INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (5074,2,'2019-03-05 09:50:20','2019-03-05 01:50:20','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 8 月 3 日起，至 108 年 12 月 7 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：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 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScF5nnWbPTh0xtGFHjzThGWHFzKqPZRpNhFFbmO9uUkZJnbig/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 108/06/18 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 108 年 6 月 23 日 (星期日) 14:00-15:40，採網路考試 (<a href=\"/tech-exam-notes/\" target=\"_blank\">考試須知</a>)。`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 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\">Deep Learning</a> 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 (星期二) 17：00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令)。`[aia_red]技術領袖培訓班第一期放假日期：09/13-14 中秋連假、10/11-12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。[/aia_red][/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/03/16<a href=/registration-tech2/>開放報名</a>`2019/06/18報名截止日`2019/06/23報名者進行<a href=\"/faq#exam\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a href=/curriculum/>學期開始</a>`2019/12/07學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"87526022\" 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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 links=\"網路報名:/admission-mgr-st/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/06/28 {/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[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 17:00。`公布方式：正、備取生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[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。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/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二期放假日期：09/14 中秋連假、10/12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/03/16<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSch5z1wsRqKNT2mNYwTjZY194CEdowcm_9gyDPw4Jf0kPuHvw/viewform\">開放報名</a>`2019/06/28報名截止日`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2019/12/07學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"715755146\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSch5z1wsRqKNT2mNYwTjZY194CEdowcm_9gyDPw4Jf0kPuHvw/viewform\"]</div>','南部分校「經理人週末研修班第二期」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5072-revision-v1','','','2019-03-04 18:02:42','2019-03-04 10:02:42','',5072,'https://aiacademy.tw/5072-revision-v1/',0,'revision','',0),(5077,2,'2019-03-05 09:48:33','2019-03-05 01:48:33','[aia_page_title]南部分校「技術領袖培訓班第一期」招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 108 年 8 月 3 日起，至 108 年 12 月 7 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：待確認\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 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:/admission-tech-tp/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/06/18{/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 108 年 6 月 23 日 (星期日) 14:00-15:40，採網路考試 (<a href=\"/tech-exam-notes/\" target=\"_blank\">考試須知</a>)。`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 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\">Deep Learning</a> 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a 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href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 (星期二) 17：00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整 (單位：新台幣元)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 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17：00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第一期放假日期：09/13-14 中秋連假、10/11-12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/03/16<a href=/registration-tech2/>開放報名</a>`2019/06/18報名截止日`2019/06/23報名者進行<a href=\"/faq#exam\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a href=/curriculum/>學期開始</a>`2019/12/07學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div 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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:/admission-tech-tp/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/06/18{/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 108 年 6 月 23 日 (星期日) 14:00-15:40，採網路考試 (<a href=\"/tech-exam-notes/\" target=\"_blank\">考試須知</a>)。`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 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\">Deep Learning</a> 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 (星期二) 17：00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第一期放假日期：09/13-14 中秋連假、10/11-12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/03/16<a 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216 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\n\n[word_section no=3 title=\"上課地點：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]\n\n[word_section no=5 links=\"網路報名:/admission-tech-tp/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/06/18{/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]\n\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 108 年 6 月 23 日 (星期日) 14:00-15:40，採網路考試 (<a href=\"/tech-exam-notes/\" target=\"_blank\">考試須知</a>)。`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 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\">Deep Learning</a> 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\n\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 (星期二) 17：00。`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]\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，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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整 (單位：新台幣元)[/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。`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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第一期放假日期：09/13-14 中秋連假、10/11-12 雙十連假、11/09 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href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 (星期二) 17：00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第一期放假日期：09/13-14 中秋連假、10/11-12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/03/16<a href=/registration-tech2/>開放報名</a>`2019/06/18報名截止日`2019/06/23報名者進行<a href=\"/faq#exam\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a href=/curriculum/>學期開始</a>`2019/12/07學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"87526022\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScF5nnWbPTh0xtGFHjzThGWHFzKqPZRpNhFFbmO9uUkZJnbig/viewform\"]\r\n</div>','南部分校第一期「技術領袖培訓班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5074-revision-v1','','','2019-03-05 15:57:30','2019-03-05 07:57:30','',5074,'https://aiacademy.tw/5074-revision-v1/',0,'revision','',0),(5084,2,'2019-03-05 15:58:16','2019-03-05 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17:00。`公布方式：正、備取生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[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。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/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二期放假日期：09/14 中秋連假、10/12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/03/16<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSch5z1wsRqKNT2mNYwTjZY194CEdowcm_9gyDPw4Jf0kPuHvw/viewform\">開放報名</a>`2019/06/28報名截止日`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2019/12/07學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" 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no=5 links=\"網路報名:/admission-tech-tp/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/06/18{/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 108 年 6 月 23 日 (星期日) 14:00-15:40，採網路考試 (<a href=\"/tech-exam-notes/\" target=\"_blank\">考試須知</a>)。`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 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\">Deep Learning</a> 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 (星期二) 17：00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第一期放假日期：09/13-14 中秋連假、10/11-12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/03/16<a href=/registration-tech2/>開放報名</a>`2019/06/18報名截止日`2019/06/23報名者進行<a href=\"/faq#exam\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a href=/curriculum/>學期開始</a>`2019/12/07學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"87526022\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScF5nnWbPTh0xtGFHjzThGWHFzKqPZRpNhFFbmO9uUkZJnbig/viewform\"]\r\n</div>','南部分校第二期「技術領袖培訓班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5074-revision-v1','','','2019-03-06 10:34:48','2019-03-06 02:34:48','',5074,'https://aiacademy.tw/5074-revision-v1/',0,'revision','',0),(5089,2,'2019-03-06 13:35:34','2019-03-06 05:35:34','[aia_page_title]台灣人工智慧學校南部分校第二期「技術領袖培訓班」招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 108 年 8 月 3 日起，至 108 年 12 月 7 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：台南市仁德區勝利一街 18 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target=\"_blank\"> Beginning Statistics </a>的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 (星期二) 17：00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第一期放假日期：09/13-14 中秋連假、10/11-12 雙十連假、11/09 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<sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\n@@@於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\n@@@於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\n[/tbl1]\n<br>\n<strong>P.S. 本校為彰化銀行帳戶，若您提供彰化銀行以外的金融帳戶需加收 30 元匯費。</strong>\n\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\n 	<li>本表所稱「」即為第一次上課。</li>\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-autosave-v1','','','2019-03-08 11:10:12','2019-03-08 03:10:12','',32,'https://aiacademy.tw/32-autosave-v1/',0,'revision','',0),(5094,2,'2019-03-08 11:10:49','2019-03-08 03:10:49','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_title][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<br>\r\n<strong>P.S. 本校為彰化銀行帳戶，若您提供彰化銀行以外的金融帳戶需加收 30 元匯費。</strong>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱「實際開課日」為當期開學典禮當日，當週即為課程第一週。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2019-03-08 11:10:49','2019-03-08 03:10:49','',32,'https://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(5095,2,'2019-03-08 11:15:41','2019-03-08 03:15:41','[aia_page_title]台灣人工智慧學校學生退學退費標準表[/aia_page_title][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<br>\r\n<strong>P.S. 本校為彰化銀行帳戶，若您提供彰化銀行以外的金融帳戶需加收 30 元匯費。</strong>\r\n\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱「實際開課日」為當期開學典禮，當週即為課程第一週。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2019-03-08 11:15:41','2019-03-08 03:15:41','',32,'https://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(5108,2,'2019-03-11 14:40:48','2019-03-11 06:40:48','','技術班第二期','','publish','closed','closed','','%e7%ac%ac%e4%ba%8c%e6%9c%9f-7','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5108',48,'nav_menu_item','',0),(5109,2,'2019-03-11 14:40:48','2019-03-11 06:40:48','','經理人班第二期','','publish','closed','closed','','%e7%ac%ac%e4%ba%8c%e6%9c%9f-8','','','2019-08-02 19:37:19','2019-08-02 11:37:19','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5109',87,'nav_menu_item','',0),(5110,2,'2019-03-11 14:40:48','2019-03-11 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title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/06/28 {/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]\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 7 月 2 日 17:00。`公布方式：正、備取生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]\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。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/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二期放假日期：09/14 中秋連假、10/12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\n\n[timeline w=330]2019/03/16<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSch5z1wsRqKNT2mNYwTjZY194CEdowcm_9gyDPw4Jf0kPuHvw/viewform\">開放報名</a>`2019/06/28報名截止日`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a 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style=\"color:red\">經理人週末研修班第二期放假日期：09/14 中秋連假、10/12 雙十連假、11/09 校友年會(暫定)，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/03/16<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSch5z1wsRqKNT2mNYwTjZY194CEdowcm_9gyDPw4Jf0kPuHvw/viewform\">開放報名</a>`2019/06/28報名截止日`2019/07/02錄取名單公布`2019/07/09正取生註冊截止`2019/08/03<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2019/12/07學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"715755146\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSch5z1wsRqKNT2mNYwTjZY194CEdowcm_9gyDPw4Jf0kPuHvw/viewform\"]</div>','南部分校第二期「經理人週末研修班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5072-revision-v1','','','2019-03-11 15:27:10','2019-03-11 07:27:10','',5072,'https://aiacademy.tw/5072-revision-v1/',0,'revision','',0),(5116,2,'2019-03-12 15:05:24','2019-03-12 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(14:00-15:40pm)</br>\r\n<br>錄取名單公布: 108 年 7 月 2 日 下午五點前\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 7 月 9 日\r\n<br>學期開始: 108 年 8 月 3 日\r\n<br>學期結束: 108 年 12 月 7 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-tech-st/</p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 st@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (南部分校) 技術領袖培訓班第二期 - 確認已收到您的申請','','publish','closed','open','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1-%e5%8d%97%e9%83%a8%e5%88%86%e6%a0%a1-%e6%8a%80%e8%a1%93%e9%a0%98%e8%a2%96%e5%9f%b9%e8%a8%93%e7%8f%ad%e7%ac%ac%e4%ba%8c','','','2019-03-14 18:54:36','2019-03-14 10:54:36','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5126',368,'post','',0),(5128,7,'2019-03-14 18:54:31','2019-03-14 10:54:31','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (南部分校) 技術領袖培訓班第二期，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程: </p>\r\n\r\n<p>技術領袖培訓班修業期限：本學期自 108 年 8 月 3 日起，至 108 年 12 月 7 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。</p>\r\n<p>報名者進行網路考試: 108 年 6 月 23 日 (14:00-15:40pm)</br>\r\n<br>錄取名單公布: 108 年 7 月 2 日 下午五點前\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 7 月 9 日\r\n<br>學期開始: 108 年 8 月 3 日\r\n<br>學期結束: 108 年 12 月 7 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-tech-st/</p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 st@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (南部分校) 技術領袖培訓班第二期 - 確認已收到您的申請','','inherit','closed','closed','','5126-revision-v1','','','2019-03-14 18:54:31','2019-03-14 10:54:31','',5126,'https://aiacademy.tw/5126-revision-v1/',0,'revision','',0),(5129,7,'2019-03-14 18:54:36','2019-03-14 10:54:36','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (南部分校) 技術領袖培訓班第二期，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程: </p>\r\n\r\n<p>技術領袖培訓班修業期限：本學期自 108 年 8 月 3 日起，至 108 年 12 月 7 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。</p>\r\n<p>報名者進行網路考試: 108 年 6 月 23 日 (14:00-15:40pm)</br>\r\n<br>錄取名單公布: 108 年 7 月 2 日 下午五點前\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 7 月 9 日\r\n<br>學期開始: 108 年 8 月 3 日\r\n<br>學期結束: 108 年 12 月 7 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-tech-st/</p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 st@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (南部分校) 技術領袖培訓班第二期 - 確認已收到您的申請','','inherit','closed','closed','','5126-revision-v1','','','2019-03-14 18:54:36','2019-03-14 10:54:36','',5126,'https://aiacademy.tw/5126-revision-v1/',0,'revision','',0),(5130,7,'2019-03-14 19:00:38','2019-03-14 11:00:38','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (南部分校) 經理人週末研修班第二期，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程： </p>\r\n\r\n<p>經理人週末研修班修業期限：本學期自 108 年 8 月 3 日起，至 108 年 12 月 7 日止，共 16 週；原則上每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。</p>\r\n<p>錄取名單公布: 108 年 7 月 2 日 下午五點前\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 7 月 9 日\r\n<br>學期開始: 108 年 8 月 3 日\r\n<br>學期結束: 108 年 12 月 7 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-mgr-st/</p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 st@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (南部分校) 經理人週末研修班第二期 - 確認已收到您的申請','','publish','closed','open','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1-%e5%8d%97%e9%83%a8%e5%88%86%e6%a0%a1-%e7%b6%93%e7%90%86%e4%ba%ba%e9%80%b1%e6%9c%ab%e7%a0%94%e4%bf%ae%e7%8f%ad%e7%ac%ac-2','','','2019-03-14 19:00:38','2019-03-14 11:00:38','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5130',367,'post','',0),(5132,7,'2019-03-14 19:00:38','2019-03-14 11:00:38','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (南部分校) 經理人週末研修班第二期，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程： </p>\r\n\r\n<p>經理人週末研修班修業期限：本學期自 108 年 8 月 3 日起，至 108 年 12 月 7 日止，共 16 週；原則上每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。</p>\r\n<p>錄取名單公布: 108 年 7 月 2 日 下午五點前\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 7 月 9 日\r\n<br>學期開始: 108 年 8 月 3 日\r\n<br>學期結束: 108 年 12 月 7 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-mgr-st/</p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 st@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (南部分校) 經理人週末研修班第二期 - 確認已收到您的申請','','inherit','closed','closed','','5130-revision-v1','','','2019-03-14 19:00:38','2019-03-14 11:00:38','',5130,'https://aiacademy.tw/5130-revision-v1/',0,'revision','',0),(5150,16,'2019-03-18 16:43:54','2019-03-18 08:43:54','','south-manager','','inherit','closed','closed','','south-manager','','','2019-03-18 16:44:14','2019-03-18 08:44:14','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/03/south-manager.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5155,2,'2019-03-18 17:33:37','2019-03-18 09:33:37','<style>[tbl1 column=2]{border:0}</style>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/05/aia4.jpg\" alt=\"\" width=\"96%\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2638\" / style=\"margin:0 auto\">\r\n[/tbl1]\r\n<br>\r\n<br>\r\n<table>\r\n<tbody>\r\n<tr><td colspan=\"2\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/05/AIA-DM-2.png\" alt=\"\" width=\"2480\" height=\"76\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2661\" /></td></tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/05/aTaipei.jpg\" alt=\"\" width=\"240\" height=\"240\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2838\" /><br>\r\n</td>\r\n<td style=\"text-align: left; vertical-align:middle;\" width=\"900\">\r\n<strong>台北總校第五期 經理人週末研修班</strong><br>\r\n上課時間：108/07/20 至 108/11/23 止，共 16 週；每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。<br>\r\n報名期間：108/02/23 至 108/06/04<br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-mgr-tp/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-mgr-tp/[/a]</a>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<strong>台北總校第五期 技術領袖培訓班</strong><br>\r\n上課時間：108/07/20 至 108/11/23 止，共 16 週；每週三、五、六上課，國定假日除外。<br>\r\n報名期間：108/02/23 至 108/06/04<br>\r\n<span style=\"color: #dc6310\">考試時間：108/06/09 下午 14:00-15:40<a href=\"/category/class-tech/\"> (考試內容請參見技術領袖培訓班常見問題)</a></span><br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-tech-tp/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-tech-tp/[/a]</a>\r\n<br>\r\n<br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/05/aHsinchu.jpg\" alt=\"\" width=\"240\" height=\"240\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2836\" /><br>\r\n</td>\r\n<td style=\"text-align: left; vertical-align:middle;\" width=\"900\">\r\n<strong>新竹分校第三期 經理人週末研修班</strong><br>\r\n上課時間：108/05/04 至 108/08/24 止，共 16 週；每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。<br>\r\n報名期間：107/12/08 至 108/03/29 <br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-mgr-hc/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-mgr-hc/[/a]<br>\r\n<br>\r\n<strong>新竹分校第三期 技術領袖培訓班</strong><br>\r\n上課時間：108/05/04 至 108/08/24 止，共 16 週；每週三、五、六上課，國定假日除外。<br>\r\n報名期間：107/12/08 至 108/03/19 <br>\r\n<span style=\"color: #dc6310\"\">考試時間：108/03/24 下午 14:00-15:40<a href=\"/category/class-tech/\"> (考試內容請參見技術領袖培訓班常見問題)</a></span><br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-tech-hc/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-tech-hc/[/a]<br>\r\n<br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/05/aTaichung.jpg\" alt=\"\" width=\"240\" height=\"240\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2785\" /><br>\r\n</td>\r\n<td style=\"text-align: left; vertical-align:middle;\" width=\"900\">\r\n<strong>台中分校第三期 經理人週末研修班</strong><br>\r\n上課時間：108/06/01 至 108/09/28 止，共 16 週；每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。