的改造，下個世代必須趕快跟上，台灣才有機會跨進國際社會、在全球舞台發光發熱。</p>\r\n\r\n<p>對於產業來說，若不主動趕緊跟上則會遭受淘汰。AI不僅對台灣會是一個很好的機會，或許能夠因為AI產生出新的行業以及生態，對人類社會將會是一大貢獻。趙令瑜很認同中研院院長廖俊智的說法：「人工智慧會提供台灣產業一個蛙跳式成長的契機」，除了努力經營企業之外，奇美義不容辭持續投入資源，希望幫台灣培育多元產業、不同世代的AI人才。 </p>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','奇美實業趙令瑜總經理專訪1》 推動人工智慧 奇美義不容辭的社會責任','','inherit','closed','closed','','11210-autosave-v1','','','2020-04-07 10:29:04','2020-04-07 02:29:04','',11210,'https://aiacademy.tw/11210-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11279,16,'2020-04-07 10:29:30','2020-04-07 02:29:30','<p>不說可能不知道，台灣雖然土地面積小，養殖漁業技術卻是領先全球，甚至曾享有「草蝦王國」的美譽。然而隨著環境與氣候快速變遷，養殖漁業也面對巨大的挑戰。過去常被視為天災的「泛池」(Die-off) 風險，一來就造成全池魚蝦死亡，是漁戶們心中的痛。而只要透過大數據和人工智慧的結合，發展出智能水產解決方案，通過傳感器回傳監測結果，可以即時為魚塭「把脈」，彷彿看見「天機」一樣，預測將臨的危機並快速提供合適「處方」。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_529355794.jpg\" alt=\"\" width=\"980\" height=\"510\" class=\"alignnone size-full wp-image-11201\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>漁戶聞之色變的「泛池」 AI有解！</strong></h2>\r\n<p>一般養殖蝦苗、魚苗的生長週期需要四個月到兩年不等，並且需要投入大量成本，細心呵護，但是可能因為氣候突然變化，或是水中氧氣不足等因素導致整池魚蝦一夕間暴斃死亡，漁戶心血化為烏有、產值蒸發，若以0.5公頃的白蝦來計算，可能就有上百萬的損失。民國70、80年代，台灣擁有全世界領先的草蝦養殖技術，年生產量幾乎佔全世界養殖草蝦的一半，被稱為「草蝦王國」一點也不為過，但是好景不長，幾年後因為長期飼養導致水質優養化，造成大量草蝦死亡。</p>\r\n\r\n<p>藉由物聯網和人工智慧（AIoT）的導入，靠天吃飯的養殖業似乎出現了一線曙光！智能水產養殖公司寬緯科技總經理蔡政勳指出，魚塭會大規模「泛池」和水質有密切關係，因此水質的數據變得相當重要，藉由智慧養殖監測系統，測得水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等變化，綜合這些數據，可以即時監測與預測魚塭的情況。</p>\r\n\r\n<p>從過往的歷史經驗來看，都是在深夜發生大規模魚蝦暴斃，養殖戶根本來不及應變。所以這些數據的價值在於，可以協助漁戶預測有哪些風險可能會發生，在足夠反應的時間內提出預警機制與應對方案，避免發生因反應不及而病急亂投醫的窘境。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg\" alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-11203\" style=\"width:100%;\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/IMG_3627.jpg\" alt=\"\" width=\"2016\" height=\"1512\" class=\"alignnone size-full wp-image-11205\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> \r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','inherit','closed','closed','','11197-revision-v1','','','2020-04-07 10:29:30','2020-04-07 02:29:30','',11197,'https://aiacademy.tw/11197-revision-v1/',0,'revision','',0),(11281,16,'2020-04-07 10:43:13','2020-04-07 02:43:13','[p]相較於其他業界的 AI 或是 Python 課程，台灣人工智慧學校強調的是一套紮實而完整的 AI 訓練，並非教AI程式如何撰寫，而是從基礎理論到機器學習與深度學習等關鍵技術課程。一旦實際面對問題時，不會只有工具可以應對，而能知道如何選擇適合的工具。[/p]\r\n[p]最重要的是，我們與學術界及企業界有深厚多元的連結，學員在實作課程中，可以接觸來自業界，包括製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各行業第一手的真實資料與問題，經由一次又一次的實戰經驗，迅速累積實戰能力。<h2 class=\"writingsH2\"><strong><a href=\"/category/opening/\">關鍵課程搶先入座</a></strong></h2>\r\n','教學優勢','','inherit','closed','closed','','6320-autosave-v1','','','2020-04-07 10:43:13','2020-04-07 02:43:13','',6320,'https://aiacademy.tw/6320-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11282,16,'2020-04-07 10:43:07','2020-04-07 02:43:07','[p]相較於其他業界的 AI 或是 Python 課程，台灣人工智慧學校強調的是一套紮實而完整的 AI 訓練，並非教AI程式如何撰寫，而是從基礎理論到機器學習與深度學習等關鍵技術課程。一旦實際面對問題時，不會只有工具可以應對，而能知道如何選擇適合的工具。[/p]\r\n[p]最重要的是，我們與學術界及企業界有深厚多元的連結，學員在實作課程中，可以接觸來自業界，包括製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各行業第一手的真實資料與問題，經由一次又一次的實戰經驗，迅速累積實戰能力。<h2 class=\"writingsH2\"><strong><a href=\"/category/opening/\">關鍵課程搶先入座</a></strong></h2>\r\n','教學優勢','','inherit','closed','closed','','6320-revision-v1','','','2020-04-07 10:43:07','2020-04-07 02:43:07','',6320,'https://aiacademy.tw/6320-revision-v1/',0,'revision','',0),(11284,32,'2020-04-07 18:11:10','2020-04-07 10:11:10','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\n\n[word_section_start]\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。 (10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假，課程順延。)[/word_section]\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/5/6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\n\n[timeline w=330]2020/05/06報名截止日`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-autosave-v1','','','2020-04-07 18:11:10','2020-04-07 10:11:10','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11285,32,'2020-04-07 18:11:17','2020-04-07 10:11:17','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。 (10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假，課程順延。)[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 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red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/05/06報名截止日`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2020-04-07 18:11:17','2020-04-07 10:11:17','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(11286,32,'2020-04-07 18:16:53','2020-04-07 10:16:53','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\n[word_section_start]\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。(10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假，課程順延。)[/word_section]\n\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\n\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\n\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\n\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\n\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\n\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\n\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\n\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\n[word_section_end]\n\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\n\n<div class=\"aia_btns\">\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-autosave-v1','','','2020-04-07 18:16:53','2020-04-07 10:16:53','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11287,32,'2020-04-07 18:16:55','2020-04-07 10:16:55','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。(10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假，課程順延。)