<br>\r\n報名期間：108/01/05 至 108/04/26 <br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-mgr-tc/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-mgr-tc/[/a]<br>\r\n<br>\r\n<strong>台中分校第三期 技術領袖培訓班</strong><br>\r\n上課時間：108/06/01 至 108/09/28 止，共 16 週；每週三、五、六上課，國定假日除外。<br>\r\n報名期間：108/01/05 至 108/04/16 <br>\r\n<span style=\"color: #dc6310\"\">考試時間：108/04/21 下午 14:00-15:40<a href=\"/category/class-tech/\"> (考試內容請參見技術領袖培訓班常見問題)</a></span><br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-tech-tc/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-tech-tc/[/a]<br>\r\n<br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/05/0619-10801080_南部.png\" alt=\"\" width=\"240\" height=\"240\" class=\"alignnone size-full wp-image-4026\" /><br>\r\n</td>\r\n<td style=\"text-align: left; vertical-align:middle;\" width=\"900\">\r\n<strong>南部分校第二期 經理人週末研修班</strong><br>\r\n上課時間：108/08/03 至 108/12/07 止，共 16 週；每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。<br>\r\n報名期間：108/03/16 至 108/06/28 <br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-mgr-st/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-mgr-st/[/a]<br>\r\n<br>\r\n<strong>南部分校第二期 技術領袖培訓班</strong><br>\r\n上課時間：108/08/03 至 108/12/07 止，共 16 週；每週三、五、六上課，國定假日除外。<br>\r\n報名期間：108/03/16 至 108/06/18 <br>\r\n<span style=\"color: #dc6310\"\">考試時間：108/06/23 下午 14:00-15:40<a href=\"/category/class-tech/\"> (考試內容請參見技術領袖培訓班常見問題)</a></span><br>\r\n招生簡章：[a href=\"/admission-tech-st/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"]/admission-tech-st/[/a]<br>\r\n<br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n\r\n<!--SubscribeHere-->','四校招生中 即日起開放報名—台北、新竹、台中、南部分校','','inherit','closed','closed','','2622-revision-v1','','','2019-03-18 17:33:37','2019-03-18 09:33:37','',2622,'https://aiacademy.tw/2622-revision-v1/',0,'revision','',0),(5158,7,'2019-03-19 17:30:08','2019-03-19 09:30:08','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (新竹分校) 經理人週末研修班第一期，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程： </p>\r\n\r\n<p>經理人週末研修班修業期限：本學期自 107 年 7 月 21 日起，至 11 月 10 日止，共 16 週；原則上每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。</p>\r\n<p>錄取名單公布: 107 年 6 月 19 日</br>\r\n正取生註冊截止: 107 年 6 月 26 日</br>\r\n學期開始: 107 年 7 月 21 日</br>\r\n學期結束: 107 年 11 月 10 日</br>\r\n詳情請見網頁: <a class=\"isfulllink\" href=\"/admission-mgr-hc/\">/admission-mgr-hc/</a></p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 <a href=\"mailto:hi@aiacademy.tw\">hi@aiacademy.tw</a>。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (新竹分校) 經理人週末研修班第一期 - 確認已收到您的申請','','inherit','closed','closed','','2464-autosave-v1','','','2019-03-19 17:30:08','2019-03-19 09:30:08','',2464,'https://aiacademy.tw/2464-autosave-v1/',0,'revision','',0),(5184,16,'2019-03-22 18:02:25','2019-03-22 10:02:25','','40442897563_db7faa15b6_z (1)','','inherit','closed','closed','','40442897563_db7faa15b6_z-1','','','2019-03-22 18:02:25','2019-03-22 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width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</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. 敘述性統計與機率分布 <br>\r\n2. 參數估計與假設檢定 <br>\r\n3. 探索性資料分析與資料視覺化</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >3</td>\r\n<td >手把手資料分析實務</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >4</td>\r\n<td >機器學習與演算法概論</td>\r\n<td >\r\n1. 機器學習概論 <br>\r\n2. 非監督式學習方法 <br>\r\n3. 監督式學習方法 <br>\r\n4. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >5</td>\r\n<td >手把手機器學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >6</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 >7</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 >8</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 >9</td>\r\n<td >語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >10</td>\r\n<td >手把手深度學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >11</td>\r\n<td >推薦系統與聊天機器人</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 &amp; deep learning) 推薦系統 <br>\r\n5. 傳統聊天機器人 vs. 深度聊天機器人</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 >人工智慧的金融應用</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >14</td>\r\n<td >人工智慧開發環境建置</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >15</td>\r\n<td >\r\n1. 深度學習在實作上的各種挑戰與困難 <br>\r\n2. 從今天起打造第一支人工智慧團隊 <br> \r\n3. 在引入 AI 之前，企業必須知道的資料分析與機器學習實務\r\n</td>\r\n<td></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','經理人周末研修班第二期課程大綱','','inherit','closed','closed','','1564-revision-v1','','','2019-03-29 10:09:11','2019-03-29 02:09:11','',1564,'https://aiacademy.tw/1564-revision-v1/',0,'revision','',0),(5190,15,'2019-03-29 14:47:34','2019-03-29 06:47:34','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"80\">週別</th>\r\n<th width=\"300\">主題課程</th>\r\n<th width=\"600\">內容大綱</th>\r\n<th width=\"400\">實作課程</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>課程介紹與人工智慧概觀</td>\r\n<td></td>\r\n<td>Python 快速上手與爬蟲實務</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>機率與統計</td>\r\n<td>1. 敘述性統計、機率分布與抽樣方法\r\n2. 參數估計與假設檢定\r\n3. 無母數統計\r\n4. 迴歸分析</td>\r\n<td>Python 資料處理、分析與視覺化</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td>1. 機器學系概論\r\n2. 迴歸與維度縮減\r\n3. 非監督式學習方法</td>\r\n<td>機器學習實作 (一)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td>1. 監督式學習方法 (SVM, decision tree, random forest, etc.)\r\n2. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>\r\n<td>機器學習實作 (二)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>深度學習理論入門</td>\r\n<td>1. 深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions\r\n2. 神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization</td>\r\n<td>深度學習基礎實務、Tensorflow 程式設計與多層感知器 (MLP)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>深度學習理論入門</td>\r\n<td>1. 訓練優化技巧\r\n2. 卷積神經網路\r\n3. 卷積過濾器與影像資料處理\r\n4. Data augmentation</td>\r\n<td>卷積神經網路 (CNN) 與遷移學習 (Transfer learning) 實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>深度學習於電腦視覺之應用</td>\r\n<td>1. 經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp; DenseNet\r\n2. 深度學習於電腦視覺之應用與案例</td>\r\n<td>進階卷積神經網路於電腦視覺之應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td>8</td>\r\n<td>深度學習於自然語言處理\r\n(Natural Language Processing, NLP)</td>\r\n<td>深度學習於\r\n1. 聊天機器人 (chatbot)\r\n2. 情緒分析 (sentiment analysis)\r\n3. 文字摘要 (text summarization)</td>\r\n<td>自然語言處理與文字探勘 (NLP)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>深度學習理論：遞迴神經網路\r\n(Recurrent Neural Network, RNN)</td>\r\n<td>序列資料與遞迴神經網路基礎\r\n1. GRU and LSTM\r\n2. 時序資料處理與預測性維護\r\n3. 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n<td>遞迴神經網路 (RNN) 實作：情感分析與新聞標題產生\r\n<br>\r\n期中考</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10-15</td>\r\n<td>專題實作與讀書會分享</td>\r\n<td></td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td>16</td>\r\n<td>結業典禮 / 成果發表</td>\r\n<td></td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','技術領袖培訓班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','2113-autosave-v1','','','2019-03-29 14:47:34','2019-03-29 06:47:34','',2113,'https://aiacademy.tw/2113-autosave-v1/',0,'revision','',0),(5191,15,'2019-03-29 14:48:02','2019-03-29 06:48:02','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"80\">週別</th>\r\n<th width=\"300\">主題課程</th>\r\n<th width=\"600\">內容大綱</th>\r\n<th width=\"400\">實作課程</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>課程介紹與人工智慧概觀</td>\r\n<td></td>\r\n<td>Python 快速上手與爬蟲實務</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>機率與統計</td>\r\n<td>1. 敘述性統計、機率分布與抽樣方法\r\n2. 參數估計與假設檢定\r\n3. 無母數統計\r\n4. 迴歸分析</td>\r\n<td>Python 資料處理、分析與視覺化</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td>1. 機器學系概論\r\n2. 迴歸與維度縮減\r\n3. 非監督式學習方法</td>\r\n<td>機器學習實作 (一)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td>1. 監督式學習方法 (SVM, decision tree, random forest, etc.)\r\n2. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>\r\n<td>機器學習實作 (二)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>深度學習理論入門</td>\r\n<td>1. 深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions\r\n2. 神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization</td>\r\n<td>深度學習基礎實務、Tensorflow 程式設計與多層感知器 (MLP)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>深度學習理論入門</td>\r\n<td>1. 訓練優化技巧\r\n2. 卷積神經網路\r\n3. 卷積過濾器與影像資料處理\r\n4. Data augmentation</td>\r\n<td>卷積神經網路 (CNN) 與遷移學習 (Transfer learning) 實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>深度學習於電腦視覺之應用</td>\r\n<td>1. 經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp; DenseNet\r\n2. 深度學習於電腦視覺之應用與案例</td>\r\n<td>進階卷積神經網路於電腦視覺之應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td>8</td>\r\n<td>深度學習於自然語言處理\r\n(Natural Language Processing, NLP)</td>\r\n<td>深度學習於\r\n1. 聊天機器人 (chatbot)\r\n2. 情緒分析 (sentiment analysis)\r\n3. 文字摘要 (text summarization)</td>\r\n<td>自然語言處理與文字探勘 (NLP)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>深度學習理論：遞迴神經網路\r\n(Recurrent Neural Network, RNN)</td>\r\n<td>序列資料與遞迴神經網路基礎\r\n1. GRU and LSTM\r\n2. 時序資料處理與預測性維護\r\n3. 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n<td>遞迴神經網路 (RNN) 實作：情感分析與新聞標題產生\r\n<br>\r\n期中考</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10-15</td>\r\n<td>專題實作與讀書會分享</td>\r\n<td></td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td>16</td>\r\n<td>結業典禮 / 成果發表</td>\r\n<td></td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','技術領袖培訓班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','2113-revision-v1','','','2019-03-29 14:48:02','2019-03-29 06:48:02','',2113,'https://aiacademy.tw/2113-revision-v1/',0,'revision','',0),(5220,16,'2019-04-10 10:03:21','2019-04-10 02:03:21','<h1>台北總校 - 技術領袖培訓班：新北市三重區光復路二段69號</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭新北市公車 958 至群光大樓站 (先嗇宮站上車請於美麗人生婦幼百貨搭乘公車至群光大樓站)</li>\n 	<li type=\"circle\">請搭三重區公所新巴士 F301 至光復路二段 58 號站。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]捷運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭捷運中和新蘆線至先嗇宮站。</li>\n 	<li type=\"circle\">捷運一號出口：沿著光復路行走約 18 分鐘或轉乘 958 公車至群光大樓站。</li>\n 	<li type=\"circle\">捷運二號出口轉乘 YOUBIKE 至中興北街 175 巷口停放 YOUBIKE (停放區距離 AIA 約 300 公尺)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">大樓周邊有路邊停車格。</li>\n 	<li type=\"circle\">收費停車場：新北市三重光復平面停車場 (241 台灣新北市三重區頂文路神農街)。</li>\n</ol>\n&nbsp;\n<h1>台北總校 - 經理人週末研修班：台北市南港區研究院路二段 128 號</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭臺北市公車 205、212 (直行/區間)、270、276、306 (直行/區間)、620、645 (直行/副線) 任何一班至中央研究院站 (前一站中研新村站)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]捷運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中央研究院站。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2 號出口) ，走至南港國小對面換乘公車 205、276、306 (直行/區間) 或 645 (直行/副線) 至中央研究院站。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]火車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">請搭火車至南港火車站換乘公車 212 (直行/區間)、270 或藍 25 至中央研究院站。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)，請由正門進入院區。週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。</li>\n 	<li type=\"circle\">週末中研院內免費停車 (需換證)。</li>\n 	<li type=\"circle\">付費停車場\n<ul>\n 	<li type=\"square\">福山平面停車場：台北市南港區福山街 4 號旁。</li>\n 	<li type=\"square\">南港 59 號公園臨時停車場：台北市南港區忠孝東路 6 段 269 巷 3 弄 14 號對面。</li>\n 	<li type=\"square\">研究院路平面停車場：台北市南港區研究院路二段 84 巷。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>\n&nbsp;\n\n<hr />\n\n<h1>新竹分校：新竹市科學園區力行路 21 號</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]巡迴巴士[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘綠線從生技生活館出發可到晶元光電下車 (接駁車例假日及國定假日停駛)。</li>\n 	<li type=\"circle\">「​綠線科學園區巡迴巴士行駛路線」請參考<a href=\"https://www.sipa.gov.tw/home.jsp?serno=201001210045&amp;mserno=201001210037&amp;menudata=ChineseMenu&amp;contlink=content/traffic_4.jsp&amp;serno3=201001210049\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">新竹工業園區管理局</a>提供之路線圖。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]鐵路[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">台鐵可搭台鐵火車至新竹火車站，再轉乘以下交通工具至台灣人工智慧學校新竹分校。</li>\n 	<li type=\"circle\">新竹客運加免費巡迴巴士：出站後過斑馬線右轉民族路 SOGO 站，轉搭新竹客運 1 號市區公車→至國光客運清大站→轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線 (經科技生活館) 至晶元光電。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">高鐵站加計程車 : 新竹出站後前方有計程車候車處可搭乘至台灣人工智慧學校新竹分校 (車程約 25 分鐘，車資約 230 元)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]國道客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">統聯客運竹科站 [ 台北→台中 (經台中港路)、苗栗 (經竹科)→台北、新竹→板橋 ]：轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線至晶元光電。</li>\n 	<li type=\"circle\">亞聯客運科技生活館站 (台北→新竹)：轉搭新竹科學園區巡迴巴士綠線至晶元光電。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">自行前往台灣人工智慧學校新竹分校 (新竹市科學園區力行路 21 號)。</li>\n 	<li type=\"circle\">停車費用依台灣人工智慧學校收費標準收費 (<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/300新竹市東區力行路21號/@24.7627799,121.0228962,3a,75y,53.81h,98.29t/data=!3m6!1e1!3m4!1sdegAwF0UWqWSRFRCvO1PPA!2e0!7i13312!8i6656!4m5!3m4!1s0x346849d0b6ac34e7:0x2960ef0bde15e124!8m2!3d24.7635109!4d121.0243668?hl=zh-TW&amp;authuser=0 \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">教室/車道入口</a>)。</li>\n</ol>\n&nbsp;\n\n<hr />\n\n<h1>台中分校 - 校本部：台中市民權路 239 號 17F-A (國泰大樓)</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">行經國道一號 (中山高)，請於 178km 下台中交流道，往台中方向行駛，沿著台灣大道行駛至民權路右轉。\n鄰近付費停車場如下。\n<ul>\n 	<li type=\"square\">日月亭停車場：台中市西區台灣大道二段 115 號。</li>\n 	<li type=\"square\">大和路停車場：台中市西區大和路 35-47 號。</li>\n 	<li type=\"square\">中興嘟嘟房民權站：台中市西區民權路 231 號。</li>\n 	<li type=\"square\">公益路停車場：位於公益路上。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">從台中車站搭乘行經台灣大道公車，可在茄苳腳站或台灣大道民權路口站下車，再步行至民權路校區 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘公車 323、324、325，於台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘公車 301、302、303，於茄苳腳站下車，步行至民權路校區約350公尺。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台中車站有行經台灣大道路線，可於科博館站下車，步行至民權路校區約 900 公尺，或於民權路口站下車，往台灣大道方向步行約 150 公尺。於台中車站下車可轉承上述公車至民權路校區。</li>\n 	<li type=\"circle\">可搭乘行經民權路客運，於民權路口站下車，往台灣大道方向步行約 150 公尺。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台灣大道朝馬站下車，可搭乘計程車或轉乘公車 48 號至台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺。</li>\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至干城站，可轉乘行經臺灣大道公車 301、324、326、48，於台灣大道民權路口站下車，步行至民權路校區約 250 公尺，303、308 路公車於茄苳腳站下車 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">於台中高鐵站下車後，可搭乘計程車 (距離約 9 公里) 或轉搭 159 公車至西屯英才路口站下車，步行至民權路校區約 750 公尺。</li>\n</ol>\n&nbsp;\n<h1>台中分校 - 東海大學校區：台中市西屯區臺灣大道四段 1727 號 (人文大樓)</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">行經國道一號(中山高)，請於178km下台中交流道，往沙鹿方向行駛，直行約4公里即可到達東海大學校區。</li>\n 	<li type=\"circle\">行經國道三號(中二高)，請於183km下龍井交流道，往台中市區方向行駛，直行約4公里即可到達東海大學校區。</li>\n 	<li type=\"circle\"><a href=\"https://www.google.com.tw/maps/@24.1826102,120.6025457,3a,59.5y,173.94h,91.91t/data=!3m6!1e1!3m4!1sy6wU6JzSTUBPFJS7hDBnZg!2e0!7i13312!8i6656?hl=zh-TW\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">校門口圖示</a></li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">台中火車站距離東海大學約12公里，可搭乘行經東海大學與台中榮總之公車323、324、325、301、302、303、75至東海大學/榮總站下車，可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢 (可利用台中公車動態暨網路轉乘系統查詢)。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至台中，可選至朝馬站或中港轉運站下車，再轉搭市區公車或計程車到東海大學，朝馬站可搭乘 75、356、658、69 公車；中港轉運站可搭乘 75、356、301、302、303、304 公車。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">於台中高鐵站下車後，轉搭161公車至榮總站下車。</li>\n</ol>\n&nbsp;\n<h1>南部分校－中山大學：高雄市鼓山區蓮海路 70 號 (國研大樓-光中廳)</h1>\n[space h=30][aia_sub_page_title]公車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">中山大學隧道口至高雄火車站有 248 路公車可搭乘，車程約 20 分鐘，票價 12 元，班距約 15~20 分鐘。</li>\n 	<li type=\"circle\">中山大學隧道口至大立伊勢丹、新堀江及文化中心有 50 路公車可搭乘，票價 12 元，班距約 15~20 分鐘。</li>\n 	<li type=\"circle\">若需自中山大學搭乘公車至機場，可搭乘 248 路公車至高雄車站轉乘機場幹線或 301 路公車；亦可搭乘 50 路公車至中山路口轉乘機場幹線或301路公車至機場。\n<ul>\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高雄捷運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">於西子灣站下車，請由 2 號出口 (鼓山一路) 出站，轉乘公車橘 1，至中山大學行政大樓站下車。 (每 30 分鐘一班車)。\n<ul>\n 	<li type=\"square\">註 1：中山大學行政大樓站下車處至國研大樓步行約 3 分鐘。</li>\n 	<li type=\"square\">註 2：西子灣 1 號出口 (臨海二路) 至中山大學隧道口步行約 10 分鐘。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]客運[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘客運至高雄車站，客運之終點站往往在高雄火車站或其鄰近地區，到達後可至火車站前的公車站搭乘 248 或 50 號公車即可到達中山大學隧道口。\n<ul>\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]高鐵[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">搭乘高鐵至高鐵左營站，轉乘高雄捷運紅線至美麗島站，轉橘線至西子灣站，在 2 號出口站前搭乘接駁公車「橘 1」至中山大學行政大樓站下車。\n<ul>\n 	<li type=\"square\">註 1：高雄捷運左營站至西子灣站，實際搭車時間約為 20 分鐘(不含等車及美麗島站轉車時間)。</li>\n 	<li type=\"square\">註 2：中山大學行政大樓站下車處至國研大樓步行約 3 分鐘。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]鐵路[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">到達後可至火車站前的公車站搭乘 248 或 50 號公車即可到達中山大學隧道口。\n<ul>\n 	<li type=\"square\">註：中山大學隧道口至國研大樓步行約 10 分鐘。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]自行開車[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">由中山高速公路 (國道 1 號) 中正路交流道下，沿中正路接五福路直行到底→左轉鼓山路→右轉臨海二路直行到底→左轉哨船街之後直行，即可到達中山大學校區。</li>\n</ol>\n[space h=30][aia_sub_page_title]渡輪[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li type=\"circle\">台華輪有定期航線往來於澎湖馬公，可載運汽機車，靠泊於新濱碼頭。\n<ul>\n 	<li type=\"square\">註：台灣航業、台華輪下船處至國研大樓步行約 30 分鐘。</li>\n</ul>\n</li>\n</ol>','交通資訊','','inherit','closed','closed','','1404-autosave-v1','','','2019-04-10 10:03:21','2019-04-10 02:03:21','',1404,'https://aiacademy.tw/1404-autosave-v1/',0,'revision','',0),(5221,2,'2019-04-10 11:25:12','2019-04-10 03:25:12','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2019-04-10 11:25:12','2019-04-10 03:25:12','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(5222,2,'2019-04-10 11:27:12','2019-04-10 03:27:12','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2019-04-10 11:27:12','2019-04-10 03:27:12','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(5223,2,'2019-04-10 11:29:22','2019-04-10 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class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智摩行車</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">小慢慢交通觀察社</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">溫基信，劉育銓，翁家成，黃德仲，吳昆明，張書豪，許博硯，王宏生</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Baby AI Contact Book</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">AI Babes</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張力中，沈柏志，郭昀昀，黃彥程</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/33026738488_03b62382d4_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員 / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46902148971_4b18a9289f_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》智摩行車 / 小慢慢交通觀察社<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850075212_e1624f02dd_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》Baby AI Contact Book / AI Babes<br>\r\n<br>\r\n<br>','台北總校 第三屆 AI 產業化創新競賽入圍與得獎名單','','publish','closed','closed','','aicompetition-tp-3','','','2019-04-12 10:02:21','2019-04-12 02:02:21','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5226',0,'page','',0),(5228,2,'2019-04-12 09:23:32','2019-04-12 01:23:32','《入圍與得獎名單》\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"19%\">獲得獎項</th>\r\n<th width=\"33%\">發表主題</th>\r\n<th width=\"16%\">團隊名稱</th>\r\n<th width=\"35%\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">台灣 AI 智慧聯盟隊</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-2.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智摩行車</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">小慢慢交通觀察社</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-2.