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-04-07 18:16:55','2020-04-07 10:16:55','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(11288,16,'2020-05-07 12:21:12','2020-05-07 04:21:12','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至7月4日開學，報名截止時間順延至5月6日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 7 月 4 日起，至 2020 年 10 月 31 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。(10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/07/04<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/31學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-autosave-v1','','','2020-05-07 12:21:12','2020-05-07 04:21:12','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11289,16,'2020-04-07 18:24:49','2020-04-07 10:24:49','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。(10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-04-07 18:24:49','2020-04-07 10:24:49','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(11290,16,'2020-04-07 18:26:30','2020-04-07 10:26:30','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。 (10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/5/6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/05/06報名截止日`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2020-04-07 18:26:30','2020-04-07 10:26:30','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(11292,16,'2020-04-07 18:41:28','2020-04-07 10:41:28','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。 (10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/5/6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/05/06報名截止日`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2020-04-07 18:41:28','2020-04-07 10:41:28','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(11293,16,'2020-04-07 18:42:06','2020-04-07 10:42:06','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月8日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。(10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button 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title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-04-08 09:11:38','2020-04-08 01:11:38','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(11295,16,'2020-04-08 09:12:38','2020-04-08 01:12:38','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月6日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 6 月 27 日起，至 2020 年 10 月 24 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。 (10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/5/6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/05/06報名截止日`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/06/27<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/10/24學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2020-04-08 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前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/07/04<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/31學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-04-08 15:21:21','2020-04-08 07:21:21','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(11300,25,'2020-04-08 15:24:17','2020-04-08 07:24:17','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月6日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 7 月 4 日起，至 2020 年 10 月 31 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。 (10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 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title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/05/06報名截止日`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/07/04 <a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/10/31學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-autosave-v1','','','2020-04-08 15:24:17','2020-04-08 07:24:17','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11301,25,'2020-04-08 15:24:29','2020-04-08 07:24:29','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至6月27日開學，報名截止時間順延至5月6日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信 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內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/07/04<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/31學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-04-08 15:26:50','2020-04-08 07:26:50','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(11304,25,'2020-04-08 15:36:33','2020-04-08 07:36:33','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至7月4日開學，報名截止時間順延至5月6日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 7 月 4 日起，至 2020 年 10 月 31 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。(10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/07/04<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/31學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-04-08 15:36:33','2020-04-08 07:36:33','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(11311,16,'2020-04-10 17:35:06','2020-04-10 09:35:06','<p>有人說，資料是新時代的石油；那麼，人工智慧 (AI) 就是新時代的電力，未來將不會有任何現代產業與 AI 無關。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">4個月為台灣產業培育 AI 人才</h2>\r\n<p><span class=red1>台灣人工智慧學校希望快速且系統化的為台灣產業培育人工智慧人才，達成產業 AI 化及產業升級與轉型的目標。</span></p>透過四個月的時間，以最好的師資、緊密的產學連結，採密集培訓的方式，加上期中考與專題實作，沒過關者不能拿到結業證書，大量且系統化的培育出優秀的台灣人工智慧大軍。</P>\r\n<p>我們期待透過為台灣產業量身訂做的課程，讓不同專業領域的學員以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，與帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。讓找不到人才不再成為企業或學界發展人工智慧的藉口或障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破技術殖民的慣性，建立社會信心。</P>\r\n<p>快速學習、深度協作、跨域創新，學員們抱著電腦熱烈地討論地場景，在台灣人工智慧學校是常態，也是我們創設台灣人工智慧學校的初衷：從人才培育開始，讓台灣在人工智慧世代更具競爭力。