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Baby AI Contact Book</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">AI Babes</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/43719396274_9b522a9274_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員 / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/29498963247_9c0295edb1_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》智摩行車 / 小慢慢交通觀察社<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/29498963137_5bdb49a3e3_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》Baby AI Contact Book / AI Babes<br>\r\n<br>\r\n<br>','台北總校 第三屆 AI 產業化創新競賽入圍與得獎名單','','inherit','closed','closed','','5226-revision-v1','','','2019-04-12 09:23:32','2019-04-12 01:23:32','',5226,'https://aiacademy.tw/5226-revision-v1/',0,'revision','',0),(5229,2,'2019-04-12 09:24:00','2019-04-12 01:24:00','《入圍與得獎名單》\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"19%\">獲得獎項</th>\r\n<th width=\"33%\">發表主題</th>\r\n<th width=\"16%\">團隊名稱</th>\r\n<th width=\"35%\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">台灣 AI 智慧聯盟隊</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智摩行車</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">小慢慢交通觀察社</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Baby AI Contact Book</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">AI Babes</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/43719396274_9b522a9274_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員 / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/29498963247_9c0295edb1_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》智摩行車 / 小慢慢交通觀察社<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/29498963137_5bdb49a3e3_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》Baby AI Contact Book / AI Babes<br>\r\n<br>\r\n<br>','台北總校 第三屆 AI 產業化創新競賽入圍與得獎名單','','inherit','closed','closed','','5226-revision-v1','','','2019-04-12 09:24:00','2019-04-12 01:24:00','',5226,'https://aiacademy.tw/5226-revision-v1/',0,'revision','',0),(5230,2,'2019-04-12 09:25:21','2019-04-12 01:25:21','','33026738488_03b62382d4_o','','inherit','closed','closed','','33026738488_03b62382d4_o','','','2019-04-12 10:00:44','2019-04-12 02:00:44','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/33026738488_03b62382d4_o.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5231,2,'2019-04-12 09:25:26','2019-04-12 01:25:26','','46850075212_e1624f02dd_o','','inherit','closed','closed','','46850075212_e1624f02dd_o','','','2019-04-12 10:00:57','2019-04-12 02:00:57','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/46850075212_e1624f02dd_o.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5232,2,'2019-04-12 09:25:32','2019-04-12 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left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智摩行車</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">小慢慢交通觀察社</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">溫基信，劉育銓，翁家成，黃德仲，吳昆明，張書豪，許博硯，王宏生</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Baby AI Contact Book</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">AI Babes</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張力中，沈柏志，郭昀昀，黃彥程</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/43719396274_9b522a9274_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員 / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/29498963247_9c0295edb1_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》智摩行車 / 小慢慢交通觀察社<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/01/29498963137_5bdb49a3e3_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》Baby AI Contact Book / AI Babes<br>\r\n<br>\r\n<br>','台北總校 第三屆 AI 產業化創新競賽入圍與得獎名單','','inherit','closed','closed','','5226-revision-v1','','','2019-04-12 09:59:47','2019-04-12 01:59:47','',5226,'https://aiacademy.tw/5226-revision-v1/',0,'revision','',0),(5234,2,'2019-04-12 10:01:08','2019-04-12 02:01:08','《入圍與得獎名單》\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"19%\">獲得獎項</th>\r\n<th width=\"33%\">發表主題</th>\r\n<th width=\"16%\">團隊名稱</th>\r\n<th width=\"35%\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">台灣 AI 智慧聯盟隊</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">王月芬，魏坤森，李怡慶，郭柏森，林濬琦，胡明顗，李佳威</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">智摩行車</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">小慢慢交通觀察社</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">溫基信，劉育銓，翁家成，黃德仲，吳昆明，張書豪，許博硯，王宏生</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/cup.png\" alt=\"\" width=\"20\" height=\"20\" class=\"alignnone size-full wp-image-2924\" /> 第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Baby AI Contact Book</td>\r\n<td width=\"200\" style=\"text-align: left;\">AI Babes</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張力中，沈柏志，郭昀昀，黃彥程</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/33026738488_03b62382d4_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員 / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46902148971_4b18a9289f_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》智摩行車 / 小慢慢交通觀察社<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850075212_e1624f02dd_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》Baby AI Contact Book / AI Babes<br>\r\n<br>\r\n<br>','台北總校 第三屆 AI 產業化創新競賽入圍與得獎名單','','inherit','closed','closed','','5226-revision-v1','','','2019-04-12 10:01:08','2019-04-12 02:01:08','',5226,'https://aiacademy.tw/5226-revision-v1/',0,'revision','',0),(5235,16,'2019-04-12 13:10:32','2019-04-12 05:10:32','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<br>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p>\r\n<br>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</ins></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文內容詳見：<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?_branch_match_id=644353038625904936&fbclid=IwAR3Vk2SCbjjMq-QIxRwedtkOyNQFm-TuY7pBOI3VmWAvMdlfaYe0ort8UuQ&id=5094655\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【天下雜誌】AI產業3種形式　台灣的3種難題</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','AI產業3種形式　台灣的3種難題','','publish','closed','open','','sw_column_5','','','2019-08-14 17:47:31','2019-08-14 09:47:31','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5235',366,'post','',0),(5237,2,'2019-04-12 10:07:43','2019-04-12 02:07:43','','台北總校第三屆','','publish','closed','closed','','%e5%8f%b0%e5%8c%97%e7%b8%bd%e6%a0%a1%e7%ac%ac%e4%b8%89%e5%b1%86','','','2019-08-02 19:37:19','2019-08-02 11:37:19','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5237',107,'nav_menu_item','',0),(5238,16,'2019-04-12 10:40:41','2019-04-12 02:40:41','','oAI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 10:40:41','2019-04-12 02:40:41','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5239,2,'2019-01-31 11:00:27','2019-01-31 03:00:27','<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-1.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2934\" />《優勝獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\">獎項</th>\r\n<th width=\"500\">發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Playing_Your_Own_Covers</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">范斯越，楊理捷，林冠錡，倪季平，郭世宗</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">RealTime 自動垃圾分類偵測</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">陳紹斌，林宇呈，黃芊瑜，官哲弘，楊凱翔</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177319784_4ba52f3312_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》Playing_Your_Own_Covers<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850075312_33d7fb86b1_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》RealTime 自動垃圾分類偵測<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177319874_69d64ea520_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》人物手勢辨識<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《佳作獎》Live_in_Your_Style<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177320084_83b6aaec90_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《佳作獎》FarmHarvestBot 農場採果影像分類<br>\r\n<br>','台北總校第三期 技術領袖班成果發表得獎名單','','publish','closed','closed','','tech-presentation-tp-3','','','2019-04-12 11:56:00','2019-04-12 03:56:00','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5239',0,'page','',0),(5241,2,'2019-04-12 11:21:54','2019-04-12 03:21:54','','46177319784_4ba52f3312_o','','inherit','closed','closed','','46177319784_4ba52f3312_o','','','2019-04-12 11:54:47','2019-04-12 03:54:47','',5239,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/46177319784_4ba52f3312_o.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5242,2,'2019-04-12 11:21:59','2019-04-12 03:21:59','','46177319874_69d64ea520_o','','inherit','closed','closed','','46177319874_69d64ea520_o','','','2019-04-12 11:54:37','2019-04-12 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src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-1.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2934\" />《優勝獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\">獎項</th>\r\n<th width=\"500\">發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Playing_Your_Own_Covers</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">范斯越，楊理捷，林冠錡，倪季平，郭世宗</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">RealTime 自動垃圾分類偵測</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">陳紹斌，林宇呈，黃芊瑜，官哲弘，楊凱翔</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/40938837905_7ee198ecc3_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"878\" class=\"alignnone size-full wp-image-2875\" /><br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','台北總校第三期 技術領袖班成果發表得獎名單','','inherit','closed','closed','','5239-revision-v1','','','2019-04-12 11:25:36','2019-04-12 03:25:36','',5239,'https://aiacademy.tw/5239-revision-v1/',0,'revision','',0),(5246,2,'2019-04-12 11:27:45','2019-04-12 03:27:45','<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/41121000054_4cca6b8f7c_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"878\" class=\"alignnone size-full wp-image-2876\" /><br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-1.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2934\" />《優勝獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\">獎項</th>\r\n<th width=\"500\">發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Playing_Your_Own_Covers</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">范斯越，楊理捷，林冠錡，倪季平，郭世宗</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">RealTime 自動垃圾分類偵測</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">陳紹斌，林宇呈，黃芊瑜，官哲弘，楊凱翔</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/33026738488_03b62382d4_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/40938837905_7ee198ecc3_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"878\" class=\"alignnone size-full wp-image-2875\" /><br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','台北總校第三期 技術領袖班成果發表得獎名單','','inherit','closed','closed','','5239-revision-v1','','','2019-04-12 11:27:45','2019-04-12 03:27:45','',5239,'https://aiacademy.tw/5239-revision-v1/',0,'revision','',0),(5247,2,'2019-04-12 11:27:53','2019-04-12 03:27:53','<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-1.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2934\" />《優勝獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\">獎項</th>\r\n<th width=\"500\">發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Playing_Your_Own_Covers</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">范斯越，楊理捷，林冠錡，倪季平，郭世宗</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">RealTime 自動垃圾分類偵測</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">陳紹斌，林宇呈，黃芊瑜，官哲弘，楊凱翔</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/33026738488_03b62382d4_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/40938837905_7ee198ecc3_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"878\" class=\"alignnone size-full wp-image-2875\" /><br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','台北總校第三期 技術領袖班成果發表得獎名單','','inherit','closed','closed','','5239-revision-v1','','','2019-04-12 11:27:53','2019-04-12 03:27:53','',5239,'https://aiacademy.tw/5239-revision-v1/',0,'revision','',0),(5248,2,'2019-04-12 11:41:40','2019-04-12 03:41:40','<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-1.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2934\" />《優勝獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\">獎項</th>\r\n<th width=\"500\">發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Playing_Your_Own_Covers</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">范斯越，楊理捷，林冠錡，倪季平，郭世宗</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">RealTime 自動垃圾分類偵測</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">陳紹斌，林宇呈，黃芊瑜，官哲弘，楊凱翔</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/33026738488_03b62382d4_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員 / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46902148971_4b18a9289f_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》智摩行車 / 小慢慢交通觀察社<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850075212_e1624f02dd_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》Baby AI Contact Book / AI Babes<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177320084_83b6aaec90_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《佳作獎》Live_in_Your_Style / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177320084_83b6aaec90_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《佳作獎》FarmHarvestBot 農場採果影像分類<br>\r\n<br>','台北總校第三期 技術領袖班成果發表得獎名單','','inherit','closed','closed','','5239-revision-v1','','','2019-04-12 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style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/33026738488_03b62382d4_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》智慧門市 - 訂做專屬你的 AI 銷售員 / 台灣 AI 智慧聯盟隊<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46902148971_4b18a9289f_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》智摩行車 / 小慢慢交通觀察社<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850075212_e1624f02dd_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》Baby AI Contact Book / AI Babes<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《佳作獎》Live_in_Your_Style<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177320084_83b6aaec90_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《佳作獎》FarmHarvestBot 農場採果影像分類<br>\r\n<br>','台北總校第三期 技術領袖班成果發表得獎名單','','inherit','closed','closed','','5239-revision-v1','','','2019-04-12 11:42:43','2019-04-12 03:42:43','',5239,'https://aiacademy.tw/5239-revision-v1/',0,'revision','',0),(5250,2,'2019-04-12 11:53:29','2019-04-12 03:53:29','','46850075312_33d7fb86b1_o','','inherit','closed','closed','','46850075312_33d7fb86b1_o','','','2019-06-12 16:07:33','2019-06-12 08:07:33','',2,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/46850075312_33d7fb86b1_o.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5251,2,'2019-04-12 11:55:46','2019-04-12 03:55:46','<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-1.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2934\" />《優勝獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\">獎項</th>\r\n<th width=\"500\">發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第一名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Playing_Your_Own_Covers</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">范斯越，楊理捷，林冠錡，倪季平，郭世宗</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第二名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">RealTime 自動垃圾分類偵測</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">陳紹斌，林宇呈，黃芊瑜，官哲弘，楊凱翔</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第三名</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177319784_4ba52f3312_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《第一名》Playing_Your_Own_Covers<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850075312_33d7fb86b1_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《第二名》RealTime 自動垃圾分類偵測<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177319874_69d64ea520_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\r\n《第三名》人物手勢辨識<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\r\n<table class=\"tdsf_table\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\r\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\r\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\r\n《佳作獎》Live_in_Your_Style<br>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177320084_83b6aaec90_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\r\n《佳作獎》FarmHarvestBot 農場採果影像分類<br>\r\n<br>','台北總校第三期 技術領袖班成果發表得獎名單','','inherit','closed','closed','','5239-revision-v1','','','2019-04-12 11:55:46','2019-04-12 03:55:46','',5239,'https://aiacademy.tw/5239-revision-v1/',0,'revision','',0),(5254,2,'2019-04-12 12:05:43','0000-00-00 00:00:00','<br>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/award-1.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2934\" />《優勝獎》<br>\n<table class=\"tdsf_table\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"500\">獎項</th>\n<th width=\"500\">發表主題</th>\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第一名</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Playing_Your_Own_Covers</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">范斯越，楊理捷，林冠錡，倪季平，郭世宗</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第二名</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">RealTime 自動垃圾分類偵測</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">陳紹斌，林宇呈，黃芊瑜，官哲弘，楊凱翔</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">第三名</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">人物手勢辨識</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">賴俊達，葉明英，謝承育，何奇，邱弘志</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<br>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177319784_4ba52f3312_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\n《第一名》Playing_Your_Own_Covers<br>\n<br>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850075312_33d7fb86b1_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\n《第二名》RealTime 自動垃圾分類偵測<br>\n<br>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177319874_69d64ea520_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4816\" /><br>\n《第三名》人物手勢辨識<br>\n<br>\n<br>\n<br>\n<br>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/06/medal.png\" alt=\"\" width=\"24\" height=\"24\" class=\"alignnone size-full wp-image-2932\" />《佳作獎》<br>\n<table class=\"tdsf_table\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"500\" >發表主題</th>\n<th width=\"600\">團隊成員</th>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">Live_in_Your_Style</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">張博勝，蔣達緯，黃品叡，李珮琪，蔡陳緯，詹邵暐</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">FarmHarvestBot 農場採果影像分類</td>\n<td width=\"500\" style=\"text-align: left;\">李昌鴻，呂良穗，林懿蘋，劉琮蒍，潘彣杰</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<br>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46850074462_253bdffd96_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4819\" /><br>\n《佳作獎》Live_in_Your_Style<br>\n<br>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/46177320084_83b6aaec90_o.jpg\" alt=\"\" width=\"2048\" height=\"1365\" class=\"alignnone size-full wp-image-4817\" /><br>\n《佳作獎》FarmHarvestBot 農場採果影像分類<br>\n<br>','台北總校第二期 技術領袖班成果發表得獎名單','','draft','closed','closed','','','','','2019-04-12 12:05:43','2019-04-12 04:05:43','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5254',0,'page','',0),(5256,16,'2019-04-12 12:11:32','2019-04-12 04:11:32','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<br>\r\n【陳昇瑋專欄】人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。\r\n這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。\r\nAI晶片　投入資金高昂\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。\r\n人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。\r\n雲服務　台灣僅能支援硬體\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。\r\n顧問服務　低門檻也低回報\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。\r\n晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。\r\n','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:11:32','2019-04-12 04:11:32','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5257,16,'2019-04-12 12:18:22','2019-04-12 04:18:22','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<br>\r\n人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？<p>\r\n<br>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:18:22','2019-04-12 04:18:22','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5258,16,'2019-04-12 12:33:19','2019-04-12 04:33:19','','31652926217_e4b189b8c4_z','','inherit','closed','closed','','31652926217_e4b189b8c4_z','','','2019-04-12 12:33:19','2019-04-12 04:33:19','',5235,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/31652926217_e4b189b8c4_z.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5259,16,'2019-04-12 12:33:22','2019-04-12 04:33:22','','32719669868_e20d15624c_z','','inherit','closed','closed','','32719669868_e20d15624c_z','','','2019-04-12 12:33:22','2019-04-12 04:33:22','',5235,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5260,16,'2019-04-12 12:46:52','2019-04-12 04:46:52','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<br>\r\n人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？<p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" />\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:46:52','2019-04-12 04:46:52','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5261,16,'2019-04-12 12:47:03','2019-04-12 04:47:03','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<br>\r\n人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？<p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:47:03','2019-04-12 04:47:03','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5262,16,'2019-04-12 12:48:30','2019-04-12 04:48:30','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:48:30','2019-04-12 04:48:30','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5263,16,'2019-04-12 12:48:55','2019-04-12 04:48:55','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:48:55','2019-04-12 04:48:55','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5264,16,'2019-04-12 12:52:13','2019-04-12 04:52:13','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:54:42','2019-04-12 04:54:42','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5268,16,'2019-04-12 12:55:08','2019-04-12 04:55:08','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:55:41','2019-04-12 04:55:41','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5270,16,'2019-04-12 12:56:11','2019-04-12 04:56:11','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:56:11','2019-04-12 04:56:11','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5271,16,'2019-04-12 12:57:21','2019-04-12 04:57:21','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong><em>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。</em>〞</strong></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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center;\"><em>〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。</em>〞</p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。</ins></em>〞</p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:58:02','2019-04-12 04:58:02','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5274,16,'2019-04-12 12:58:51','2019-04-12 04:58:51','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</strong></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:58:51','2019-04-12 04:58:51','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5275,16,'2019-04-12 12:59:18','2019-04-12 04:59:18','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p><br><p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br><p>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</strong></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 12:59:18','2019-04-12 04:59:18','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5276,16,'2019-04-12 13:00:05','2019-04-12 05:00:05','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</ins></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 13:00:05','2019-04-12 05:00:05','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5277,16,'2019-04-12 13:00:29','2019-04-12 05:00:29','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p>\r\n<br>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</ins></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 13:00:29','2019-04-12 05:00:29','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5280,16,'2019-04-12 13:07:00','2019-04-12 05:07:00','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p>\r\n<br>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</ins></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文內容詳見：<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?_branch_match_id=644353038625904936&fbclid=IwAR3Vk2SCbjjMq-QIxRwedtkOyNQFm-TuY7pBOI3VmWAvMdlfaYe0ort8UuQ&id=5094655\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【天下雜誌】AI產業3種形式　台灣的3種難題</a>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" />','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 13:07:00','2019-04-12 05:07:00','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5281,16,'2019-04-12 13:07:41','2019-04-12 05:07:41','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p>\r\n<br>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</ins></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文內容詳見：<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?_branch_match_id=644353038625904936&fbclid=IwAR3Vk2SCbjjMq-QIxRwedtkOyNQFm-TuY7pBOI3VmWAvMdlfaYe0ort8UuQ&id=5094655\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【天下雜誌】AI產業3種形式　台灣的3種難題</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 13:07:41','2019-04-12 05:07:41','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5282,16,'2019-04-12 13:08:39','2019-04-12 05:08:39','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<br>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p>\r\n<br>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</ins></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文內容詳見：<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?_branch_match_id=644353038625904936&fbclid=IwAR3Vk2SCbjjMq-QIxRwedtkOyNQFm-TuY7pBOI3VmWAvMdlfaYe0ort8UuQ&id=5094655\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【天下雜誌】AI產業3種形式　台灣的3種難題</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 13:08:39','2019-04-12 05:08:39','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5283,16,'2019-04-12 13:09:45','2019-04-12 05:09:45','陳昇瑋<p>\r\n 2019-04-08<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">人工智慧產業化能更快幫助產業用AI來轉型，3種常見形式——晶片、雲平台及顧問服務，台灣該如何切入？有哪些機會與風險？</p>\r\n<br>\r\n運用人工智慧在產業中的方式，通常可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。<p>\r\n<br>\r\n簡單地說，後者指的是產業運用人工智慧來進行轉型，而前者則是將人工智慧的技術元件化及服務化後，以產業形式輸出，輔助各行各業做產業人工智慧化。<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝這兩者環環相扣：人工智慧產業化，可加速與擴大產業人工智慧化的進展，而產業人工智慧化的成功，也能夠滋養人工智慧產業化。〞</ins></p><br>\r\n人工智慧產業化中，常見技術包括跨產業的基礎需求：人臉識別、語音辨識、情緒偵測、語言理解、物件識別、行為識別、場景辨識、語音合成等；以及特定產業的共通需求：製造業的瑕疵檢測、金融業的風險預估、零售業的銷售預測、物流業的路線規劃，以及農業的日照與灑水控制等。<p>\r\n<br>\r\n這些技術有不同的輸出形式，其中最基礎並廣泛應用的，例如人流／車流計數、人臉辨識等，將以半導體晶片的形式輸出，在經濟上及執行成本上最有優勢。<p>\r\n<br>\r\n更複雜的技術，尤其是需要不斷累積資料的問題，例如語音辨識、語言理解及多數特定產業的需求，多以雲端平台的方法提供；不過在高度管制的行業，如金融業等，同樣的技術可能會以私有雲或混合雲的方式提供。<p>\r\n<br>\r\n最後，需要高度客製化的情境及問題，要在企業內部開發，這時通常以顧問或軟體客製化的形式輸出。<p>\r\n<br>\r\n以規模與產值來說，AI晶片與公有雲最具競爭力。<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/32719669868_e20d15624c_z.jpg\" alt=\"\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5259\" /><p>\r\n<strong>AI晶片　投入資金高昂</strong></p><br><p>\r\n人工智慧晶片是指能進行深度學習運算的晶片，讓手機、汽車及家電等具備人工智慧運算能力，包括人臉辨識、人流／車流偵測等。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝人工智慧晶片是台灣半導體業一定要積極把握住的市場。未來大部份的人工智慧運算都會以半導體形式，嵌入所有的資通訊設備。這將是超越手機，前所未見的龐大市場，而且預期將橫跨數十年，直到下個人工智慧世代或資訊運算技術出現為止。〞</ins></p><br>\r\n半導體設計在過去數十年間，是台灣的強項之一，尤其在MP3、DVD、電視、多媒體、通訊及手機晶片上，台灣的半導體設計公司佔有半邊天。目前來看，在人工智慧晶片的新創投資上，台灣顯然起步較晚。<p>\r\n<br>\r\n全球的AI晶片新創，根據2018年的資料，美國有50家、中國10家、以色列12家，但台灣一家都沒有，讓人憂心我們的半導體設計優勢在未來是否能夠持續。<p>\r\n<br>\r\n因為AI晶片是高投資、高風險，伴隨可能高報酬的產業，投資環境是否健全跟公共政策的支持與否，有相當大的關係。<p>\r\n<br>\r\n由於AI晶片通常使用12奈米甚至更先進的製程，要投入新的製程，光是期初設計自動化（EDA）軟體及矽智財（SIP）的投入，就會在數億台幣以上；若再計入研發費用及晶片下線（tape out）費用，AI晶片新創所需的資金不可小覷。<p>\r\n<br>\r\n此外，晶片設計及人工智慧皆是最火紅的技術，懂得AI的晶片設計師非常搶手，在分紅費用化及員工獎籌股票實價課稅制度上路後，新創公司更難以槓桿方式，來驅動最優秀的人才開創新局。<p>\r\n<br>\r\n<strong>雲服務　台灣僅能支援硬體</strong></p>\r\n<br>\r\n軟體比硬體彈性，無法放入晶片的AI技術會以雲端平台的方式提供，尤其是公有雲。全球科技巨擘包括微軟、Google、亞馬遜都積極發展AI基礎設施——公有雲，從底層的人工智慧程式庫到各式可即插即用的AI基礎服務API（應用程式介面）都有，方便快速組裝各式人工智慧應用。<p>\r\n<br>\r\n可惜的是，雲服務並非台灣的強項，缺乏具全球競爭力的公有雲服務，只能擔任雲服務的硬體供應商，以物美價廉的伺服器、網路設備等資料中心設施來擔任火力支援。<p>\r\n<br>\r\n人工智慧晶片及雲服務，基本上無法完全滿足產業的各種需求，仍有太多需求與個別產業及使用場域相關。<p>\r\n<br>\r\n因此，人工智慧顧問服務在各產業仍有極大需求，也帶動不少AI顧問新創的創立，與現有顧問服務的延伸。以長期深耕的產業知識、彈性的客製化及強大的軟硬體整合能力，綿密地覆蓋各產業未被雲端平台支持的AI需求。<p>\r\n<br>\r\n<strong>顧問服務　低門檻也低回報</strong></p><br>\r\n或許是雲端服務在台灣尚未變成主流的緣故，AI顧問新創仍是目前台灣最常見的AI新創形式。<p>\r\n<br>\r\n特色是很容易有初始營收，但其成長挑戰在於，AI專案極難在事前預估成敗及績效，很多時候企業所提供的資料量及品質，是決定成敗的關鍵因素，而這些通常無法在專案執行前就能完全確認。<p>\r\n<br>\r\n更困難的是，沒有絕對客觀的方式能夠評估出，顧問公司的技術和經驗佔專案成敗因素的比重。<p>\r\n<br>\r\n專案成功也許是題目簡單，也可能是顧問功力高強；專案失敗也許是資料品質差，也可能是顧問技術未到位。這也造成AI專案難以估價，市場價格紊亂，以品牌而非技術來訂價，但專案成效不見得與價格有正相關。<p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><ins datetime=\"2019-04-12T02:40:41+00:00\">〝晶片、雲端平台及顧問服務，是人工智慧產業化的3種常見形式，由前至後，技術門檻愈低，財務門檻愈低，但投資回報同樣也愈低。〞</ins></p><br>\r\n目前台灣在前兩者的起步較晚，能量也小，期待有志、有能的先進能關注此點，並有大破大立之舉。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文內容詳見：<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?_branch_match_id=644353038625904936&fbclid=IwAR3Vk2SCbjjMq-QIxRwedtkOyNQFm-TuY7pBOI3VmWAvMdlfaYe0ort8UuQ&id=5094655\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【天下雜誌】AI產業3種形式　台灣的3種難題</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI產業3種形式　台灣的3種難題','','inherit','closed','closed','','5235-revision-v1','','','2019-04-12 13:09:45','2019-04-12 05:09:45','',5235,'https://aiacademy.tw/5235-revision-v1/',0,'revision','',0),(5292,2,'2019-04-13 09:56:56','2019-04-13 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09:34:38','<p>陳昇瑋</p>\r\n<p>2019-04-24</p>\r\n<p>4月中，我受邀至工總會員代表大會專題演講，分享產業AI化的經驗。演講後，工總理事長、台塑集團總裁王文淵也大方分享台塑企業導入人工智慧的經驗，我覺得十分可貴。</p>\r\n<br>\r\n<p>2017年下半年在國票金董事長魏啟林安排下，我先後與王總裁見面三次，談人工智慧是什麼，以及人工智慧對於製造業的助益與價值。</p>\r\n<br>\r\n<p>很驚訝的，多數的企業主，不論企業規模，對於技術大多沒那麼大的興趣，覺得公司裡頭有人懂就好。不過王總裁顯然不同，他認為人工智慧若真像我們說的那麼有用，那影響必然巨大且恆遠。影響巨大且恆遠的科技，身為集團最高決策者的他必然要夠了解，才能清楚衡量利弊得失，以最合適的資源及方式來接納它。</p>\r\n<br>\r\n<p>前兩次的見面顯然我說明得不夠清楚，原本以為王總裁對人工智慧已失去興趣；後來他又安排第三場討論，在那次會議上，我發現投影片不夠清楚，拿出紙筆來畫圖再深入解釋什麼是機器學習，什麼是深度學習，為什麼類神經網路可以幫人類做決策等等。突然間，王總裁喊了一聲「我懂了！」他開始明白人工智慧與統計有什麼不同，及如何應用人工智慧來解決台塑企業內那些讓他煩惱的問題。</p>\r\n<br>\r\n<p>在那之後，台塑企業捐助3,000萬元，協助成立財團法人科技生態發展公益基金會與台灣人工智慧學校。此外，也先後安排超過百位員工至台灣人工智慧學校培訓，讓集團內的高階經理人、資訊工程師與製程工程師學習人工智慧的概念與技術，並在結業後落實在自己的工作場域中。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/26160428788_0efb82c19f_z.jpg\" alt=\"\" width=\"639\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5311\" /><p>\r\n<br>\r\n<p>至今，台灣人工智慧學校已成立一年三個月，培訓超過3,000人。據王總裁當天在工總會員代表大會的分享，台塑企業內部有300個人工智慧專案正在進行，其中，光是原油提煉的常壓蒸餾製程，從前以人工，現在以人工智慧來控制溫度，讓柴油、航空燃油與各種油品可在最佳汽化點分離。這項專案的初始成果在第三煉油廠的柴油分離製程，每年就可為台塑化增加1億多元的收益，效果卓著。接下來當然要把類似的技術用到其他油品的分離、其他廠區，以及其他集團內無數的化工製程。</p>\r\n<br>\r\n<p>王總裁當天在大會上感謝中央研究院將人工智慧帶入產業，也鼓勵在場所有的工總理監事、會員代表及各產業公會的代表，既然台塑企業應用人工智慧不過短短一年就有顯著的成績，無論如何人工智慧都是不容錯過的機會，一定要多了解與評估。</p>\r\n<br>\r\n<p>整個過程中，讓我訝異且折服的是，王總裁面對人工智慧的態度。在了解人工智慧前，他是懷疑的；在了解人工智慧後，他選擇全面擁抱。台灣的產業AI化，需要更多更多的企業主加入我們，以務實且負責任的決策，落實以人工智慧來加速的產業升級。</p>\r\n<br>\r\n※ 原文刊登於：<a href=\"https://money.udn.com/money/story/5629/3773432\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【經濟日報-名家觀點】AI效益大 從台塑集團經驗談起</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','AI效益大 從台塑集團經驗談起','','publish','closed','open','','sw_column_ai_in_fpg','','','2019-08-27 15:42:01','2019-08-27 07:42:01','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5305',364,'post','',0),(5307,16,'2019-04-24 12:06:42','2019-04-24 04:06:42','陳昇瑋<p>\r\n2019-04-24<p>\r\n<p style=\"text-align: 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從台塑集團經驗談起','','inherit','closed','closed','','5305-revision-v1','','','2019-04-24 12:06:42','2019-04-24 04:06:42','',5305,'https://aiacademy.tw/5305-revision-v1/',0,'revision','',0),(5308,16,'2019-04-24 12:08:07','2019-04-24 04:08:07','陳昇瑋<p>\r\n2019-04-24<p>\r\n<p style=\"text-align: center;\">4月中，我受邀至工總會員代表大會專題演講，分享產業AI化的經驗。演講後，工總理事長、台塑集團總裁王文淵也大方分享台塑企業導入人工智慧的經驗，我覺得十分可貴。</p>\r\n<br>\r\n2017年下半年在國票金董事長魏啟林安排下，我先後與王總裁見面三次，談人工智慧是什麼，以及人工智慧對於製造業的助益與價值。<p>\r\n<br>\r\n很驚訝的，多數的企業主，不論企業規模，對於技術大多沒那麼大的興趣，覺得公司裡頭有人懂就好。不過王總裁顯然不同，他認為人工智慧若真像我們說的那麼有用，那影響必然巨大且恆遠。影響巨大且恆遠的科技，身為集團最高決策者的他必然要夠了解，才能清楚衡量利弊得失，以最合適的資源及方式來接納它。<p>\r\n<br>\r\n前兩次的見面顯然我說明得不夠清楚，原本以為王總裁對人工智慧已失去興趣；後來他又安排第三場討論，在那次會議上，我發現投影片不夠清楚，拿出紙筆來畫圖再深入解釋什麼是機器學習，什麼是深度學習，為什麼類神經網路可以幫人類做決策等等。突然間，王總裁喊了一聲「我懂了！」他開始明白人工智慧與統計有什麼不同，及如何應用人工智慧來解決台塑企業內那些讓他煩惱的問題。<p>\r\n<br>\r\n在那之後，台塑企業捐助3,000萬元，協助成立財團法人科技生態發展公益基金會與台灣人工智慧學校。此外，也先後安排超過百位員工至台灣人工智慧學校培訓，讓集團內的高階經理人、資訊工程師與製程工程師學習人工智慧的概念與技術，並在結業後落實在自己的工作場域中。<p>\r\n<br>\r\n至今，台灣人工智慧學校已成立一年三個月，培訓超過3,000人。據王總裁當天在工總會員代表大會的分享，台塑企業內部有300個人工智慧專案正在進行，其中，光是原油提煉的常壓蒸餾製程，從前以人工，現在以人工智慧來控制溫度，讓柴油、航空燃油與各種油品可在最佳汽化點分離。這項專案的初始成果在第三煉油廠的柴油分離製程，每年就可為台塑化增加1億多元的收益，效果卓著。接下來當然要把類似的技術用到其他油品的分離、其他廠區，以及其他集團內無數的化工製程。<p>\r\n<br>\r\n王總裁當天在大會上感謝中央研究院將人工智慧帶入產業，也鼓勵在場所有的工總理監事、會員代表及各產業公會的代表，既然台塑企業應用人工智慧不過短短一年就有顯著的成績，無論如何人工智慧都是不容錯過的機會，一定要多了解與評估。<p>\r\n<br>\r\n整個過程中，讓我訝異且折服的是，王總裁面對人工智慧的態度。在了解人工智慧前，他是懷疑的；在了解人工智慧後，他選擇全面擁抱。台灣的產業AI化，需要更多更多的企業主加入我們，以務實且負責任的決策，落實以人工智慧來加速的產業升級。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文刊登於：<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?_branch_match_id=644353038625904936&fbclid=IwAR3Vk2SCbjjMq-QIxRwedtkOyNQFm-TuY7pBOI3VmWAvMdlfaYe0ort8UuQ&id=5094655\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【經濟日報-名家觀點】AI效益大 從台塑集團經驗談起</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI效益大 從台塑集團經驗談起','','inherit','closed','closed','','5305-revision-v1','','','2019-04-24 12:08:07','2019-04-24 04:08:07','',5305,'https://aiacademy.tw/5305-revision-v1/',0,'revision','',0),(5309,16,'2019-04-24 12:08:27','2019-04-24 04:08:27','陳昇瑋<p>\r\n2019-04-24<p>\r\n4月中，我受邀至工總會員代表大會專題演講，分享產業AI化的經驗。演講後，工總理事長、台塑集團總裁王文淵也大方分享台塑企業導入人工智慧的經驗，我覺得十分可貴。<p>\r\n<br>\r\n2017年下半年在國票金董事長魏啟林安排下，我先後與王總裁見面三次，談人工智慧是什麼，以及人工智慧對於製造業的助益與價值。<p>\r\n<br>\r\n很驚訝的，多數的企業主，不論企業規模，對於技術大多沒那麼大的興趣，覺得公司裡頭有人懂就好。不過王總裁顯然不同，他認為人工智慧若真像我們說的那麼有用，那影響必然巨大且恆遠。影響巨大且恆遠的科技，身為集團最高決策者的他必然要夠了解，才能清楚衡量利弊得失，以最合適的資源及方式來接納它。<p>\r\n<br>\r\n前兩次的見面顯然我說明得不夠清楚，原本以為王總裁對人工智慧已失去興趣；後來他又安排第三場討論，在那次會議上，我發現投影片不夠清楚，拿出紙筆來畫圖再深入解釋什麼是機器學習，什麼是深度學習，為什麼類神經網路可以幫人類做決策等等。突然間，王總裁喊了一聲「我懂了！」他開始明白人工智慧與統計有什麼不同，及如何應用人工智慧來解決台塑企業內那些讓他煩惱的問題。<p>\r\n<br>\r\n在那之後，台塑企業捐助3,000萬元，協助成立財團法人科技生態發展公益基金會與台灣人工智慧學校。此外，也先後安排超過百位員工至台灣人工智慧學校培訓，讓集團內的高階經理人、資訊工程師與製程工程師學習人工智慧的概念與技術，並在結業後落實在自己的工作場域中。<p>\r\n<br>\r\n至今，台灣人工智慧學校已成立一年三個月，培訓超過3,000人。據王總裁當天在工總會員代表大會的分享，台塑企業內部有300個人工智慧專案正在進行，其中，光是原油提煉的常壓蒸餾製程，從前以人工，現在以人工智慧來控制溫度，讓柴油、航空燃油與各種油品可在最佳汽化點分離。這項專案的初始成果在第三煉油廠的柴油分離製程，每年就可為台塑化增加1億多元的收益，效果卓著。接下來當然要把類似的技術用到其他油品的分離、其他廠區，以及其他集團內無數的化工製程。<p>\r\n<br>\r\n王總裁當天在大會上感謝中央研究院將人工智慧帶入產業，也鼓勵在場所有的工總理監事、會員代表及各產業公會的代表，既然台塑企業應用人工智慧不過短短一年就有顯著的成績，無論如何人工智慧都是不容錯過的機會，一定要多了解與評估。<p>\r\n<br>\r\n整個過程中，讓我訝異且折服的是，王總裁面對人工智慧的態度。在了解人工智慧前，他是懷疑的；在了解人工智慧後，他選擇全面擁抱。台灣的產業AI化，需要更多更多的企業主加入我們，以務實且負責任的決策，落實以人工智慧來加速的產業升級。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文刊登於：<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?_branch_match_id=644353038625904936&fbclid=IwAR3Vk2SCbjjMq-QIxRwedtkOyNQFm-TuY7pBOI3VmWAvMdlfaYe0ort8UuQ&id=5094655\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【經濟日報-名家觀點】AI效益大 從台塑集團經驗談起</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI效益大 從台塑集團經驗談起','','inherit','closed','closed','','5305-revision-v1','','','2019-04-24 12:08:27','2019-04-24 04:08:27','',5305,'https://aiacademy.tw/5305-revision-v1/',0,'revision','',0),(5310,16,'2019-04-24 12:09:01','2019-04-24 04:09:01','陳昇瑋<p>\r\n2019-04-24<p>\r\n4月中，我受邀至工總會員代表大會專題演講，分享產業AI化的經驗。演講後，工總理事長、台塑集團總裁王文淵也大方分享台塑企業導入人工智慧的經驗，我覺得十分可貴。<p>\r\n<br>\r\n2017年下半年在國票金董事長魏啟林安排下，我先後與王總裁見面三次，談人工智慧是什麼，以及人工智慧對於製造業的助益與價值。<p>\r\n<br>\r\n很驚訝的，多數的企業主，不論企業規模，對於技術大多沒那麼大的興趣，覺得公司裡頭有人懂就好。不過王總裁顯然不同，他認為人工智慧若真像我們說的那麼有用，那影響必然巨大且恆遠。影響巨大且恆遠的科技，身為集團最高決策者的他必然要夠了解，才能清楚衡量利弊得失，以最合適的資源及方式來接納它。<p>\r\n<br>\r\n前兩次的見面顯然我說明得不夠清楚，原本以為王總裁對人工智慧已失去興趣；後來他又安排第三場討論，在那次會議上，我發現投影片不夠清楚，拿出紙筆來畫圖再深入解釋什麼是機器學習，什麼是深度學習，為什麼類神經網路可以幫人類做決策等等。突然間，王總裁喊了一聲「我懂了！」他開始明白人工智慧與統計有什麼不同，及如何應用人工智慧來解決台塑企業內那些讓他煩惱的問題。<p>\r\n<br>\r\n在那之後，台塑企業捐助3,000萬元，協助成立財團法人科技生態發展公益基金會與台灣人工智慧學校。此外，也先後安排超過百位員工至台灣人工智慧學校培訓，讓集團內的高階經理人、資訊工程師與製程工程師學習人工智慧的概念與技術，並在結業後落實在自己的工作場域中。<p>\r\n<br>\r\n至今，台灣人工智慧學校已成立一年三個月，培訓超過3,000人。據王總裁當天在工總會員代表大會的分享，台塑企業內部有300個人工智慧專案正在進行，其中，光是原油提煉的常壓蒸餾製程，從前以人工，現在以人工智慧來控制溫度，讓柴油、航空燃油與各種油品可在最佳汽化點分離。這項專案的初始成果在第三煉油廠的柴油分離製程，每年就可為台塑化增加1億多元的收益，效果卓著。接下來當然要把類似的技術用到其他油品的分離、其他廠區，以及其他集團內無數的化工製程。<p>\r\n<br>\r\n王總裁當天在大會上感謝中央研究院將人工智慧帶入產業，也鼓勵在場所有的工總理監事、會員代表及各產業公會的代表，既然台塑企業應用人工智慧不過短短一年就有顯著的成績，無論如何人工智慧都是不容錯過的機會，一定要多了解與評估。<p>\r\n<br>\r\n整個過程中，讓我訝異且折服的是，王總裁面對人工智慧的態度。在了解人工智慧前，他是懷疑的；在了解人工智慧後，他選擇全面擁抱。台灣的產業AI化，需要更多更多的企業主加入我們，以務實且負責任的決策，落實以人工智慧來加速的產業升級。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文刊登於：<a href=\"https://money.udn.com/money/story/5629/3773432\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【經濟日報-名家觀點】AI效益大 從台塑集團經驗談起</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI效益大 從台塑集團經驗談起','','inherit','closed','closed','','5305-revision-v1','','','2019-04-24 12:09:01','2019-04-24 04:09:01','',5305,'https://aiacademy.tw/5305-revision-v1/',0,'revision','',0),(5311,16,'2019-04-24 17:30:25','2019-04-24 09:30:25','','26160428788_0efb82c19f_z','','inherit','closed','closed','','26160428788_0efb82c19f_z','','','2019-04-24 17:30:25','2019-04-24 09:30:25','',5305,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/26160428788_0efb82c19f_z.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5312,16,'2019-04-24 17:30:59','2019-04-24 09:30:59','陳昇瑋<p>\r\n2019-04-24<p>\r\n4月中，我受邀至工總會員代表大會專題演講，分享產業AI化的經驗。演講後，工總理事長、台塑集團總裁王文淵也大方分享台塑企業導入人工智慧的經驗，我覺得十分可貴。<p>\r\n<br>\r\n2017年下半年在國票金董事長魏啟林安排下，我先後與王總裁見面三次，談人工智慧是什麼，以及人工智慧對於製造業的助益與價值。<p>\r\n<br>\r\n很驚訝的，多數的企業主，不論企業規模，對於技術大多沒那麼大的興趣，覺得公司裡頭有人懂就好。不過王總裁顯然不同，他認為人工智慧若真像我們說的那麼有用，那影響必然巨大且恆遠。影響巨大且恆遠的科技，身為集團最高決策者的他必然要夠了解，才能清楚衡量利弊得失，以最合適的資源及方式來接納它。<p>\r\n<br>\r\n前兩次的見面顯然我說明得不夠清楚，原本以為王總裁對人工智慧已失去興趣；後來他又安排第三場討論，在那次會議上，我發現投影片不夠清楚，拿出紙筆來畫圖再深入解釋什麼是機器學習，什麼是深度學習，為什麼類神經網路可以幫人類做決策等等。突然間，王總裁喊了一聲「我懂了！」他開始明白人工智慧與統計有什麼不同，及如何應用人工智慧來解決台塑企業內那些讓他煩惱的問題。<p>\r\n<br>\r\n在那之後，台塑企業捐助3,000萬元，協助成立財團法人科技生態發展公益基金會與台灣人工智慧學校。此外，也先後安排超過百位員工至台灣人工智慧學校培訓，讓集團內的高階經理人、資訊工程師與製程工程師學習人工智慧的概念與技術，並在結業後落實在自己的工作場域中。<p>\r\n<br>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/26160428788_0efb82c19f_z.jpg\" alt=\"\" width=\"639\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5311\" />\r\n至今，台灣人工智慧學校已成立一年三個月，培訓超過3,000人。據王總裁當天在工總會員代表大會的分享，台塑企業內部有300個人工智慧專案正在進行，其中，光是原油提煉的常壓蒸餾製程，從前以人工，現在以人工智慧來控制溫度，讓柴油、航空燃油與各種油品可在最佳汽化點分離。這項專案的初始成果在第三煉油廠的柴油分離製程，每年就可為台塑化增加1億多元的收益，效果卓著。接下來當然要把類似的技術用到其他油品的分離、其他廠區，以及其他集團內無數的化工製程。<p>\r\n<br>\r\n王總裁當天在大會上感謝中央研究院將人工智慧帶入產業，也鼓勵在場所有的工總理監事、會員代表及各產業公會的代表，既然台塑企業應用人工智慧不過短短一年就有顯著的成績，無論如何人工智慧都是不容錯過的機會，一定要多了解與評估。<p>\r\n<br>\r\n整個過程中，讓我訝異且折服的是，王總裁面對人工智慧的態度。在了解人工智慧前，他是懷疑的；在了解人工智慧後，他選擇全面擁抱。台灣的產業AI化，需要更多更多的企業主加入我們，以務實且負責任的決策，落實以人工智慧來加速的產業升級。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文刊登於：<a href=\"https://money.udn.com/money/story/5629/3773432\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【經濟日報-名家觀點】AI效益大 從台塑集團經驗談起</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI效益大 從台塑集團經驗談起','','inherit','closed','closed','','5305-revision-v1','','','2019-04-24 17:30:59','2019-04-24 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/><p>\r\n<br>\r\n至今，台灣人工智慧學校已成立一年三個月，培訓超過3,000人。據王總裁當天在工總會員代表大會的分享，台塑企業內部有300個人工智慧專案正在進行，其中，光是原油提煉的常壓蒸餾製程，從前以人工，現在以人工智慧來控制溫度，讓柴油、航空燃油與各種油品可在最佳汽化點分離。這項專案的初始成果在第三煉油廠的柴油分離製程，每年就可為台塑化增加1億多元的收益，效果卓著。接下來當然要把類似的技術用到其他油品的分離、其他廠區，以及其他集團內無數的化工製程。<p>\r\n<br>\r\n王總裁當天在大會上感謝中央研究院將人工智慧帶入產業，也鼓勵在場所有的工總理監事、會員代表及各產業公會的代表，既然台塑企業應用人工智慧不過短短一年就有顯著的成績，無論如何人工智慧都是不容錯過的機會，一定要多了解與評估。<p>\r\n<br>\r\n整個過程中，讓我訝異且折服的是，王總裁面對人工智慧的態度。在了解人工智慧前，他是懷疑的；在了解人工智慧後，他選擇全面擁抱。台灣的產業AI化，需要更多更多的企業主加入我們，以務實且負責任的決策，落實以人工智慧來加速的產業升級。<p>\r\n<br>\r\n※ 原文刊登於：<a href=\"https://money.udn.com/money/story/5629/3773432\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">【經濟日報-名家觀點】AI效益大 從台塑集團經驗談起</a><p>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500-1024x303.jpg\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"303\" class=\"alignnone size-large wp-image-3737\" /></a>','【執行長專欄】AI效益大 從台塑集團經驗談起','','inherit','closed','closed','','5305-revision-v1','','','2019-04-24 17:31:22','2019-04-24 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width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\r\n<td width=\"177\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">成果報告</th>\r\n<td width=\"177\">有條件的公開發表<span style=\"font-size: medium;\"><sup>1</sup></span>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></th>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=\"ol_under_tbl\">\r\n<li>學術夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n</div>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\"](一) 以人工智慧技術解決實務問題<br>學術夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section_end]\r\n[word_section no=5 title=\"收費標準：\"]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"技術轉移：\"]學術夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。[/word_section][word_section links=\"partner@aiacademy.tw:mailto:partner@aiacademy.tw\" no=8 title=\"欲加入本校學術夥伴計畫，歡迎來信 partner@aiacademy.tw 洽詢。\"][/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n<p>\r\n<p>\r\n[aia_page_title]學術夥伴[/aia_page_title]\r\n[partner_alike_iconbox]\r\n[space h=20]','學術夥伴','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2019-04-26 18:30:15','2019-04-26 10:30:15','',50,'https://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(5373,16,'2019-04-26 19:21:28','2019-04-26 11:21:28','','pixnet','','inherit','closed','closed','','pixnet-2','','','2019-04-26 19:21:28','2019-04-26 11:21:28','',50,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/10/pixnet.