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">關於陳昇瑋：</h2>\r\n<p>相關資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/swc/\" target=\"_blank\">個人網頁</a></p>\r\n<p>書籍著作：<a href=\"/ai-in-taiwan/\" target=\"_blank\">《人工智慧在台灣》</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台灣人工智慧學校相關報導：</h2>\r\n<p>關於 AI 人才培育：<a target=\"_blank\" href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5091401\" rel=\"nofollow\">AI 時代，台灣產業能搶得先機？台灣人工智慧學校為產業培育關鍵 AI 人才</a></p>\r\n<p>關於台灣的 AI 未來：<a target=\"_blank\" href=\"https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5091166\" rel=\"nofollow\">AI學校執行長陳昇瑋：不把握這波AI，台灣下波機會不知在哪</a></p>\r\n','陳昇瑋：「從人才培育開始，讓台灣在人工智慧世代更具競爭力」','','inherit','closed','closed','','5697-revision-v1','','','2020-04-10 17:35:06','2020-04-10 09:35:06','',5697,'https://aiacademy.tw/5697-revision-v1/',0,'revision','',0),(11312,32,'2020-04-11 10:23:11','2020-04-11 02:23:11','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至7月4日開學，報名截止時間順延至5月6日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 7 月 4 日起，至 2020 年 10 月 31 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。 (10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]250 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/5/6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：10/03、10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/05/06報名截止日`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/07/04 <a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/10/31學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2020-04-11 10:23:11','2020-04-11 02:23:11','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(11313,32,'2020-04-11 10:24:34','2020-04-11 02:24:34','<p style=\"color: red;font-weight:500\">因目前「2019新型冠狀病毒(武漢肺炎)」疫情持續延燒， 為維護學員健康與上課權益，並降低接觸風險，本期課程將延後至7月4日開學，報名截止時間順延至5月6日，造成您的不便，敬請見諒。若有任何課程相關疑問，歡迎來信  hi@aiacademy.tw 詢問。</p>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 7 月 4 日起，至 2020 年 10 月 31 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。(10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課。)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 5 / 6 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 5 月 16 日 (星期六) 14:00-15:10，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 5 月 27 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期：10/2~10/03、10/9~10/10 適逢中秋及雙十連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/05/06報名截止日`2020/05/16報名者進行網路考試 (14:00-15:10)`2020/05/27錄取名單公布`2020/06/03正取生註冊截止`2020/07/04<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/10/31學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-04-11 10:24:34','2020-04-11 02:24:34','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(11324,21,'2020-04-13 08:03:54','2020-04-13 00:03:54','','台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋','台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋','inherit','closed','closed','','1-web-pic','','','2020-04-13 08:04:09','2020-04-13 00:04:09','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/04/1-web-pic.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11329,21,'2020-04-13 08:07:00','2020-04-13 00:07:00','','台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋','','inherit','closed','closed','','2-web-pic','','','2020-04-13 08:07:08','2020-04-13 00:07:08','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/04/2-web-pic.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(11341,32,'2020-04-18 18:40:04','2020-04-18 10:40:04','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21969206710_539f80f52a_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11355\" /></p>\r\n<br><br>\r\n<strong><p>一直以來，陳昇瑋對於「真相」充滿執著，這股動力也促使他選擇以真實的資料做為研究方向，並且從此投身於資料科學領域，走出一條與其他學術研究者不一樣的路。</p></strong>\r\n<strong><p>鑒於台灣資料科學、人工智慧的應用裹足不前，大數據被當做人云亦云的玄學與銷售話術，「我們來做！」成為陳昇瑋心中迫切的使命。自2014年至2017年連續舉辦四年「台灣資料科學年會」與「台灣人工智慧年會」，與會人數年年刷新記錄，成為台灣大數據與人工智慧的指標性活動。\r\n他說:「學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。」</p></strong>\r\n<br>\r\n<p><u>以下內容摘錄自<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\">《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》</a></u></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從資料找真相 真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的 20 個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n<br><br>\r\n<p align=\"center\"><iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014 年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在 2014 年邀請 Google 深度學習專家在中研院進行免費演講，結果 800 張票在 3 分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從 2014 年到 2017 年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在 2017 年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n<br><br>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" /></p>\r\n<br><br>\r\n<p>2014 年首度舉辦年會，兩天的活動，800 張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015 年，活動延長為四天，1300 張門票在一個小時內售完；2016 年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請 50 位講師，參與人數達 1800 人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n<p>2017 年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請 130 位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請 AlphaGo 主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在 AlphaGo 打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從 2014 至 2017 這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>複習 2017 年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會」</a>陳昇瑋的精彩演講。</p>\r\n<br><br>\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n<br><br>\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen 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2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube-nocookie.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 17:53:12','2020-04-17 09:53:12','',11341,'https://aiacademy.tw/11341-revision-v1/',0,'revision','',0),(11349,32,'2020-04-17 17:53:38','2020-04-17 09:53:38','<p>不說可能不知道，台灣雖然土地面積小，養殖漁業技術卻是領先全球，甚至曾享有「草蝦王國」的美譽。然而隨著環境與氣候快速變遷，養殖漁業也面對巨大的挑戰。過去常被視為天災的「泛池」(Die-off) 風險，一來就造成全池魚蝦死亡，是漁戶們心中的痛。而只要透過大數據和人工智慧的結合，發展出智能水產解決方案，通過傳感器回傳監測結果，可以即時為魚塭「把脈」，彷彿看見「天機」一樣，預測將臨的危機並快速提供合適「處方」。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/shutterstock_529355794.jpg\" alt=\"\" width=\"980\" height=\"510\" class=\"alignnone size-full wp-image-11201\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>漁戶聞之色變的「泛池」 AI有解！</strong></h2>\r\n<p>一般養殖蝦苗、魚苗的生長週期需要四個月到兩年不等，並且需要投入大量成本，細心呵護，但是可能因為氣候突然變化，或是水中氧氣不足等因素導致整池魚蝦一夕間暴斃死亡，漁戶心血化為烏有、產值蒸發，若以0.5公頃的白蝦來計算，可能就有上百萬的損失。民國70、80年代，台灣擁有全世界領先的草蝦養殖技術，年生產量幾乎佔全世界養殖草蝦的一半，被稱為「草蝦王國」一點也不為過，但是好景不長，幾年後因為長期飼養導致水質優養化，造成大量草蝦死亡。</p>\r\n\r\n<p>藉由物聯網和人工智慧（AIoT）的導入，靠天吃飯的養殖業似乎出現了一線曙光！智能水產養殖公司寬緯科技總經理蔡政勳指出，魚塭會大規模「泛池」和水質有密切關係，因此水質的數據變得相當重要，藉由智慧養殖監測系統，測得水中氧氣濃度、水溫、酸鹼度等變化，綜合這些數據，可以即時監測與預測魚塭的情況。</p>\r\n\r\n<p>從過往的歷史經驗來看，都是在深夜發生大規模魚蝦暴斃，養殖戶根本來不及應變。所以這些數據的價值在於，可以協助漁戶預測有哪些風險可能會發生，在足夠反應的時間內提出預警機制與應對方案，避免發生因反應不及而病急亂投醫的窘境。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/fisheries.jpg\" alt=\"\" class=\"alignnone size-full wp-image-11203\" style=\"width:100%;\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>偵測+預測 告別全池魚蝦死亡悲劇</strong></h2>\r\n<p>以養殖業最重要的水質指標之一——還原氧化電位（ORP）來說，氧化還原電位是水溶液氧化還原能力的指標，ORP數據越高，表示水中含氧量充足，反之則可能因池中氧氣不足而造成魚蝦死亡。雖然透過大數據可以看出來歷史走勢，但往往只能在損失發生後檢討緣由，預測，才是真正的重點，也是應用AI的最大價值。</p>\r\n\r\n<p>蔡政勳說：「我們要能夠Detection（偵測）與Prediction（預測）。」養殖魚塭導入人工智慧演算法後，可以根據這些數據，提前發出預警，避免災情發生。若是用石油來比喻，大數據就像油田，提供大量的數據資料；人工智慧則是在這些數據基礎上，提煉出有用的資訊，做出進一步的預測和判斷，提前找到更好的處方。</p>\r\n\r\n<p>他舉例，在新竹有一個智慧漁村，是烏魚和白蝦的混養魚塭，新竹地區因靠近工業區，經常會有酸雨，影響魚塭PH值。所以他們就利用水中傳感器，很快發現水中酸鹼值的變化，並且第一時間在池子加入益生菌降低池中PH值，保障池裡魚蝦可以平安存活。而在同樣地區、沒有數據監測的漁戶，最終發生魚吃蝦的情況，造成損失。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/03/IMG_3627.jpg\" alt=\"\" width=\"2016\" height=\"1512\" class=\"alignnone size-full wp-image-11205\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>養殖業導入AI 解決痛點加速轉型</strong></h2>\r\n<p>蔡政勳形容，要把人工智慧導入養殖漁業，需要一步一腳印累積，是一個「黑手」的過程。他們透過感測技術、無線傳輸、雲端平台、太陽綠能、自動控制、專家養殖系統等方法，把龐雜的數據整合起來，找到合適的演算法，解決養殖漁業長期以來的痛點。更重要的是，同時找到產業轉型的契機。</p>\r\n\r\n<p>為什麼養殖漁業需要轉型？聯合國糧農組織提到，2050年全球人口將會達到97億，糧食將會是一個重要議題；此外水產養殖因為其投入產出比相對較高，將成為未來人類主要的動物蛋白質來源。從2013年開始，水產養殖產量已經超過捕撈漁業的產量，2025年將超過2倍，而台灣養殖漁業的內銷產量更是名列四大漁業之首，因此如何藉由科技的方法提高養殖漁業的生產力，是十分值得關注的議題。</p>\r\n\r\n<p>導入新科技是否會影響現有就業人口的生計？蔡政勳表示，AIoT的技術將可以協助漁戶提高生產力，不會造成失業，同時也可以解決貧窮問題。人工智慧應用在養殖漁業，因為需要從零開始進行整合，跟其他行業比起來相對比較辛苦，但是全球宏觀的角度來看，還是獨具意義。</p> \r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>產業經理人需要的數位轉型關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/class-mgr/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','從黑手走到AI也能養魚蝦！水產養殖業的華麗轉身','','inherit','closed','closed','','11197-autosave-v1','','','2020-04-17 17:53:38','2020-04-17 09:53:38','',11197,'https://aiacademy.tw/11197-autosave-v1/',0,'revision','',0),(11350,32,'2020-04-17 17:55:01','2020-04-17 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class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube-nocookie.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 17:55:01','2020-04-17 09:55:01','',11341,'https://aiacademy.tw/11341-revision-v1/',0,'revision','',0),(11351,32,'2020-04-17 17:57:02','2020-04-17 09:57:02','\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從資料找真相 真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" 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href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：（<strong><a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a></strong>）</p>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧（<a href=\"/definition-ai-industrialization/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？（<a href=\"/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思（<a href=\"/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難（<a href=\"/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？（<a href=\"/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！（<a href=\"/start-like-this/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？（<a href=\"/solve-pain-points/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢（<a href=\"/ai-in-retailfinance/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？（<a href=\"/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事（<a href=\"/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？（<a href=\"/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考（<a href=\"/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','為台灣而寫的數位轉型建議','','publish','closed','open','','digital-transformation-suggestion-for-taiwan','','','2020-04-19 17:10:50','2020-04-19 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class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 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href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:03:11','2020-04-17 10:03:11','',11341,'https://aiacademy.tw/11341-revision-v1/',0,'revision','',0),(11358,32,'2020-04-17 18:04:25','2020-04-17 10:04:25','<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21969206710_539f80f52a_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11355\" /> . <br>\r\n\r\n<em>一直以來，陳昇瑋對於「真相」充滿執著，這股動力也促使他選擇以真實的資料做為研究方向，並且從此投身於資料科學領域。</em>\r\n\r\n<em>鑒於台灣資料科學、人工智慧的應用裹足不前，「我們來做！」成為陳昇瑋心中迫切的使命。自2014年至2017年連續舉辦四年「台灣資料科學年會」與「台灣人工智慧年會」，與會人數年年刷新記錄，成為台灣大數據與人工智慧的指標性活動。