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5374,16,'2019-04-26 19:21:36','2019-04-26 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Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。</p>\r\n\r\n','2019智慧城市展 應用人工智慧打造高效能智慧醫院','','publish','closed','open','','ai_news_2019_smartcity','','','2019-08-14 17:46:56','2019-08-14 09:46:56','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5396',363,'post','',0),(5398,16,'2019-04-29 15:20:00','2019-04-29 07:20:00','2019 智慧城市展（Smart City Summit &amp; Expo, SCSE）3 月 26 日在南港展覽館圓滿落幕，本次以「智慧物聯網引領智慧城市再升級(AIOT Invigorate Smart Cities)」，可以看到，在人工智慧的技術驅動下，包括智慧建築、智慧交通、智慧醫療等各項跨界應用的整合，都十分受到關注。\r\n\r\n由於近期AI在醫療上的應用有許多重大的應用突破，因此，此次城市展中的次品牌展會之一的智慧醫療展Smart Healthcare Expo (SHE® )，也就特別受到關注，究竟台灣目前在智慧醫療方面的發展又是如何呢？\r\n\r\n本屆智慧醫療展以「應用人工智慧打造高效能智慧醫院」為活動主題，由指導單位衛生福利部、財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會、台北市電腦公會共同策畫主辦。邀集了國內外超過 150 位的醫療專業人士聚集台灣，包括近 50 位國內醫院院長或副院長共襄盛舉。\r\n\r\n透過醫院院長及高層主管的共同探討中，可以發現人工智慧在醫療與照護領域的應用，仍是備受關注的議題。在「智慧醫療互動情境體驗館」中，主辦單位藉由實境模擬場域，聯合十餘家廠商的產品及技術，呈現未來智慧醫療的創新面與應用範圍。\r\n\r\n今年展會的四大重點分別為，「智慧醫院院長大會」、「智慧醫療國際論壇」、「智慧醫療互動情境體驗館」、「智慧醫療實證場域參訪」。此次醫療展也以台灣ICT及醫療產業優勢的結合，發展IOT及AI的垂直整合應用，並促進跨產業的合作。\r\n\r\n「智慧醫院院長大會」主要是以產業策略會議的形式舉辦，台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長也受邀前往引言討論。希望透過活動促成醫界及 ICT 產業交流與合作，加速台灣智慧醫療產業發展。活動邀請了近50 位國內醫院院長或副院長，以及 30 家科技廠商的高層出席盛會共同探討。\r\n\r\n在「智慧醫療互動情境體驗館」方面，今年尤其著重於院外的健康照顧解決方案，分別呈現了「PAC 與居家照護」、「智慧社區照護」、「AI 精準健康照護」三大主題，展現在診間、病房、護理站、健檢中心、居家、社區等場所，讓參觀者能親身體驗如何運用數位醫療科技完整照護應用服務，並了解智慧醫療的實際效益。\r\n\r\n本次的展會中，同時可以看到包括衛生福利部中央健康保險署、仁寶電腦、禾生科技、安研科技、蜂巢數據結合數據與創新科技，發展出各類創新應用成果。此外，在備受全球創投界矚目的50 家 AI 新創企業中，可以看到包括aetherAI、AI4quant、DIABNEXTTM、iinumbers、Safehouse Technology Ltd、Soteria Biotech、UMAY Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。','2019智慧城市展 應用人工智慧打造高效能智慧醫院','','inherit','closed','closed','','5396-revision-v1','','','2019-04-29 15:20:00','2019-04-29 07:20:00','',5396,'https://aiacademy.tw/5396-revision-v1/',0,'revision','',0),(5399,16,'2019-04-29 15:20:41','2019-04-29 07:20:41','2019 智慧城市展（Smart City Summit &amp; Expo, SCSE）3 月 26 日在南港展覽館圓滿落幕，本次以「智慧物聯網引領智慧城市再升級(AIOT Invigorate Smart Cities)」，可以看到，在人工智慧的技術驅動下，包括智慧建築、智慧交通、智慧醫療等各項跨界應用的整合，都十分受到關注。</p>\r\n<br>\r\n由於近期AI在醫療上的應用有許多重大的應用突破，因此，此次城市展中的次品牌展會之一的智慧醫療展Smart Healthcare Expo (SHE® )，也就特別受到關注，究竟台灣目前在智慧醫療方面的發展又是如何呢？</p>\r\n<br>\r\n本屆智慧醫療展以「應用人工智慧打造高效能智慧醫院」為活動主題，由指導單位衛生福利部、財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會、台北市電腦公會共同策畫主辦。邀集了國內外超過 150 位的醫療專業人士聚集台灣，包括近 50 位國內醫院院長或副院長共襄盛舉。</p>\r\n<br>\r\n透過醫院院長及高層主管的共同探討中，可以發現人工智慧在醫療與照護領域的應用，仍是備受關注的議題。在「智慧醫療互動情境體驗館」中，主辦單位藉由實境模擬場域，聯合十餘家廠商的產品及技術，呈現未來智慧醫療的創新面與應用範圍。</p>\r\n<br>\r\n今年展會的四大重點分別為，「智慧醫院院長大會」、「智慧醫療國際論壇」、「智慧醫療互動情境體驗館」、「智慧醫療實證場域參訪」。此次醫療展也以台灣ICT及醫療產業優勢的結合，發展IOT及AI的垂直整合應用，並促進跨產業的合作。</p>\r\n<br>\r\n「智慧醫院院長大會」主要是以產業策略會議的形式舉辦，台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長也受邀前往引言討論。希望透過活動促成醫界及 ICT 產業交流與合作，加速台灣智慧醫療產業發展。活動邀請了近50 位國內醫院院長或副院長，以及 30 家科技廠商的高層出席盛會共同探討。</p>\r\n<br>\r\n在「智慧醫療互動情境體驗館」方面，今年尤其著重於院外的健康照顧解決方案，分別呈現了「PAC 與居家照護」、「智慧社區照護」、「AI 精準健康照護」三大主題，展現在診間、病房、護理站、健檢中心、居家、社區等場所，讓參觀者能親身體驗如何運用數位醫療科技完整照護應用服務，並了解智慧醫療的實際效益。</p>\r\n<br>\r\n本次的展會中，同時可以看到包括衛生福利部中央健康保險署、仁寶電腦、禾生科技、安研科技、蜂巢數據結合數據與創新科技，發展出各類創新應用成果。此外，在備受全球創投界矚目的50 家 AI 新創企業中，可以看到包括aetherAI、AI4quant、DIABNEXTTM、iinumbers、Safehouse Technology Ltd、Soteria Biotech、UMAY Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。</p>\r\n<br>','2019智慧城市展 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center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/pwc.jpg\" alt=\"資誠報告\" width=\"656\" height=\"819\" class=\"alignnone size-full wp-image-5406\" /></p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\">圖說：不同產業的AI增長預測（圖片來源:資誠「全球半導體市場關鍵機會報告」)</p>\r\n<br>\r\n盧志浩表示，半導體產業是數位化進程早期先驅，但步伐正被其他產業趕上、尤其是汽車業。根據這份報告，汽車業是半導體應用中成長最快的產業，由於自動駕駛車擁有巨大的潛力市場，加上電動汽車和混合動力汽車的滲透率升高，預估半導體在汽車應用的銷售額年複合成長率約達11.9%。至2022年，全球汽車電子零組件市場規模將達679億美元，而AI的影響將反映在先進駕駛輔助系統(ADAS)的129億美元、車用娛樂系統(infotainment)的85億美元、以及車用電子安全系統(safety)的57億美元。</p>\r\n<br>\r\n另外，至2022年，半導體7大元件類別以記憶體產品營收為最大宗(超過25%)，科技仍扮演重要推手，如雲端運算、智慧型手機等終端裝置的虛擬實境應用；截至2022年為止，預期亞太市場半導體銷售額的年複合成長率估達4.8%，仍將貢獻半導體產業整體銷售的大宗；電子系統的製造，仍為中國發展重心。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>AI時代來臨，半導體產業應即早做準備</strong></p>\r\n<br>\r\n由於台灣是全球半導體產業的重要參與者，目前全球半導體產值排名第三，盧志浩強調，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強。而全球高科技巨擘預計於2022年啟動3奈米晶片量產，他建議台灣企業儘早做準備，以迎接全新挑戰。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>針對台灣半導體產業，盧志浩提出三項建議：</strong></p>\r\n<br>\r\n1.半導體廠商必須思索如何善用數位化的優勢，在諸多可能性當中，選擇對組織最有意義的選項。</p>\r\n2.開展新商業模式：半導體公司除提供晶片外，須找到將新科技轉換利潤新方式，除銷售晶片外，還要用這些科技開展新商業模式。</p>\r\n3.晶片製造商思考如何追求最大程度的數位化時，須仔細權衡並有強大數據與分析為下列三策略做後盾：提供數位化產品與服務、創造數位商業模式、打造半導體數位價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n完整報告請見：<a href=\"https://www.pwc.com/gx/en/industries/tmt/publications/assets/pwc-semiconductor-report-2019.pdf\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">《全球半導體市場關鍵機會報告》</a></p>\r\n<br>\r\n(封面圖片來源：Pixabay)\r\n\r\n','全球半導體市場關鍵機會報告：AI將是產業發展關鍵','','publish','closed','open','','ai_news_2019_smartcity-2','','','2019-08-14 17:46:42','2019-08-14 09:46:42','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5404',362,'post','',0),(5406,16,'2019-04-29 16:38:10','2019-04-29 08:38:10','','pwc','','inherit','closed','closed','','pwc','','','2019-04-29 16:38:24','2019-04-29 08:38:24','',5404,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/04/pwc.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5407,16,'2019-04-29 16:39:13','2019-04-29 08:39:13','資誠會計師事務所日前公布「全球半導體市場關鍵機會報告」指出，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強，多數AI相關晶片需求將來自汽車和工業市場，預估AI相關晶片銷售額在2022年可成長至300億美元。</p>\r\n<br>\r\n報告顯示，雖然2019年的半導體市場看似相對疲弱；不過，資誠預估全球半導體產業將於2020年復甦，銷售額至2022年底時，將成長至5,750億美元。資誠創新整合公司董事盧志浩指出，對即時計算、連線和感測的需要，將驅動為AI量身打造的各式半導體元件需求，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能。</p>\r\n<br>\r\n根據這份報告，預估AI相關晶片銷售額可望從目前的60億美元，成長至2022年的300億美元，年複合成長率近50%。其中，又以來自汽車和工業市場的AI相關晶片需求為主。另外隨著大數據、分析及人工智慧的發展，醫療照護產業，包括醫療儀器製造商、製藥公司和相關技術公司將有發展機會。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/pwc.jpg\" alt=\"資誠報告\" width=\"656\" height=\"819\" class=\"alignnone size-full wp-image-5406\" /></p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\">圖說：不同產業的AI增長預測（圖片來源:資誠「全球半導體市場關鍵機會報告」)</p>\r\n<br>\r\n盧志浩表示，半導體產業是數位化進程早期先驅，但步伐正被其他產業趕上、尤其是汽車業。根據這份報告，汽車業是半導體應用中成長最快的產業，由於自動駕駛車擁有巨大的潛力市場，加上電動汽車和混合動力汽車的滲透率升高，預估半導體在汽車應用的銷售額年複合成長率約達11.9%。至2022年，全球汽車電子零組件市場規模將達679億美元，而AI的影響將反映在先進駕駛輔助系統(ADAS)的129億美元、車用娛樂系統(infotainment)的85億美元、以及車用電子安全系統(safety)的57億美元。\r\n\r\n另外，至2022年，半導體7大元件類別以記憶體產品營收為最大宗(超過25%)，科技仍扮演重要推手，如雲端運算、智慧型手機等終端裝置的虛擬實境應用；截至2022年為止，預期亞太市場半導體銷售額的年複合成長率估達4.8%，仍將貢獻半導體產業整體銷售的大宗；電子系統的製造，仍為中國發展重心。\r\nAI時代來臨，半導體產業應即早做準備\r\n\r\n由於台灣是全球半導體產業的重要參與者，目前全球半導體產值排名第三，盧志浩強調，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強。而全球高科技巨擘預計於2022年啟動3奈米晶片量產，他建議台灣企業儘早做準備，以迎接全新挑戰。\r\n\r\n針對台灣半導體產業，盧志浩提出三項建議：\r\n1.半導體廠商必須思索如何善用數位化的優勢，在諸多可能性當中，選擇對組織最有意義的選項。\r\n2.開展新商業模式：半導體公司除提供晶片外，須找到將新科技轉換利潤新方式，除銷售晶片外，還要用這些科技開展新商業模式。\r\n3.晶片製造商思考如何追求最大程度的數位化時，須仔細權衡並有強大數據與分析為下列三策略做後盾：提供數位化產品與服務、創造數位商業模式、打造半導體數位價值鏈。\r\n\r\n','全球半導體市場關鍵機會報告：AI將是產業發展關鍵','','inherit','closed','closed','','5404-revision-v1','','','2019-04-29 16:39:13','2019-04-29 08:39:13','',5404,'https://aiacademy.tw/5404-revision-v1/',0,'revision','',0),(5408,16,'2019-04-29 16:40:39','2019-04-29 08:40:39','資誠會計師事務所日前公布「全球半導體市場關鍵機會報告」指出，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強，多數AI相關晶片需求將來自汽車和工業市場，預估AI相關晶片銷售額在2022年可成長至300億美元。</p>\r\n<br>\r\n報告顯示，雖然2019年的半導體市場看似相對疲弱；不過，資誠預估全球半導體產業將於2020年復甦，銷售額至2022年底時，將成長至5,750億美元。資誠創新整合公司董事盧志浩指出，對即時計算、連線和感測的需要，將驅動為AI量身打造的各式半導體元件需求，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能。</p>\r\n<br>\r\n根據這份報告，預估AI相關晶片銷售額可望從目前的60億美元，成長至2022年的300億美元，年複合成長率近50%。其中，又以來自汽車和工業市場的AI相關晶片需求為主。另外隨著大數據、分析及人工智慧的發展，醫療照護產業，包括醫療儀器製造商、製藥公司和相關技術公司將有發展機會。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/pwc.jpg\" alt=\"資誠報告\" width=\"656\" height=\"819\" class=\"alignnone size-full wp-image-5406\" /></p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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08:41:10','資誠會計師事務所日前公布「全球半導體市場關鍵機會報告」指出，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強，多數AI相關晶片需求將來自汽車和工業市場，預估AI相關晶片銷售額在2022年可成長至300億美元。</p>\r\n<br>\r\n報告顯示，雖然2019年的半導體市場看似相對疲弱；不過，資誠預估全球半導體產業將於2020年復甦，銷售額至2022年底時，將成長至5,750億美元。資誠創新整合公司董事盧志浩指出，對即時計算、連線和感測的需要，將驅動為AI量身打造的各式半導體元件需求，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能。</p>\r\n<br>\r\n根據這份報告，預估AI相關晶片銷售額可望從目前的60億美元，成長至2022年的300億美元，年複合成長率近50%。其中，又以來自汽車和工業市場的AI相關晶片需求為主。另外隨著大數據、分析及人工智慧的發展，醫療照護產業，包括醫療儀器製造商、製藥公司和相關技術公司將有發展機會。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/pwc.jpg\" alt=\"資誠報告\" width=\"656\" height=\"819\" class=\"alignnone size-full wp-image-5406\" /></p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\">圖說：不同產業的AI增長預測（圖片來源:資誠「全球半導體市場關鍵機會報告」)</p>\r\n<br>\r\n盧志浩表示，半導體產業是數位化進程早期先驅，但步伐正被其他產業趕上、尤其是汽車業。根據這份報告，汽車業是半導體應用中成長最快的產業，由於自動駕駛車擁有巨大的潛力市場，加上電動汽車和混合動力汽車的滲透率升高，預估半導體在汽車應用的銷售額年複合成長率約達11.9%。至2022年，全球汽車電子零組件市場規模將達679億美元，而AI的影響將反映在先進駕駛輔助系統(ADAS)的129億美元、車用娛樂系統(infotainment)的85億美元、以及車用電子安全系統(safety)的57億美元。</p>\r\n<br>\r\n另外，至2022年，半導體7大元件類別以記憶體產品營收為最大宗(超過25%)，科技仍扮演重要推手，如雲端運算、智慧型手機等終端裝置的虛擬實境應用；截至2022年為止，預期亞太市場半導體銷售額的年複合成長率估達4.8%，仍將貢獻半導體產業整體銷售的大宗；電子系統的製造，仍為中國發展重心。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>AI時代來臨，半導體產業應即早做準備</strong></p>\r\n<br>\r\n由於台灣是全球半導體產業的重要參與者，目前全球半導體產值排名第三，盧志浩強調，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強。而全球高科技巨擘預計於2022年啟動3奈米晶片量產，他建議台灣企業儘早做準備，以迎接全新挑戰。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>針對台灣半導體產業，盧志浩提出三項建議：</strong></p>\r\n<br>\r\n1.半導體廠商必須思索如何善用數位化的優勢，在諸多可能性當中，選擇對組織最有意義的選項。</p>\r\n2.開展新商業模式：半導體公司除提供晶片外，須找到將新科技轉換利潤新方式，除銷售晶片外，還要用這些科技開展新商業模式。</p>\r\n3.晶片製造商思考如何追求最大程度的數位化時，須仔細權衡並有強大數據與分析為下列三策略做後盾：提供數位化產品與服務、創造數位商業模式、打造半導體數位價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n\r\n','全球半導體市場關鍵機會報告：AI將是產業發展關鍵','','inherit','closed','closed','','5404-revision-v1','','','2019-04-29 16:41:10','2019-04-29 08:41:10','',5404,'https://aiacademy.tw/5404-revision-v1/',0,'revision','',0),(5415,7,'2019-04-30 11:08:55','2019-04-30 03:08:55','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (新竹分校) 第四期技術領袖培訓班，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程: </p>\r\n\r\n<p>技術領袖培訓班修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 18 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。</p>\r\n<p>報名者進行網路考試: 108 年 7 月 28 日 (14:00-15:40pm)\r\n<br>錄取名單公布: 108 年 8 月 6 日\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 8 月 13 日\r\n<br>學期開始: 108 年 9 月 7 日\r\n<br>學期結束: 109 年 1 月 18 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-tech-hc/ </p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 hc@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (新竹分校) 第四期技術領袖培訓班 - 確認已收到您的申請','','private','closed','open','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1-%e6%96%b0%e7%ab%b9%e5%88%86%e6%a0%a1-%e6%8a%80%e8%a1%93%e9%a0%98%e8%a2%96%e5%9f%b9%e8%a8%93%e7%8f%ad%e7%ac%ac%e5%9b%9b','','','2019-04-30 11:15:51','2019-04-30 03:15:51','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5415',361,'post','',0),(5417,7,'2019-04-30 10:04:59','2019-04-30 02:04:59','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (新竹分校) 技術領袖培訓班第四期，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程: </p>\r\n\r\n<p>技術領袖培訓班修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 18 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。</p>\r\n<p>報名者進行網路考試: 108 年 7 月 28 日 (14:00-15:40pm)\r\n<br>錄取名單公布: 108 年 8 月 6 日\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 8 月 13 日\r\n<br>學期開始: 108 年 9 月 7 日\r\n<br>學期結束: 109 年 1 月 18 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-tech-hc/ </p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 hc@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (新竹分校) 技術領袖培訓班第四期 - 確認已收到您的申請','','inherit','closed','closed','','5415-revision-v1','','','2019-04-30 10:04:59','2019-04-30 02:04:59','',5415,'https://aiacademy.tw/5415-revision-v1/',0,'revision','',0),(5418,7,'2019-04-30 11:08:55','2019-04-30 03:08:55','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (新竹分校) 技術領袖培訓班第四期，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程: </p>\r\n\r\n<p>技術領袖培訓班修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 18 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。</p>\r\n<p>報名者進行網路考試: 108 年 7 月 28 日 (14:00-15:40pm)\r\n<br>錄取名單公布: 108 年 8 月 6 日\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 8 月 13 日\r\n<br>學期開始: 108 年 9 月 7 日\r\n<br>學期結束: 109 年 1 月 18 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-tech-hc/ </p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 hc@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (新竹分校) 技術領袖培訓班第四期 - 確認已收到您的申請','','inherit','closed','closed','','5415-revision-v1','','','2019-04-30 11:08:55','2019-04-30 03:08:55','',5415,'https://aiacademy.tw/5415-revision-v1/',0,'revision','',0),(5420,7,'2019-04-30 11:18:17','2019-04-30 03:18:17','<p>親愛的報考者，您好：</p>\r\n\r\n<p>非常感謝您報名參與台灣人工智慧學校 (新竹分校) 第四期經理人週末研修班，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程： </p>\r\n\r\n<p>經理人週末研修班修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 18 日止，共 16 週；原則上每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。\r\n<p>錄取名單公布: 108 年 8 月 6 日\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 8 月 13 日\r\n<br>學期開始: 108 年 9 月 7 日\r\n<br>學期結束: 109 年 1 月 18 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-mgr-hc/ </p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 hc@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (新竹分校) 第四期經理人週末研修班 - 確認已收到您的申請','','private','closed','open','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1-%e6%96%b0%e7%ab%b9%e5%88%86%e6%a0%a1-%e7%ac%ac%e5%9b%9b%e6%9c%9f%e7%b6%93%e7%90%86%e4%ba%ba%e9%80%b1%e6%9c%ab%e7%a0%94','','','2019-04-30 11:18:17','2019-04-30 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第四期經理人週末研修班，我們已經收到您的線上申請。</p>\r\n\r\n<p>請特別注意以下重要時程： </p>\r\n\r\n<p>經理人週末研修班修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 18 日止，共 16 週；原則上每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。\r\n<p>錄取名單公布: 108 年 8 月 6 日\r\n<br>正取生註冊截止: 108 年 8 月 13 日\r\n<br>學期開始: 108 年 9 月 7 日\r\n<br>學期結束: 109 年 1 月 18 日</p>\r\n\r\n<p>詳情請見網頁: aiacademy.tw/admission-mgr-hc/ </p>\r\n\r\n<p>若有任何疑問，歡迎您隨時跟我們聯繫 hc@aiacademy.tw 。</p>\r\n\r\n<p>期待您加入台灣人工智慧學校！</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上</p>','台灣人工智慧學校 (新竹分校) 第四期經理人週末研修班 - 確認已收到您的申請','','inherit','closed','closed','','5420-revision-v1','','','2019-04-30 11:18:17','2019-04-30 03:18:17','',5420,'https://aiacademy.tw/5420-revision-v1/',0,'revision','',0),(5426,16,'2019-04-30 13:34:40','2019-04-30 05:34:40','為更貼近新竹產業特性及需求，新竹分校第四期技術領袖培訓班依課程難易程度分為「先懂再學技術新手班」與「外掛加速技術專案班」，報名學員可依自身程式能力選擇適當課程，「先懂再學技術新手班」是個從零開始的初心者實作班，適合無程式背景，想透過更系統化的課程，從基礎概念一步步學習人工智慧技術，或需要再奠定基礎的程式新手或經理人。「外掛加速技術專案班」為持續精進的修行者專案班，適合已有一定程式基礎背景，希望能將所學立即應用於產業上的技術強者參加。\r\n\r\n兩門課的課程時間皆為十六週 ( 自 2019 年 11 月 16 日起，至 2020 年 3 月 21 日止，含結業典禮 )\r\n\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">課程分為「先懂再學技術新手班」與「外掛加速技術專案班」</h4>\r\n&nbsp;\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th style=\"text-align: center;\" width=\"40%\">先懂再學技術新手班</th>\r\n<th style=\"text-align: center;\" width=\"40%\">外掛加速技術專案班</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週五、六 09:30 - 18:00，共 16 週</td>\r\n<td>每週五、六 09:30 - 18:00，共 16 週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度的技術新手或經理人</td>\r\n<td>適合無程式背景\r\n\r\n想透過更系統化的課程，從基礎概念一步步學習人工智慧技術</td>\r\n<td>適合已有程式設計基礎\r\n\r\n想精進自己的程式能力，挑戰更進階的人工智慧技術領域</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>考試門檻</td>\r\n<td>無須考試</td>\r\n<td>須通過分級程度測驗，才能入班\r\n\r\n(一)考試時間為 2019 年 10 月 06 日 (星期日) 14:00-15:40，採網路考試。\r\n\r\n<span class=\"no\">(二)</span>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 的 Part1。 (其他輔助書目可參考： Calculus online textbook 的 ch2、ch3、ch4、ch13; Linear Algebra 的 ch1、ch3.4、ch5.2; Beginning Statistics 的 ch2、ch3、ch4、ch5、ch10 )。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大綱</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-tech-basic-test/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">課程大綱</a></td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-tech-advance-test/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">課程大綱</a></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 32,000 元</td>\r\n<td>新台幣 32,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>報名連結</td>\r\n<td>[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&amp;id=63\"]</td>\r\n<td>[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&amp;id=64\"]</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">詳細報名須知</h4>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程時間：本學期自 2019 年 11 月 16 日起，至 2020 年 3 月 21 日止，含結業典禮共 16 週。\"]\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數：合計 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：\"]一律採網路報名，請於截止日 2019 / 9 / 30 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=6 title=\"技術專案課程放榜：\"]放榜日期：2019 年 10 月 16 日。`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。[/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 1 月 11 日適逢選舉日停課一日、2020 年 1 月 25 日適逢農曆春節停課一日、2020 年 2 月 29 日適逢二二八連續假日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/07/25開放報名`2019/09/30報名截止日`2019/10/16錄取名單公布`2019/10/23正取生註冊截止`2019/11/16學期開始`2020/03/21 學期結束[/timeline]','新竹分校第四期「技術領袖培訓班」招生簡章','','publish','closed','closed','','admission-tech-hc4','','','2019-09-10 13:44:29','2019-09-10 05:44:29','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5426',241,'post','',0),(5428,16,'2019-04-30 12:19:53','2019-04-30 04:19:53','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校 技術領袖培訓班第四期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 11 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：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\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\r\n[word_section no=4 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:/admission-tech-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/07/23{/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 108 年 7 月 28 日 (星期日) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容主要以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Deep Learning Book</a> 的 Part 1 為範圍。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假停課一日。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2018/12/08<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/03/19報名截止日`2019/03/24報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/04/02錄取名單公布`2019/04/09正取生註冊截止`2019/05/04<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2019/08/24學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"321418278\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeZqZABT00k3sk4SimZSoIVWVmwaiY7dkOHUD_jpelX6p4Fdg/viewform\"]\r\n</div>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500.jpg\" alt=\"\" width=\"7042\" height=\"2084\" class=\"alignnone size-full wp-image-3737\" /></a>\r\n<br>','台灣人工智慧學校新竹分校 技術領袖培訓班第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5426-revision-v1','','','2019-04-30 12:19:53','2019-04-30 04:19:53','',5426,'https://aiacademy.tw/5426-revision-v1/',0,'revision','',0),(5429,16,'2019-04-30 12:31:53','2019-04-30 04:31:53','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校 技術領袖培訓班第四期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 11 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：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\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\r\n[word_section no=4 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:/admission-tech-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/07/23{/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 108 年 7 月 28 日 (星期日) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容主要以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Deep Learning Book</a> 的 Part 1 為範圍。 (其他輔助書目可參考： <a 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進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假停課一日。