</em>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote>以下內容摘錄自《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》</blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從資料找真相 真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:04:25','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 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href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:07:12','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:07:43','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:08:45','2020-04-17 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class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:09:02','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:10:12','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a 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化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\nhttps://aiacademy.tw/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\nhttps://aiacademy.tw/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\nhttps://aiacademy.tw/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\nhttps://aiacademy.tw/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\nhttps://aiacademy.tw/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\nhttps://aiacademy.tw/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\nhttps://aiacademy.tw/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\nhttps://aiacademy.tw/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\nhttps://aiacademy.tw/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\nhttps://aiacademy.tw/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\nhttps://aiacademy.tw/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\nhttps://aiacademy.tw/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:11:55','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:13:49','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n<br>\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:17:32','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:21:58','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:22:25','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n\r\n\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:22:42','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n<br><br>\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n<br>\r\n<p>017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:23:47','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n<br><br>\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n<br>\r\n<p>2017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:24:16','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"100%\" height=\"auto\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n<br><br>\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n<br>\r\n<p>2017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:25:41','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n<br><br>\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n<br>\r\n<p>2017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe> . <br>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:27:12','2020-04-17 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真相中有價值</strong></h2>\r\n<p>從小我對於資料就特別執著，從大一擁有自己的電腦開始，就有定時做資料整理、歸檔及備份的習慣，因此從1994年開始，我所收到及寄出的每一封電子郵件，包含在BBS上收發的信件，至今都妥善保存。在沒有智慧型手機的時代，甚至還手動把一則一則的簡訊鍵入電腦歸檔，只要已經發生的，就希望保存下來。</p>\r\n\r\n<p>資料蘊含著真相，而真相就有價值，端看如何去使用。問我為什麼要花力氣整理資料，不為別的，我單純地希望所有發生的事情被記錄下來；同時，蒐集與整理資料對我而言，莫名地充滿樂趣與成就感，似乎也引導著我的職業生涯。</p>\r\n\r\n<p>同時，因為從小喜歡電腦遊戲，我一直希望能夠分析真實的遊戲資料，瞭解線上遊戲的運作以及改善其在網路、系統、安全層面的表現。當時透過朋友介紹，得到宇峻奧汀科技公司的支持，拿到在伺服端的20個小時網路封包記錄，那是當時我唯一能拿到的真實資料，十分感謝與珍惜。因此，我花了兩年深入分析與研究，從通訊協定、網路效能、伺服器設計、使用者行為、帳號盜用等不同方向切入，發表十餘篇論文，也讓我拿到博士學位，可能是全球第一個基於線上遊戲真實資料來分析研究的博士論文。<a href=\"https://www.slideshare.net/swchen11/pi-4728980\">（延伸閱讀：線上遊戲與雲端運算：福克斯大神之謎）</a></p>\r\n\r\n<iframe src=\"https://www.slideshare.net/swchen11/slideshelf\" width=\"760px\" height=\"570px\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border:none;\" allowfullscreen webkitallowfullscreen mozallowfullscreen></iframe>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>創辦台灣資料科學年會與台灣人工智慧年會</strong></h2>\r\n\r\n<p>2014年創辦的台灣資料科學年會，不但是我個人跨界的一大步，也是台灣資料科學及大數據領域凝聚能量的開始。</p>\r\n\r\n<p>當時，眼看中國互聯網三大巨頭百度、阿里巴巴、騰訊正在徵求資料科學家與資料工程師，而台灣雖然已有許多人對大數據琅琅上口，專有名詞的各種錯用誤用滿天飛，卻還沒有人真正了解，大數據背後的資料科學究竟有多大價值。</p>\r\n\r\n<p>我曾在2014年邀請Google深度學習專家在中研院進行免費演講，結果800張票在3分鐘內索取一空。這代表我們多數的研討會並沒有真實滿足大家對於最新技術與知識的需求。這也開啟從2014年到2017年連續四屆<a href=\"http://foundation.datasci.tw/\">台灣資料科學年會</a>，並在2017年同步舉辦<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會</a>，成為台灣在資料科學／大數據及人工智慧的指標活動。</p>\r\n\r\n<p>創立台灣資料科學年會之前，我就設定好此會議的基調—它不應只是啟發聽眾對於資料科學的興趣及期待。我希望年會能夠真正把那些「聽說的」、「在國外發生的」以資料科學創造價值的工作，究竟在技術上怎麼達成，一一解說清楚。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/04/21534056434_3180ec659b_k.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1367\" class=\"alignnone size-full wp-image-11354\" />\r\n<br><br>\r\n<p>2014年首度舉辦年會，兩天的活動，800張門票在一個多小時內被搶購一空； 2015年，活動延長為四天，1300張門票在一個小時內售完；2016年，同樣四天的活動擴大舉辦，分為三個平行場次，共邀請50位講師，參與人數達1800人，年年刷新記錄。</p>\r\n<br>\r\n<p>2017年因應大眾對於人工智慧新知的求知若渴，決定以雙年會的形式來擴大舉辦，名為「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」，共邀請130位人工智慧及資料科學專家學者來分享。為這場會議，我特別邀請AlphaGo主要研發者黃士傑博士擔綱主題演講，這是他在AlphaGo打敗韓國棋王李世乭後的首度公開演講，在台灣掀起一波前所未見的人工智慧旋風。</p>\r\n\r\n<p>從2014至2017這四屆年會，引領也同時見證台灣產業界對大數據、人工智慧的重視程度與日俱增。雖然與我的學術研究本業完全無關，推動台灣資料科學年會及台灣人工智慧年會是我個人重要的一步，我發現，其實學者其實只要願意跨出一步，也有能力以自己的方法來引領社會，提升大眾的認知，促進產業的前進與提升。</p>\r\n\r\n<p>想回味2017年「<a href=\"http://datasci.tw/\">台灣人工智慧年會 x 台灣資料科學年會</a>」的精彩演講嗎？</p>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/OjOslMuf22M\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ZDyVjlzgTuM\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','不忘初衷，對資料科學執著始終如一','','inherit','closed','closed','','11341-revision-v1','','','2020-04-17 18:38:04','2020-04-17 10:38:04','',11341,'https://aiacademy.tw/11341-revision-v1/',0,'revision','',0),(11381,16,'2020-04-18 13:35:42','2020-04-18 05:35:42','<p>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</p>\r\n\r\n<p>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</p>\r\n\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<p>為台灣而寫的AI轉型建議：</p>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身</p>\r\n/sw_column_ai_warm_up/\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷</p>\r\n/sw_column_should_diner_import_ai/\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡</p>\r\n/how-to-use-ai/\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：</p>\r\n/category/ceo-colum/\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 13:35:42','2020-04-18 05:35:42','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11382,16,'2020-04-18 13:37:57','2020-04-18 05:37:57','<p>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</p>\r\n\r\n<p><strong>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</strong></p>\r\n\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<p>為台灣而寫的AI轉型建議：</p>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身</p>\r\n/sw_column_ai_warm_up/\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷</p>\r\n/sw_column_should_diner_import_ai/\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡</p>\r\n/how-to-use-ai/\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：</p>\r\n/category/ceo-colum/\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 13:37:57','2020-04-18 05:37:57','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11384,16,'2020-04-18 13:44:15','2020-04-18 05:44:15','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<p><strong>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</strong></p>\r\n\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<p>為台灣而寫的AI轉型建議：</p>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身</p>\r\n/sw_column_ai_warm_up/\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷</p>\r\n/sw_column_should_diner_import_ai/\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡</p>\r\n/how-to-use-ai/\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：</p>\r\n/category/ceo-colum/\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 13:44:15','2020-04-18 05:44:15','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11385,16,'2020-04-18 13:45:13','2020-04-18 05:45:13','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<p>為台灣而寫的AI轉型建議：</p>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身</p>\r\n/sw_column_ai_warm_up/\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷</p>\r\n/sw_column_should_diner_import_ai/\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡</p>\r\n/how-to-use-ai/\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：</p>\r\n/category/ceo-colum/\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 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化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 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化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 13:46:05','2020-04-18 05:46:05','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11388,16,'2020-04-18 13:58:12','2020-04-18 05:58:12','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">導入AI 先做好暖身</a></p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷</p>\r\n/sw_column_should_diner_import_ai/\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡</p>\r\n/how-to-use-ai/\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：</p>\r\n/category/ceo-colum/\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 13:58:12','2020-04-18 05:58:12','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11389,16,'2020-04-18 13:59:13','2020-04-18 05:59:13','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身(<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>)</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷</p>\r\n/sw_column_should_diner_import_ai/\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡</p>\r\n/how-to-use-ai/\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：</p>\r\n/category/ceo-colum/\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 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化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:00:03','2020-04-18 06:00:03','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11391,16,'2020-04-18 14:00:30','2020-04-18 06:00:30','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此連結</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 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化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 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化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:02:46','2020-04-18 06:02:46','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11394,16,'2020-04-18 14:03:09','2020-04-18 06:03:09','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：（<strong><a href=\"/category/ceo-colum/\">點此連結</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:03:09','2020-04-18 06:03:09','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11395,16,'2020-04-18 14:03:40','2020-04-18 06:03:40','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：<strong><a href=\"/category/ceo-colum/\">（點此連結</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:03:40','2020-04-18 06:03:40','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11396,16,'2020-04-18 14:03:58','2020-04-18 06:03:58','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：<strong>（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此連結</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<p>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:03:58','2020-04-18 06:03:58','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11397,16,'2020-04-18 14:04:21','2020-04-18 06:04:21','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>閱讀更多專欄：<strong>（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此連結</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:04:21','2020-04-18 06:04:21','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11398,16,'2020-04-18 14:05:43','2020-04-18 06:05:43','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：<strong>（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 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class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/sw.