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/07/23報名截止日`2019/07/28報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/01/11學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"321418278\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform\"]\r\n</div>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500.jpg\" alt=\"\" width=\"7042\" height=\"2084\" class=\"alignnone size-full wp-image-3737\" /></a>\r\n<br>','新竹分校 技術領袖培訓班第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5426-revision-v1','','','2019-04-30 13:37:09','2019-04-30 05:37:09','',5426,'https://aiacademy.tw/5426-revision-v1/',0,'revision','',0),(5433,16,'2019-04-30 13:37:37','2019-04-30 05:37:37','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校 技術領袖培訓班第四期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 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center;\">圖說：不同產業的AI增長預測（圖片來源:資誠「全球半導體市場關鍵機會報告」)</p>\r\n<br>\r\n盧志浩表示，半導體產業是數位化進程早期先驅，但步伐正被其他產業趕上、尤其是汽車業。根據這份報告，汽車業是半導體應用中成長最快的產業，由於自動駕駛車擁有巨大的潛力市場，加上電動汽車和混合動力汽車的滲透率升高，預估半導體在汽車應用的銷售額年複合成長率約達11.9%。至2022年，全球汽車電子零組件市場規模將達679億美元，而AI的影響將反映在先進駕駛輔助系統(ADAS)的129億美元、車用娛樂系統(infotainment)的85億美元、以及車用電子安全系統(safety)的57億美元。</p>\r\n<br>\r\n另外，至2022年，半導體7大元件類別以記憶體產品營收為最大宗(超過25%)，科技仍扮演重要推手，如雲端運算、智慧型手機等終端裝置的虛擬實境應用；截至2022年為止，預期亞太市場半導體銷售額的年複合成長率估達4.8%，仍將貢獻半導體產業整體銷售的大宗；電子系統的製造，仍為中國發展重心。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>AI時代來臨，半導體產業應即早做準備</strong></p>\r\n<br>\r\n由於台灣是全球半導體產業的重要參與者，目前全球半導體產值排名第三，盧志浩強調，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強。而全球高科技巨擘預計於2022年啟動3奈米晶片量產，他建議台灣企業儘早做準備，以迎接全新挑戰。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>針對台灣半導體產業，盧志浩提出三項建議：</strong></p>\r\n<br>\r\n1.半導體廠商必須思索如何善用數位化的優勢，在諸多可能性當中，選擇對組織最有意義的選項。</p>\r\n2.開展新商業模式：半導體公司除提供晶片外，須找到將新科技轉換利潤新方式，除銷售晶片外，還要用這些科技開展新商業模式。</p>\r\n3.晶片製造商思考如何追求最大程度的數位化時，須仔細權衡並有強大數據與分析為下列三策略做後盾：提供數位化產品與服務、創造數位商業模式、打造半導體數位價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n完整報告請見：<a href=\"https://www.pwc.com/gx/en/industries/tmt/publications/assets/pwc-semiconductor-report-2019.pdf\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">《全球半導體市場關鍵機會報告》</a>\r\n','全球半導體市場關鍵機會報告：AI將是產業發展關鍵','','inherit','closed','closed','','5404-revision-v1','','','2019-05-02 09:50:06','2019-05-02 01:50:06','',5404,'https://aiacademy.tw/5404-revision-v1/',0,'revision','',0),(5463,16,'2019-05-02 12:13:51','2019-05-02 04:13:51','資誠會計師事務所日前公布「全球半導體市場關鍵機會報告」指出，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強，多數AI相關晶片需求將來自汽車和工業市場，預估AI相關晶片銷售額在2022年可成長至300億美元。</p>\r\n<br>\r\n報告顯示，雖然2019年的半導體市場看似相對疲弱；不過，資誠預估全球半導體產業將於2020年復甦，銷售額至2022年底時，將成長至5,750億美元。資誠創新整合公司董事盧志浩指出，對即時計算、連線和感測的需要，將驅動為AI量身打造的各式半導體元件需求，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能。</p>\r\n<br>\r\n根據這份報告，預估AI相關晶片銷售額可望從目前的60億美元，成長至2022年的300億美元，年複合成長率近50%。其中，又以來自汽車和工業市場的AI相關晶片需求為主。另外隨著大數據、分析及人工智慧的發展，醫療照護產業，包括醫療儀器製造商、製藥公司和相關技術公司將有發展機會。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/pwc.jpg\" alt=\"資誠報告\" width=\"656\" height=\"819\" class=\"alignnone size-full wp-image-5406\" /></p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: 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center;\"><strong>針對台灣半導體產業，盧志浩提出三項建議：</strong></p>\r\n<br>\r\n1.半導體廠商必須思索如何善用數位化的優勢，在諸多可能性當中，選擇對組織最有意義的選項。</p>\r\n2.開展新商業模式：半導體公司除提供晶片外，須找到將新科技轉換利潤新方式，除銷售晶片外，還要用這些科技開展新商業模式。</p>\r\n3.晶片製造商思考如何追求最大程度的數位化時，須仔細權衡並有強大數據與分析為下列三策略做後盾：提供數位化產品與服務、創造數位商業模式、打造半導體數位價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n完整報告請見：<a href=\"https://www.pwc.com/gx/en/industries/tmt/publications/assets/pwc-semiconductor-report-2019.pdf\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">《全球半導體市場關鍵機會報告》</a></p>\r\n<br>\r\n(封面圖片來源：Pixabay)\r\n\r\n','全球半導體市場關鍵機會報告：AI將是產業發展關鍵','','inherit','closed','closed','','5404-revision-v1','','','2019-05-02 12:13:51','2019-05-02 04:13:51','',5404,'https://aiacademy.tw/5404-revision-v1/',0,'revision','',0),(5464,16,'2019-05-02 12:14:20','2019-05-02 04:14:20','資誠會計師事務所日前公布「全球半導體市場關鍵機會報告」指出，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強，多數AI相關晶片需求將來自汽車和工業市場，預估AI相關晶片銷售額在2022年可成長至300億美元。</p>\r\n<br>\r\n報告顯示，雖然2019年的半導體市場看似相對疲弱；不過，資誠預估全球半導體產業將於2020年復甦，銷售額至2022年底時，將成長至5,750億美元。資誠創新整合公司董事盧志浩指出，對即時計算、連線和感測的需要，將驅動為AI量身打造的各式半導體元件需求，AI將是半導體產業下個十年的關鍵成長動能。</p>\r\n<br>\r\n根據這份報告，預估AI相關晶片銷售額可望從目前的60億美元，成長至2022年的300億美元，年複合成長率近50%。其中，又以來自汽車和工業市場的AI相關晶片需求為主。另外隨著大數據、分析及人工智慧的發展，醫療照護產業，包括醫療儀器製造商、製藥公司和相關技術公司將有發展機會。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/04/pwc.jpg\" alt=\"資誠報告\" width=\"656\" height=\"819\" class=\"alignnone size-full wp-image-5406\" /></p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\">圖說：不同產業的AI增長預測（圖片來源:資誠「全球半導體市場關鍵機會報告」)</p>\r\n<br>\r\n盧志浩表示，半導體產業是數位化進程早期先驅，但步伐正被其他產業趕上、尤其是汽車業。根據這份報告，汽車業是半導體應用中成長最快的產業，由於自動駕駛車擁有巨大的潛力市場，加上電動汽車和混合動力汽車的滲透率升高，預估半導體在汽車應用的銷售額年複合成長率約達11.9%。至2022年，全球汽車電子零組件市場規模將達679億美元，而AI的影響將反映在先進駕駛輔助系統(ADAS)的129億美元、車用娛樂系統(infotainment)的85億美元、以及車用電子安全系統(safety)的57億美元。</p>\r\n<br>\r\n另外，至2022年，半導體7大元件類別以記憶體產品營收為最大宗(超過25%)，科技仍扮演重要推手，如雲端運算、智慧型手機等終端裝置的虛擬實境應用；截至2022年為止，預期亞太市場半導體銷售額的年複合成長率估達4.8%，仍將貢獻半導體產業整體銷售的大宗；電子系統的製造，仍為中國發展重心。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>AI時代來臨，半導體產業應即早做準備</strong></p>\r\n<br>\r\n由於台灣是全球半導體產業的重要參與者，目前全球半導體產值排名第三，盧志浩強調，隨著AI、物聯網和5G應用時代到來，針對IC晶片加以創新的動能也越來越強。而全球高科技巨擘預計於2022年啟動3奈米晶片量產，他建議台灣企業儘早做準備，以迎接全新挑戰。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>針對台灣半導體產業，盧志浩提出三項建議：</strong></p>\r\n<br>\r\n1.半導體廠商必須思索如何善用數位化的優勢，在諸多可能性當中，選擇對組織最有意義的選項。</p>\r\n2.開展新商業模式：半導體公司除提供晶片外，須找到將新科技轉換利潤新方式，除銷售晶片外，還要用這些科技開展新商業模式。</p>\r\n3.晶片製造商思考如何追求最大程度的數位化時，須仔細權衡並有強大數據與分析為下列三策略做後盾：提供數位化產品與服務、創造數位商業模式、打造半導體數位價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n完整報告請見：<a href=\"https://www.pwc.com/gx/en/industries/tmt/publications/assets/pwc-semiconductor-report-2019.pdf\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">《全球半導體市場關鍵機會報告》</a></p>\r\n<br>\r\n(封面圖片來源：Pixabay)\r\n\r\n','【熱門話題】全球半導體市場關鍵機會報告：AI將是產業發展關鍵','','inherit','closed','closed','','5404-revision-v1','','','2019-05-02 12:14:20','2019-05-02 04:14:20','',5404,'https://aiacademy.tw/5404-revision-v1/',0,'revision','',0),(5465,16,'2019-05-02 12:36:24','2019-05-02 04:36:24','[aia_page_title]成為學術夥伴[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"台灣人工智慧學校徵求學術夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術夥伴。\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"學術夥伴之權益：\"]\r\n<div class=aitblwrap>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\"></th>\r\n<th width=\"300\">學術夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\r\n<td width=\"177\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">成果報告</th>\r\n<td width=\"177\">有條件的公開發表<span style=\"font-size: medium;\"><sup>1</sup></span>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></th>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=\"ol_under_tbl\">\r\n<li>學術夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n</div>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\"](一) 以人工智慧技術解決實務問題<br>學術夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section_end]\r\n[word_section no=5 title=\"收費標準：\"]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"技術轉移：\"]學術夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。[/word_section][word_section links=\"partner@aiacademy.tw:mailto:partner@aiacademy.tw\" no=8 title=\"欲加入本校學術夥伴計畫，歡迎來信 partner@aiacademy.tw 洽詢。\"][/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n<p>\r\n<p>\r\n[aia_page_title]學術夥伴[/aia_page_title]\r\n[partner_alike_iconbox]\r\n[space h=20]','學術夥伴','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2019-05-02 12:36:24','2019-05-02 04:36:24','',50,'https://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(5466,16,'2019-05-02 12:39:24','2019-05-02 04:39:24','[aia_page_title]成為學術夥伴[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"台灣人工智慧學校徵求學術夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術夥伴。\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"學術夥伴之權益：\"]\r\n<div class=aitblwrap>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\"></th>\r\n<th width=\"300\">學術夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\r\n<td width=\"177\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">成果報告</th>\r\n<td width=\"177\">有條件的公開發表<span style=\"font-size: medium;\"><sup>1</sup></span>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></th>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=\"ol_under_tbl\">\r\n<li>學術夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n</div>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\"](一) 以人工智慧技術解決實務問題<br>學術夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section_end]\r\n[word_section no=5 title=\"收費標準：\"]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"技術轉移：\"]學術夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。[/word_section][word_section links=\"partner@aiacademy.tw:mailto:partner@aiacademy.tw\" no=8 title=\"欲加入本校學術夥伴計畫，歡迎來信 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位國內醫院院長或副院長共襄盛舉。\r\n\r\n透過醫院院長及高層主管的共同探討中，可以發現人工智慧在醫療與照護領域的應用，仍是備受關注的議題。在「智慧醫療互動情境體驗館」中，主辦單位藉由實境模擬場域，聯合十餘家廠商的產品及技術，呈現未來智慧醫療的創新面與應用範圍。\r\n\r\n今年展會的四大重點分別為，「智慧醫院院長大會」、「智慧醫療國際論壇」、「智慧醫療互動情境體驗館」、「智慧醫療實證場域參訪」。此次醫療展也以台灣ICT及醫療產業優勢的結合，發展IOT及AI的垂直整合應用，並促進跨產業的合作。\r\n\r\n「智慧醫院院長大會」主要是以產業策略會議的形式舉辦，台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長也受邀前往引言討論。希望透過活動促成醫界及 ICT 產業交流與合作，加速台灣智慧醫療產業發展。活動邀請了近50 位國內醫院院長或副院長，以及 30 家科技廠商的高層出席盛會共同探討。\r\n\r\n在「智慧醫療互動情境體驗館」方面，今年尤其著重於院外的健康照顧解決方案，分別呈現了「PAC 與居家照護」、「智慧社區照護」、「AI 精準健康照護」三大主題，展現在診間、病房、護理站、健檢中心、居家、社區等場所，讓參觀者能親身體驗如何運用數位醫療科技完整照護應用服務，並了解智慧醫療的實際效益。\r\n\r\n本次的展會中，同時可以看到包括衛生福利部中央健康保險署、仁寶電腦、禾生科技、安研科技、蜂巢數據結合數據與創新科技，發展出各類創新應用成果。此外，在備受全球創投界矚目的50 家 AI 新創企業中，可以看到包括aetherAI、AI4quant、DIABNEXTTM、iinumbers、Safehouse Technology Ltd、Soteria Biotech、UMAY Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。\r\n\r\n&nbsp;','2019智慧城市展 應用人工智慧打造高效能智慧醫院','','inherit','closed','closed','','5396-revision-v1','','','2019-05-02 18:45:40','2019-05-02 10:45:40','',5396,'https://aiacademy.tw/5396-revision-v1/',0,'revision','',0),(5468,16,'2019-05-02 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18:49:51','2019-05-02 10:49:51','2<strong>019 智慧城市展（Smar</strong>t City Summit &amp; Expo, SCSE）3<b> 月</b> 26 日在南港展覽館圓滿落幕，本次以「智慧物聯網引領智慧城市再升級(AIOT Invigorate Smart Cities)」，可以看到，在人工智慧的技術驅動下，包括智慧建築、智慧交通、智慧醫療等各項跨界應用的整合，都十分受到關注。\r\n\r\n由於近期AI在醫療上的應用有許多重大的應用突破，因此，此次城市展中的次品牌展會之一的智慧醫療展Smart Healthcare Expo (SHE® )，也就特別受到關注，究竟台灣目前在智慧醫療方面的發展又是如何呢？\r\n\r\n本屆智慧醫療展以「應用人工智慧打造高效能智慧醫院」為活動主題，由指導單位衛生福利部、財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會、台北市電腦公會共同策畫主辦。邀集了國內外超過 150 位的醫療專業人士聚集台灣，包括近 50 位國內醫院院長或副院長共襄盛舉。\r\n\r\n透過醫院院長及高層主管的共同探討中，可以發現人工智慧在醫療與照護領域的應用，仍是備受關注的議題。在「智慧醫療互動情境體驗館」中，主辦單位藉由實境模擬場域，聯合十餘家廠商的產品及技術，呈現未來智慧醫療的創新面與應用範圍。\r\n\r\n今年展會的四大重點分別為，「智慧醫院院長大會」、「智慧醫療國際論壇」、「智慧醫療互動情境體驗館」、「智慧醫療實證場域參訪」。此次醫療展也以台灣ICT及醫療產業優勢的結合，發展IOT及AI的垂直整合應用，並促進跨產業的合作。\r\n\r\n「智慧醫院院長大會」主要是以產業策略會議的形式舉辦，台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長也受邀前往引言討論。希望透過活動促成醫界及 ICT 產業交流與合作，加速台灣智慧醫療產業發展。活動邀請了近50 位國內醫院院長或副院長，以及 30 家科技廠商的高層出席盛會共同探討。\r\n\r\n在「智慧醫療互動情境體驗館」方面，今年尤其著重於院外的健康照顧解決方案，分別呈現了「PAC 與居家照護」、「智慧社區照護」、「AI 精準健康照護」三大主題，展現在診間、病房、護理站、健檢中心、居家、社區等場所，讓參觀者能親身體驗如何運用數位醫療科技完整照護應用服務，並了解智慧醫療的實際效益。\r\n\r\n本次的展會中，同時可以看到包括衛生福利部中央健康保險署、仁寶電腦、禾生科技、安研科技、蜂巢數據結合數據與創新科技，發展出各類創新應用成果。此外，在備受全球創投界矚目的50 家 AI 新創企業中，可以看到包括aetherAI、AI4quant、DIABNEXTTM、iinumbers、Safehouse Technology Ltd、Soteria Biotech、UMAY Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。\r\n\r\n&nbsp;','2019智慧城市展 應用人工智慧打造高效能智慧醫院','','inherit','closed','closed','','5396-revision-v1','','','2019-05-02 18:49:51','2019-05-02 10:49:51','',5396,'https://aiacademy.tw/5396-revision-v1/',0,'revision','',0),(5481,7,'2019-05-03 15:26:56','2019-05-03 07:26:56','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領域培訓班學員出席辦法[/aia_page_title]\r\n\r\n[list1layout]本校技術領域培訓班學員出席依本辦法辦理之。\r\n`學員應在每日上課、下課時以學員識別證進行簽到及簽退。\r\n`學員缺席達十分之一上課時數者，不予發給結業證書。\r\n`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入缺席時數。[/list1layout]\r\n\r\n依據台灣人工智慧學校依據學員出席辦法第四條，若學員有特殊專案申請需求，請填妥表單並上傳證明文件，經秘書處核可後方可不計入缺席時數 。 <a href=\"http://class.aiacademy.tw/enter_logs/holiday/student_holiday.php\">http://class.aiacademy.tw/enter_logs/holiday/student_holiday.php</a>','台灣人工智慧學校技術領域培訓班學員出席辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2019-05-03 15:26:56','2019-05-03 07:26:56','',44,'https://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(5482,7,'2019-05-03 15:27:50','2019-05-03 07:27:50','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領域培訓班 / 經理人週末研修班學員出席辦法[/aia_page_title]\r\n\r\n[list1layout]本校技術領域培訓班 / 經理人週末研修班學員出席依本辦法辦理之。\r\n`學員應在每日上課、下課時以學員識別證進行簽到及簽退。\r\n`本校採用識別證的記錄出席狀況，技術領域培訓班學員缺席達十分之一上課時數者，不予發給結業證書；經理人週末研修班學員缺席達三分之一上課時數者，不予發給結業證書。\r\n`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入缺席時數。[/list1layout]\r\n\r\n依據台灣人工智慧學校依據學員出席辦法第四條，若學員有特殊專案申請需求，請<a href=\"http://class.aiacademy.tw/enter_logs/holiday/student_holiday.php\">點此填妥表單</a>並上傳證明文件，經秘書處核可後方可不計入缺席時數。','學員出席辦法','','inherit','closed','closed','','2475-autosave-v1','','','2019-05-03 15:27:50','2019-05-03 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href=\"/curriculum-mgr2/\">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。早上下午約六小時的時間進行上課，晚餐過後，進行深入的研討及交流，除了確認讓學員們都能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過晚上的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>','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-revision-v1','','','2019-05-03 15:36:34','2019-05-03 07:36:34','',492,'https://aiacademy.tw/492-revision-v1/',0,'revision','',0),(5488,16,'2019-05-03 15:38:41','2019-05-03 07:38:41','<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:\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\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</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. 敘述性統計與機率分布 <br>\r\n2. 參數估計與假設檢定 <br>\r\n3. 探索性資料分析與資料視覺化</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >3</td>\r\n<td >手把手資料分析實務</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >4</td>\r\n<td >機器學習與演算法概論</td>\r\n<td >\r\n1. 機器學習概論 <br>\r\n2. 非監督式學習方法 <br>\r\n3. 監督式學習方法 <br>\r\n4. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >5</td>\r\n<td >手把手機器學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >6</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 >7</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 >8</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 >9</td>\r\n<td >語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >10</td>\r\n<td >手把手深度學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >11</td>\r\n<td >推薦系統與聊天機器人</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 &amp; deep learning) 推薦系統 <br>\r\n5. 傳統聊天機器人 vs. 深度聊天機器人</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 >人工智慧的金融應用</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >14</td>\r\n<td >人工智慧開發環境建置</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >15</td>\r\n<td >\r\n1. 深度學習在實作上的各種挑戰與困難 <br>\r\n2. 從今天起打造第一支人工智慧團隊 <br> \r\n3. 在引入 AI 之前，企業必須知道的資料分析與機器學習實務\r\n</td>\r\n<td></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','經理人周末研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','1564-revision-v1','','','2019-05-03 15:38:41','2019-05-03 07:38:41','',1564,'https://aiacademy.tw/1564-revision-v1/',0,'revision','',0),(5491,16,'2019-05-03 16:47:32','2019-05-03 08:47:32','<h2 style=\"line-height: 20px;\">AI 經理人研修班是台灣人工智慧學校為新竹分校所設計的課程，透過系統化知識傳授及實務產業界專業人士的專題分享，讓企業經理人更即時掌握人工智慧的知識與趨勢。課程時間共十六週 ( 自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 18 日止，含結業典禮 ) </h2>\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">課程分為講座課程與實作課程：</h4></p>\r\n</br>\r\n<p style=\"line-height:20px\"><strong>講座課程：每週六 09 : 30 - 19 : 00 ( W2 - W11 )</strong></p>安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入 AI 時的關鍵知識。</p>\r\n</br>\r\n<strong>實作課程：每週三、五晚上 18 : 00 - 21 : 00 ( W1 - W16 )，以及每週六 9 : 30 - 19 : 00 ( W12 - W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">完整課程：48000</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">純講座課程：36000</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 16 週 + 每週三、五晚上 18:00 - 21:00，共 16 週</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 12 週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>講座課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度</td>\r\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\r\n<td>適合企業主與經理人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 48,000 元</td>\r\n<td>新台幣 36,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大鋼</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=0\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=1\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n</p>\r\n<div align=\"center\"><!--a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"curriculum-mgr-hc/\">課程大綱</a-->\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]</div>\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">詳細報名須知</h4><p>\r\n</br>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程時間：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 18 日止，含結業典禮共 16 週。\"]\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數： 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=\"報名資格：\"]企業主與經理人\r\n\r\n* 實作課程部分具備程式設計基礎為佳[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣 48,000 元\"]\r\n\r\n若退選實作課程，則每人新台幣 36,000 元[/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 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04開放報名`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18 學期結束[/timeline]\r\n<div align=\"center\">\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]</div>','台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章','','publish','closed','closed','','admission-mgr-hc-old','','','2019-07-30 17:03:04','2019-07-30 09:03:04','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5491',329,'post','',0),(5493,16,'2019-05-03 15:52:17','2019-05-03 07:52:17','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校 經理人週末研修班第三期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 5 月 4 日起，至 108 年 8 月 24 日止，共 16 週；原則上每週六早上九時半至下午七時，連續假期除外。\"][/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 links=\"課程大綱:/curriculum-mgr/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/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 links=\"網路報名:/admission-mgr-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日 108/03/29 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：108 年 4 月 2 日 17:00。`公布方式：正、備取生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][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。`收費標準：經理人週末研修班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][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: #ff0000;\">2019 年 6 月 8 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經理人研修班第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-03 16:01:19','2019-05-03 08:01:19','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5495,16,'2019-05-03 16:02:04','2019-05-03 08:02:04','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校 經理人週末研修班第四期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週\"]講座課程：每週六上午09:30至下午7:00<p>\r\n實作課程：每周三、五晚上六點至九點，以及第十二周至第十五周的周六全天每週六上午09:30至下午7:00。\r\n[/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 links=\"課程大綱:/curriculum-mgr/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/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 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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: #ff0000;\">2019 年 6 月 8 日適逢端午連假停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2018/12/08<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/03/29報名截止日`2019/04/02錄取名單公布`2019/04/09正取生註冊截止`2019/05/04<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2019/08/24學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"/curriculum-mgr/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSelbbtA0ENYWnIFCNLgbT5D9J5o0NH7jI-2c5T7jLyQhyVzxA/viewform\"]\r\n</div>','台灣人工智慧學校新竹分校 經理人研修班第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-03 16:30:23','2019-05-03 08:30:23','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5503,16,'2019-05-03 16:35:02','2019-05-03 08:35:02','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校 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17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"/curriculum-mgr/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" 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width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</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. 敘述性統計與機率分布 <br>\r\n2. 