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"630\" class=\"alignnone size-full wp-image-11083\" />\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:07:52','2020-04-18 06:07:52','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11400,16,'2020-04-18 14:08:57','2020-04-18 06:08:57','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：<strong>（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/sw.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"630\" class=\"alignnone size-full wp-image-11083\" /></p>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧\r\n/definition-ai-industrialization/\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？\r\n/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思\r\n/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難\r\n/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？\r\n/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！\r\n/start-like-this/\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？\r\n/solve-pain-points/\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢\r\n/ai-in-retailfinance/\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？\r\n/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事\r\n/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？\r\n/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考\r\n/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:08:57','2020-04-18 06:08:57','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11401,16,'2020-04-18 14:11:28','2020-04-18 06:11:28','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：<strong>（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/sw.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"630\" class=\"alignnone size-full wp-image-11083\" /></p>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧（<a href=\"/definition-ai-industrialization/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？（<a href=\"/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思（<a href=\"/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難（<a href=\"/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？（<a href=\"/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！（<a href=\"/start-like-this/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？（<a href=\"/solve-pain-points/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢（<a href=\"/ai-in-retailfinance/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？（<a href=\"/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事（<a href=\"/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？（<a href=\"/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考（<a href=\"/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:11:28','2020-04-18 06:11:28','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11402,16,'2020-04-18 14:12:18','2020-04-18 06:12:18','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：<strong>（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/sw.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"630\" class=\"alignnone size-full wp-image-11083\" /></p>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧（<a href=\"/definition-ai-industrialization/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？（<a href=\"/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思（<a href=\"/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難（<a href=\"/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？（<a href=\"/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！（<a href=\"/start-like-this/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？（<a href=\"/solve-pain-points/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢（<a href=\"/ai-in-retailfinance/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？（<a href=\"/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事（<a href=\"/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？（<a href=\"/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考（<a href=\"/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:12:18','2020-04-18 06:12:18','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11403,16,'2020-04-18 14:12:33','2020-04-18 06:12:33','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：<strong>（<a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧（<a href=\"/definition-ai-industrialization/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？（<a href=\"/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思（<a href=\"/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難（<a href=\"/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？（<a href=\"/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！（<a href=\"/start-like-this/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？（<a href=\"/solve-pain-points/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢（<a href=\"/ai-in-retailfinance/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？