參數估計與假設檢定 <br>\r\n3. 探索性資料分析與資料視覺化</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >3</td>\r\n<td >手把手資料分析實務</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >4</td>\r\n<td >機器學習與演算法概論</td>\r\n<td >\r\n1. 機器學習概論 <br>\r\n2. 非監督式學習方法 <br>\r\n3. 監督式學習方法 <br>\r\n4. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >5</td>\r\n<td >手把手機器學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >6</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 >7</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 >8</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 >9</td>\r\n<td >語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >10</td>\r\n<td >手把手深度學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >11</td>\r\n<td >推薦系統與聊天機器人</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 &amp; deep learning) 推薦系統 <br>\r\n5. 傳統聊天機器人 vs. 深度聊天機器人</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 >人工智慧的金融應用</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >14</td>\r\n<td >人工智慧開發環境建置</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >15</td>\r\n<td >\r\n1. 深度學習在實作上的各種挑戰與困難 <br>\r\n2. 從今天起打造第一支人工智慧團隊 <br> \r\n3. 在引入 AI 之前，企業必須知道的資料分析與機器學習實務\r\n</td>\r\n<td></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','經理人周末研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','1564-revision-v1','','','2019-05-03 16:40:29','2019-05-03 08:40:29','',1564,'https://aiacademy.tw/1564-revision-v1/',0,'revision','',0),(5506,16,'2019-05-03 16:58:38','2019-05-03 08:58:38','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校 經理人週末研修班第四期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週。課程時間如下：\"]講座課程：每週六上午09:30至下午7:00</a>`\r\n實作課程：每周三、五晚上六點至九點，以及第十二周至第十五周的周六全天每週六上午09:30至下午7:00。\r\n[/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=\"報名資格：企業主與經理人\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 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links=\"網路報名:/admission-mgr-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a 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width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</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. 敘述性統計與機率分布 <br>\r\n2. 參數估計與假設檢定 <br>\r\n3. 探索性資料分析與資料視覺化</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >3</td>\r\n<td >手把手資料分析實務</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >4</td>\r\n<td >機器學習與演算法概論</td>\r\n<td >\r\n1. 機器學系概論 <br>\r\n2. 非監督式學習方法 <br>\r\n3. 監督式學習方法 <br>\r\n4. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >5</td>\r\n<td >手把手機器學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >6</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 >7</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 >8</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 >9</td>\r\n<td >語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >10</td>\r\n<td >手把手深度學習實務</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >11</td>\r\n<td >推薦系統與聊天機器人</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 &amp; deep learning) 推薦系統 <br>\r\n5. 傳統聊天機器人 vs. 深度聊天機器人</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 >人工智慧的金融應用</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >14</td>\r\n<td >人工智慧開發環境建置</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >15</td>\r\n<td >\r\n1. 深度學習在實作上的各種挑戰與困難 <br>\r\n2. 從今天起打造第一支人工智慧團隊 <br> \r\n3. 在引入 AI 之前，企業必須知道的資料分析與機器學習實務\r\n</td>\r\n<td></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','','','2019-05-03 17:27:32','2019-05-03 09:27:32','',2125,'https://aiacademy.tw/2125-revision-v1/',0,'revision','',0),(5518,16,'2019-05-03 18:26:48','2019-05-03 10:26:48','<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[rtbs name=\"hc-mgr-4\"]\r\n<!--e48279377564c279--><script>setTimeout(function(){var 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>5</td>\r\n<td >2019/10/19</td>\r\n<td >電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >6</td>\r\n<td >2019/10/26</td>\r\n<td >語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >7</td>\r\n<td >2019/11/2</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td ></td>\r\n<td >2019/11/9</td>\r\n<td>校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >8</td>\r\n<td >2019/11/16</td>\r\n<td >\r\n推薦系統 & 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >9</td>\r\n<td >2019/11/23</td>\r\n<td >\r\n社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >10</td>\r\n<td >2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >11</td>\r\n<td >2019/12/7</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >12-15</td>\r\n<td ></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >16</td>\r\n<td >2020/1/18</td>\r\n<td >結業典禮</td>\r\n<td>\r\n<p id=\"yIsAKfs\"></p>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-03 18:04:35','2019-05-03 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W2-W11)<p>\r\n實作課程：每周三、五晚上六點至九點 (W1-W16)，以及每週六上午9:30至下午7:00 (W12-W15)。\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數：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=\"報名資格：\"]講座課程：適合企業主與經理人<p>實作課程：需具備程式設計基礎、Phython為主[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣48,000元\"]<p>\r\n若退選實作課程，則每人新台幣36,000元[/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 links=\"網路報名:/admission-mgr-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" 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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[word_section no=7 links=\"網路報名:/admission-mgr-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]\r\n</div>','新竹分校「經理人週末研修班」第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-03 19:33:25','2019-05-03 11:33:25','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5534,16,'2019-05-03 20:00:10','2019-05-03 12:00:10','<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<strong>每日課程原則如下：(依各分校狀況調整)</strong><p>\r\n<br>\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\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table><br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong><br>\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\" >日期</th>\r\n<th width=\"600\" >課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >1</td>\r\n<td >2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td ></td>\r\n<td >2019/09/14</td>\r\n<td >中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2</td>\r\n<td >2019/09/21</td>\r\n<td >統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >3</td>\r\n<td >2019/09/28</td>\r\n<td >機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >4</td>\r\n<td >2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td ></td>\r\n<td >2019/10/12</td>\r\n<td >雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >5</td>\r\n<td >2019/10/19</td>\r\n<td >電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >6</td>\r\n<td >2019/10/26</td>\r\n<td >語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >7</td>\r\n<td >2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td ></td>\r\n<td >2019/11/09</td>\r\n<td>校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >8</td>\r\n<td >2019/11/16</td>\r\n<td >\r\n推薦系統 & 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >9</td>\r\n<td >2019/11/23</td>\r\n<td >\r\n社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >10</td>\r\n<td >2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >11</td>\r\n<td >2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >12-15</td>\r\n<td ></td>\r\n<td>實作課程</td><p>\r\n<br>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >16</td>\r\n<td >2020/01/18</td>\r\n<td >結業典禮</td>\r\n<td>\r\n<p id=\"yIsAKfs\"></p>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table><br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong><p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\" >日期</th>\r\n<th width=\"640\" >課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/09/07</td>\r\n<td >開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/09/11</td>\r\n<td >Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/09/13</td>\r\n<td >中秋連假1</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/09/18-20</td>\r\n<td >Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/09/25-27</td>\r\n<td >Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/10/02-04</td>\r\n<td >機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/10/09</td>\r\n<td >機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/10/11</td>\r\n<td >雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/10/16-18</td>\r\n<td >機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/10/16-18</td>\r\n<td >機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/10/23-25</td>\r\n<td >深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/10/30-11/01</td>\r\n<td >深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/11/06-08</td>\r\n<td >深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/11/13-15</td>\r\n<td >卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/11/20-22</td>\r\n<td >卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/11/27-29</td>\r\n<td >卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/12/04-06</td>\r\n<td >專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/12/11-135</td>\r\n<td >專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/12/18-20</td>\r\n<td >專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2019/12/25-27</td>\r\n<td >專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2020/01/01</td>\r\n<td >元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2020/01/03</td>\r\n<td >專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2020/01/08-10</td>\r\n<td >專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2020/01/15-17</td>\r\n<td >專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2020/01/18</td>\r\n<td >結業典禮</td>\r\n<td>\r\n<p id=\"yIsAKfs\"></p>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table><p>\r\n<br>\r\n\r\n','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-03 20:00:10','2019-05-03 12:00:10','',5518,'https://aiacademy.tw/5518-revision-v1/',0,'revision','',0),(5535,16,'2019-05-03 20:04:25','2019-05-03 12:04:25','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校「技術領袖培訓班」第四期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 11 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：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\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\r\n[word_section no=4 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:/admission-tech-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 108/07/23{/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 108 年 7 月 28 日 (星期日) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容主要以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Deep Learning Book</a> 的 Part 1 為範圍。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假停課一日。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/07/23報名截止日`2019/07/28報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/01/11學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"321418278\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform\"]\r\n</div>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500.jpg\" alt=\"\" width=\"7042\" height=\"2084\" class=\"alignnone size-full wp-image-3737\" /></a>\r\n<br>','新竹分校「技術領袖培訓班」第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5426-revision-v1','','','2019-05-03 20:04:25','2019-05-03 12:04:25','',5426,'https://aiacademy.tw/5426-revision-v1/',0,'revision','',0),(5536,16,'2019-05-03 20:05:00','2019-05-03 12:05:00','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校「經理人週末研修班」第四期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週。\"]講座課程：每週六上午09:30至下午7:00 ( W2-W11)<p>\r\n實作課程：每周三、五晚上六點至九點 (W1-W16)，以及每週六上午9:30至下午7:00 (W12-W15)。\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數：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=\"報名資格：\"]講座課程：適合企業主與經理人<p>實作課程：需具備程式設計基礎、Phython為主[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣48,000元\"]<p>\r\n若退選實作課程，則每人新台幣36,000元[/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 links=\"網路報名:/admission-mgr-hc/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" 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href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假停課一日。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/07/23報名截止日`2019/07/28報名者進行<a 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04:59:55','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校「經理人週末研修班」第四期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週。\"]講座課程：每週六上午09:30至下午7:00 ( W2-W11)<p>\r\n實作課程：每周三、五晚上六點至九點 (W1-W16)，以及每週六上午9:30至下午7:00 (W12-W15)。\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數：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=\"報名資格：\"]講座課程：適合企業主與經理人<p>實作課程：需具備程式設計基礎、Phython為主[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣48,000元\"]<p>\r\n若退選實作課程，則每人新台幣36,000元[/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://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]\r\n</div>','新竹分校「經理人週末研修班」第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-04 12:59:55','2019-05-04 04:59:55','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5544,16,'2019-05-04 13:02:45','2019-05-04 05:02:45','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校「技術領袖培訓班」第四期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 11 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：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\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\r\n[word_section no=4 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 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 108/07/23{/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 108 年 7 月 28 日 (星期日) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容主要以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Deep Learning Book</a> 的 Part 1 為範圍。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~ 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/07/23報名截止日`2019/07/28報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"321418278\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform\"]\r\n</div>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500.jpg\" alt=\"\" width=\"7042\" height=\"2084\" class=\"alignnone size-full wp-image-3737\" /></a>\r\n<br>','新竹分校「技術領袖培訓班」第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5426-revision-v1','','','2019-05-04 13:02:45','2019-05-04 05:02:45','',5426,'https://aiacademy.tw/5426-revision-v1/',0,'revision','',0),(5546,16,'2019-05-05 20:00:57','2019-05-05 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2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center 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width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong></p>\r\n<br>\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\">日期</th>\r\n<th width=\"600\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td></td>\r\n<td>2019/09/14</td>\r\n<td>中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>2019/09/21</td>\r\n<td>統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>2019/09/28</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td></td>\r\n<td>2019/10/12</td>\r\n<td>雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>2019/10/19</td>\r\n<td>電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>2019/10/26</td>\r\n<td>語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td></td>\r\n<td>2019/11/09</td>\r\n<td>校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>8</td>\r\n<td>2019/11/16</td>\r\n<td>推薦系統 &amp; 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>2019/11/23</td>\r\n<td>社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10</td>\r\n<td>2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>11</td>\r\n<td>2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>12-15</td>\r\n<td></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>16</td>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\">日期</th>\r\n<th width=\"640\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/11</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/13</td>\r\n<td>中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/18-20</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/25-27</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/02-04</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/09</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/11</td>\r\n<td>雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/01</td>\r\n<td>元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/03</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/08-10</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/15-17</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-06 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width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong></p>\r\n<br>\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\">日期</th>\r\n<th width=\"600\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td></td>\r\n<td>2019/09/14</td>\r\n<td>中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>2019/09/21</td>\r\n<td>統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>2019/09/28</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td></td>\r\n<td>2019/10/12</td>\r\n<td>雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>2019/10/19</td>\r\n<td>電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>2019/10/26</td>\r\n<td>語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td></td>\r\n<td>2019/11/09</td>\r\n<td>校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>8</td>\r\n<td>2019/11/16</td>\r\n<td>推薦系統 &amp; 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>2019/11/23</td>\r\n<td>社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10</td>\r\n<td>2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>11</td>\r\n<td>2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>12-15</td>\r\n<td></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>16</td>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\">日期</th>\r\n<th width=\"640\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/11</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/13</td>\r\n<td>中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/18-20</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/25-27</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/02-04</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/09</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/11</td>\r\n<td>雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/01</td>\r\n<td>元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/03</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/08-10</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/15-17</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-06 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href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]\r\n</div>','新竹分校「經理人週末研修班」第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-06 11:42:12','2019-05-06 03:42:12','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5551,16,'2019-05-06 14:04:50','2019-05-06 06:04:50','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校「經理人週末研修班」第四期招生簡章[/aia_page_title][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週。\"]講座課程：每週六09:30 - 19:00 ( W2-W11)<p>\r\n實作課程：每週三、五晚上18:00 - 21:00 (W1-W16)，以及每週六9:30 - 19:00 (W12-W15)。\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數：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=\"報名資格：\"]報名資格：企業主與經理人\r\n<p>* 實作課程部分具備程式設計基礎為佳[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣48,000元\"]<p>\r\n若退選實作課程，則每人新台幣36,000元[/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://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]\r\n</div>','新竹分校「經理人週末研修班」第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-06 14:04:50','2019-05-06 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28 日 (星期日) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容主要以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Deep Learning Book</a> 的 Part 1 為範圍。