（<a href=\"/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事（<a href=\"/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？（<a href=\"/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考（<a href=\"/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:12:33','2020-04-18 06:12:33','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11404,16,'2020-04-18 14:13:08','2020-04-18 06:13:08','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：（<strong><a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a></p></strong>）\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧（<a href=\"/definition-ai-industrialization/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？（<a href=\"/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思（<a href=\"/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難（<a href=\"/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？（<a href=\"/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！（<a href=\"/start-like-this/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？（<a href=\"/solve-pain-points/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢（<a href=\"/ai-in-retailfinance/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？（<a href=\"/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事（<a href=\"/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？（<a href=\"/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考（<a href=\"/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:13:08','2020-04-18 06:13:08','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11405,16,'2020-04-18 14:13:23','2020-04-18 06:13:23','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：（<strong><a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a>）</p></strong>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧（<a href=\"/definition-ai-industrialization/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？（<a href=\"/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思（<a href=\"/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難（<a href=\"/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？（<a href=\"/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！（<a href=\"/start-like-this/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？（<a href=\"/solve-pain-points/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢（<a href=\"/ai-in-retailfinance/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？（<a href=\"/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事（<a href=\"/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？（<a href=\"/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考（<a href=\"/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:13:23','2020-04-18 06:13:23','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),(11406,16,'2020-04-18 14:13:44','2020-04-18 06:13:44','<p><em>作為學術界與產業界的橋梁，陳昇瑋執行長深知台灣產業發展的斷點與痛點， 他在滿檔行程中挪出時間寫<a href=\"https://aiacademy.tw/ai-in-taiwan/\">《人工智慧在台灣：台灣產業轉型的契機與挑戰》</a>一書，透過最在地的案例，為台灣產業提供AI導入的最佳解方，同時也是為了台灣的一次社會實踐。</em></p>\r\n\r\n<em><b>「大家都知道該往哪個方向去，但究竟怎麼執行才會有效？」</b></em>\r\n<br><br>\r\n<p>如何透過科技做為施力點，讓台灣企業有競爭力、人才有舞台，進而全面提升社會的自信心，是陳昇瑋執行長心中一直牽掛的事情。我們特別精選陳昇瑋執行長歷來對於台灣「數位轉型」、「產業導入AI」等專欄，以及於天下創新學院所錄製的影音課程「台灣產業AI化的問題」，一起思考如何利用人工智慧，扭轉 20 年來台灣產業發展的困境！</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為台灣而寫的AI轉型建議：</strong></h2>\r\n\r\n<p>1.導入AI 先做好暖身（<a href=\"/sw_column_ai_warm_up/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>2. 小吃店也該導入AI嗎？這個原則教你判斷（<a href=\"/sw_column_should_diner_import_ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>3. 導入 AI 讓產業競爭力變弱？原因出在這裡（<a href=\"/how-to-use-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n\r\n<p>更多專欄：（<strong><a href=\"/category/ceo-colum/\">點此閱讀</a></strong>）</p>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>用「聽」的，了解台灣產業 AI 化的問題：</strong></h2>\r\n<p>(1)大數據、機器學習與人工智慧（<a href=\"/definition-ai-industrialization/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(2)人工智慧如何持續變聰明？（<a href=\"/how-artificial-intelligence-continues-to-become-smart/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(3)人工智慧常見的誤解與迷思（<a href=\"/common-misunderstandings-myths-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(4)人工智慧實作上的挑戰與困難（<a href=\"/challenges-and-difficulties-in-the-implementation-of-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(5)導入人工智慧前，企業該做哪些準備？（<a href=\"/what-should-companies-do-before-introducing-artificial-intelligence/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(6)打造第一支人工智慧團隊？這麼開始！（<a href=\"/start-like-this/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(7)製造業如何導入AI、解決痛點？（<a href=\"/solve-pain-points/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(8)零售業、金融業導入AI的優勢與劣勢（<a href=\"/ai-in-retailfinance/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(9)非工程背景人才，就要被AI時代淘汰嗎？（<a href=\"/will-it-be-eliminated-by-the-ai-era/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(10)導入人工智慧前，經理人要知道的10件事（<a href=\"/10-things-managers-need-to-know-before-introducing-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(11)美中兩強軍備大賽夾擊台灣還有機會？（<a href=\"/there-is-still-a-chance-for-taiwan-and-the-us-to-compete-in-the-arms-competition/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<p>(12)傾全國之力拚AI？產業轉型需要更全面思考（<a href=\"/put-the-power-of-the-whole-country-to-fight-ai/\">點此閱讀</a>）</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','為台灣而寫的數位轉型建議','','inherit','closed','closed','','11352-revision-v1','','','2020-04-18 14:13:44','2020-04-18 06:13:44','',11352,'https://aiacademy.tw/11352-revision-v1/',0,'revision','',0),