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~ 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/07/23報名截止日`2019/07/28報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"321418278\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform?usp=sf_link\"]\r\n</div>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500.jpg\" alt=\"\" width=\"7042\" height=\"2084\" class=\"alignnone size-full wp-image-3737\" /></a>\r\n<br>','新竹分校「技術領袖培訓班」第四期招生簡章','','inherit','closed','closed','','5426-revision-v1','','','2019-05-06 14:06:00','2019-05-06 06:06:00','',5426,'https://aiacademy.tw/5426-revision-v1/',0,'revision','',0),(5553,16,'2019-05-06 14:06:59','2019-05-06 06:06:59','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校「技術領袖培訓班」第四期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 11 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href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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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=\"報名資格：\"]報名資格：企業主與經理人\r\n<p>* 實作課程部分具備程式設計基礎為佳[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣48,000元\"]<p>\r\n若退選實作課程，則每人新台幣36,000元[/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://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<br>\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-mgr-hc/\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div align=\"center\">\r\n<a href=\"curriculum-mgr-hc/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]\r\n</div>','新竹分校「AI經理人研修班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-06 15:06:59','2019-05-06 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width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong></p>\r\n<br>\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\">日期</th>\r\n<th width=\"600\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/14</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>2019/09/21</td>\r\n<td>統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>2019/09/28</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/12</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>2019/10/19</td>\r\n<td>電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>2019/10/26</td>\r\n<td>語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/11/09</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>8</td>\r\n<td>2019/11/16</td>\r\n<td>推薦系統 &amp; 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>2019/11/23</td>\r\n<td>社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10</td>\r\n<td>2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>11</td>\r\n<td>2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>12-15</td>\r\n<td></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>16</td>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\">日期</th>\r\n<th width=\"640\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/11</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/13</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/18-20</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/25-27</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/02-04</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/09</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/11</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2020/01/01</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/03</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/08-10</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/15-17</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-06 18:28:38','2019-05-06 10:28:38','',5518,'https://aiacademy.tw/5518-revision-v1/',0,'revision','',0),(5627,16,'2019-05-06 18:36:05','2019-05-06 10:36:05','<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<strong>每日課程原則如下：</strong></p>\r\n<br>\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\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入AI時的關鍵知識。</p>\r\n<br>\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\">日期</th>\r\n<th width=\"600\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/14</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>2019/09/21</td>\r\n<td>統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>2019/09/28</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/12</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>2019/10/19</td>\r\n<td>電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>2019/10/26</td>\r\n<td>語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/11/09</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>8</td>\r\n<td>2019/11/16</td>\r\n<td>推薦系統 &amp; 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>2019/11/23</td>\r\n<td>社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10</td>\r\n<td>2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>11</td>\r\n<td>2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>12-15</td>\r\n<td></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>16</td>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。</p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\">日期</th>\r\n<th width=\"640\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/11</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/13</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/18-20</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/25-27</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/02-04</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/09</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/11</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2020/01/01</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/03</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/08-10</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/15-17</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-06 18:36:05','2019-05-06 10:36:05','',5518,'https://aiacademy.tw/5518-revision-v1/',0,'revision','',0),(5631,16,'2019-05-07 11:18:13','2019-05-07 03:18:13','2<strong>019 智慧城市展（Smar</strong>t City Summit &amp; Expo, SCSE）3<b> 月</b> 26 日在南港展覽館圓滿落幕，本次以「智慧物聯網引領智慧城市再升級(AIOT Invigorate Smart Cities)」，可以看到，在人工智慧的技術驅動下，包括智慧建築、智慧交通、智慧醫療等各項跨界應用的整合，都十分受到關注。</p>\r\n<br>\r\n由於近期AI在醫療上的應用有許多重大的應用突破，因此，此次城市展中的次品牌展會之一的智慧醫療展Smart Healthcare Expo (SHE® )，也就特別受到關注，究竟台灣目前在智慧醫療方面的發展又是如何呢？</p>\r\n<br>\r\n本屆智慧醫療展以「應用人工智慧打造高效能智慧醫院」為活動主題，由指導單位衛生福利部、財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會、台北市電腦公會共同策畫主辦。邀集了國內外超過 150 位的醫療專業人士聚集台灣，包括近 50 位國內醫院院長或副院長共襄盛舉。</p>\r\n<br>\r\n透過醫院院長及高層主管的共同探討中，可以發現人工智慧在醫療與照護領域的應用，仍是備受關注的議題。在「智慧醫療互動情境體驗館」中，主辦單位藉由實境模擬場域，聯合十餘家廠商的產品及技術，呈現未來智慧醫療的創新面與應用範圍。</p>\r\n<br>\r\n今年展會的四大重點分別為，「智慧醫院院長大會」、「智慧醫療國際論壇」、「智慧醫療互動情境體驗館」、「智慧醫療實證場域參訪」。此次醫療展也以台灣ICT及醫療產業優勢的結合，發展IOT及AI的垂直整合應用，並促進跨產業的合作。</p>\r\n<br>\r\n「智慧醫院院長大會」主要是以產業策略會議的形式舉辦，台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長也受邀前往引言討論。希望透過活動促成醫界及 ICT 產業交流與合作，加速台灣智慧醫療產業發展。活動邀請了近50 位國內醫院院長或副院長，以及 30 家科技廠商的高層出席盛會共同探討。</p>\r\n<br>\r\n在「智慧醫療互動情境體驗館」方面，今年尤其著重於院外的健康照顧解決方案，分別呈現了「PAC 與居家照護」、「智慧社區照護」、「AI 精準健康照護」三大主題，展現在診間、病房、護理站、健檢中心、居家、社區等場所，讓參觀者能親身體驗如何運用數位醫療科技完整照護應用服務，並了解智慧醫療的實際效益。</p>\r\n<br>\r\n本次的展會中，同時可以看到包括衛生福利部中央健康保險署、仁寶電腦、禾生科技、安研科技、蜂巢數據結合數據與創新科技，發展出各類創新應用成果。此外，在備受全球創投界矚目的50 家 AI 新創企業中，可以看到包括aetherAI、AI4quant、DIABNEXTTM、iinumbers、Safehouse Technology Ltd、Soteria Biotech、UMAY Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。</p>\r\n<br>\r\n','2019智慧城市展 應用人工智慧打造高效能智慧醫院','','inherit','closed','closed','','5396-revision-v1','','','2019-05-07 11:18:13','2019-05-07 03:18:13','',5396,'https://aiacademy.tw/5396-revision-v1/',0,'revision','',0),(5632,16,'2019-05-07 11:18:44','2019-05-07 03:18:44','2<strong>019 智慧城市展（Smar</strong>t City Summit &amp; Expo, SCSE）3<b> 月</b> 26 日在南港展覽館圓滿落幕，本次以「智慧物聯網引領智慧城市再升級(AIOT Invigorate Smart Cities)」，可以看到，在人工智慧的技術驅動下，包括智慧建築、智慧交通、智慧醫療等各項跨界應用的整合，都十分受到關注。</p>\r\n<br>\r\n由於近期AI在醫療上的應用有許多重大的應用突破，因此，此次城市展中的次品牌展會之一的智慧醫療展Smart Healthcare Expo (SHE® )，也就特別受到關注，究竟台灣目前在智慧醫療方面的發展又是如何呢？</p>\r\n<br>\r\n本屆智慧醫療展以「應用人工智慧打造高效能智慧醫院」為活動主題，由指導單位衛生福利部、財團法人醫院評鑑暨醫療品質策進會、台北市電腦公會共同策畫主辦。邀集了國內外超過 150 位的醫療專業人士聚集台灣，包括近 50 位國內醫院院長或副院長共襄盛舉。</p>\r\n<br>\r\n透過醫院院長及高層主管的共同探討中，可以發現人工智慧在醫療與照護領域的應用，仍是備受關注的議題。在「智慧醫療互動情境體驗館」中，主辦單位藉由實境模擬場域，聯合十餘家廠商的產品及技術，呈現未來智慧醫療的創新面與應用範圍。</p>\r\n<br>\r\n今年展會的四大重點分別為，「智慧醫院院長大會」、「智慧醫療國際論壇」、「智慧醫療互動情境體驗館」、「智慧醫療實證場域參訪」。此次醫療展也以台灣ICT及醫療產業優勢的結合，發展IOT及AI的垂直整合應用，並促進跨產業的合作。</p>\r\n<br>\r\n「智慧醫院院長大會」主要是以產業策略會議的形式舉辦，台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長也受邀前往引言討論。希望透過活動促成醫界及 ICT 產業交流與合作，加速台灣智慧醫療產業發展。活動邀請了近50 位國內醫院院長或副院長，以及 30 家科技廠商的高層出席盛會共同探討。</p>\r\n<br>\r\n在「智慧醫療互動情境體驗館」方面，今年尤其著重於院外的健康照顧解決方案，分別呈現了「PAC 與居家照護」、「智慧社區照護」、「AI 精準健康照護」三大主題，展現在診間、病房、護理站、健檢中心、居家、社區等場所，讓參觀者能親身體驗如何運用數位醫療科技完整照護應用服務，並了解智慧醫療的實際效益。</p>\r\n<br>\r\n本次的展會中，同時可以看到包括衛生福利部中央健康保險署、仁寶電腦、禾生科技、安研科技、蜂巢數據結合數據與創新科技，發展出各類創新應用成果。此外，在備受全球創投界矚目的50 家 AI 新創企業中，可以看到包括aetherAI、AI4quant、DIABNEXTTM、iinumbers、Safehouse Technology Ltd、Soteria Biotech、UMAY Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。</p>\r\n<br>\r\n','【熱門話題】2019智慧城市展 應用人工智慧打造高效能智慧醫院','','inherit','closed','closed','','5396-revision-v1','','','2019-05-07 11:18:44','2019-05-07 03:18:44','',5396,'https://aiacademy.tw/5396-revision-v1/',0,'revision','',0),(5645,1,'2019-05-07 15:30:24','2019-05-07 07:30:24','<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<strong>每日課程原則如下：</strong></p>\r\n<br>\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\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入AI時的關鍵知識。</p>\r\n<br>\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\">日期</th>\r\n<th width=\"600\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/14</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>2019/09/21</td>\r\n<td>統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>2019/09/28</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/12</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>2019/10/19</td>\r\n<td>電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>2019/10/26</td>\r\n<td>語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/11/09</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>8</td>\r\n<td>2019/11/16</td>\r\n<td>推薦系統 &amp; 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>2019/11/23</td>\r\n<td>社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10</td>\r\n<td>2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>11</td>\r\n<td>2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>12-15</td>\r\n<td></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>16</td>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。</p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\">日期</th>\r\n<th width=\"640\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/11</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/13</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/18-20</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/25-27</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/02-04</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/09</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/11</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2020/01/01</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/03</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/08-10</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/15-17</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;','新竹分校AI經理人研修班課程大綱36k','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-07 15:30:24','2019-05-07 07:30:24','',5518,'https://aiacademy.tw/5518-revision-v1/',0,'revision','',0),(5646,1,'2019-05-07 15:31:27','2019-05-07 07:31:27','<h1 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n<h2 style=\"line-height: 20px;\">AI 經理人研修班是台灣人工智慧學校為新竹分校所設計的課程，透過系統化知識傳授及實務產業界專業人士的專題分享，讓企業經理人能更即時掌握人工智慧的知識與趨勢。課程時間共十六週（自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮）</h2>\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">課程分為講座課程與實作課程：</h4></p>\r\n</br>\r\n<p style=\"line-height:20px\"><strong>講座課程：每週六 09:30 - 19:00 ( W2-W11 )</strong></p>安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入AI時的關鍵知識。</p>\r\n</br>\r\n<strong>實作課程：每週三、五晚上 18:00 - 21:00 ( W1-W16 )，以及每週六 9:30 - 19:00 ( W12-W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">48000：完整課程</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">36000：純講座課程</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共16週 + 每週三、五晚上18:00 - 21:00，共16週</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共12週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>講座課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度</td>\r\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\r\n<td>適合企業主與經理人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 48,000 元</td>\r\n<td>新台幣 36,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大鋼</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc-48k/\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc-36k/\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n</p>\r\n<div align=\"center\"><!--a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"curriculum-mgr-hc/\">課程大綱</a-->\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]</div>\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">詳細報名須知</h4><p>\r\n</br>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程時間：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週。\"]\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數：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=\"報名資格：\"]企業主與經理人\r\n\r\n* 實作課程部分具備程式設計基礎為佳[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣48,000元\"]\r\n\r\n若退選實作課程，則每人新台幣36,000元[/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://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n<div align=\"center\">\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]</div>','新竹分校「AI經理人研修班」招生簡章(test)','','draft','closed','closed','','__trashed','','','2019-05-07 16:50:50','2019-05-07 08:50:50','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5646',0,'page','',0),(5647,1,'2019-05-07 15:31:55','2019-05-07 07:31:55','<h1 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n<h2 style=\"line-height: 20px;\">AI 經理人研修班是台灣人工智慧學校為新竹分校所設計的課程，透過系統化知識傳授及實務產業界專業人士的專題分享，讓企業經理人能更即時掌握人工智慧的知識與趨勢。課程時間共十六週（自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮）</h2>\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">課程分為講座課程與實作課程：</h4></p>\r\n</br>\r\n<p style=\"line-height:20px\"><strong>講座課程：每週六 09:30 - 19:00 ( W2-W11 )</strong></p>安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入AI時的關鍵知識。</p>\r\n</br>\r\n<strong>實作課程：每週三、五晚上 18:00 - 21:00 ( W1-W16 )，以及每週六 9:30 - 19:00 ( W12-W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">48000：完整課程</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">36000：純講座課程</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共16週 + 每週三、五晚上18:00 - 21:00，共16週</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共12週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>講座課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度</td>\r\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\r\n<td>適合企業主與經理人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 48,000 元</td>\r\n<td>新台幣 36,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大鋼</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc-48k/\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc-36k/\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n</p>\r\n<div align=\"center\"><!--a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"curriculum-mgr-hc/\">課程大綱</a-->\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]</div>\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">詳細報名須知</h4><p>\r\n</br>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程時間：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週。\"]\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數：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=\"報名資格：\"]企業主與經理人\r\n\r\n* 實作課程部分具備程式設計基礎為佳[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣48,000元\"]\r\n\r\n若退選實作課程，則每人新台幣36,000元[/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://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n<div align=\"center\">\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]</div>','新竹分校「AI經理人研修班」招生簡章(test)','','inherit','closed','closed','','5646-revision-v1','','','2019-05-07 15:31:55','2019-05-07 07:31:55','',5646,'https://aiacademy.tw/5646-revision-v1/',0,'revision','',0),(5651,1,'2019-05-07 16:56:42','2019-05-07 08:56:42','<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<strong>每日課程原則如下：</strong></p>\r\n<br>\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\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入AI時的關鍵知識。</p>\r\n<br>\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\">日期</th>\r\n<th width=\"600\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/14</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>2019/09/21</td>\r\n<td>統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>2019/09/28</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/12</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>2019/10/19</td>\r\n<td>電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>2019/10/26</td>\r\n<td>語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/11/09</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>8</td>\r\n<td>2019/11/16</td>\r\n<td>推薦系統 &amp; 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>2019/11/23</td>\r\n<td>社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10</td>\r\n<td>2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>11</td>\r\n<td>2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>12-15</td>\r\n<td></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>16</td>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。</p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\">日期</th>\r\n<th width=\"640\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/11</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/13</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/18-20</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/25-27</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/02-04</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/09</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/11</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2020/01/01</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/03</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/08-10</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/15-17</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-07 16:56:42','2019-05-07 08:56:42','',5518,'https://aiacademy.tw/5518-revision-v1/',0,'revision','',0),(5652,1,'2019-05-07 17:30:59','2019-05-07 09:30:59','<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>\n\n[rtbs name=\"hc-mgr-4\"]\n<!--e48279377564c279--><script>var _tab=location.href.split(\'tab=\')[1];jQuery()</script>','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-autosave-v1','','','2019-05-07 17:30:59','2019-05-07 09:30:59','',5518,'https://aiacademy.tw/5518-autosave-v1/',0,'revision','',0),(5653,1,'2019-05-07 17:01:36','2019-05-07 09:01:36','<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<h1 class=tab1 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n<h1 class=tab2 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n\r\n<!--e48279377564c279--><script>  $( function() {    $( \"#tabs\" ).tabs();  } );</script>\r\n<div id=\"tabs\">\r\n  <ul>\r\n    <li><a href=\"#tabs-1\">Nunc tincidunt</a></li>\r\n    <li><a href=\"#tabs-2\">Proin dolor</a></li>\r\n    <li><a href=\"#tabs-3\">Aenean lacinia</a></li>\r\n  </ul>\r\n  <div id=\"tabs-1\">\r\n    <p>Proin elit arcu, rutrum commodo, vehicula tempus, commodo a, risus. Curabitur nec arcu. Donec sollicitudin mi sit amet mauris. Nam elementum quam ullamcorper ante. Etiam aliquet massa et lorem. Mauris dapibus lacus auctor risus. Aenean tempor ullamcorper leo. Vivamus sed magna quis ligula eleifend adipiscing. Duis orci. Aliquam sodales tortor vitae ipsum. Aliquam nulla. Duis aliquam molestie erat. Ut et mauris vel pede varius sollicitudin. Sed ut dolor nec orci tincidunt interdum. Phasellus ipsum. Nunc tristique tempus lectus.</p>\r\n  </div>\r\n  <div id=\"tabs-2\">\r\n    <p>Morbi tincidunt, dui sit amet facilisis feugiat, odio metus gravida ante, ut pharetra massa metus id nunc. Duis scelerisque molestie turpis. Sed fringilla, massa eget luctus malesuada, metus eros molestie lectus, ut tempus eros massa ut dolor. Aenean aliquet fringilla sem. Suspendisse sed ligula in ligula suscipit aliquam. Praesent in eros vestibulum mi adipiscing adipiscing. Morbi facilisis. Curabitur ornare consequat nunc. Aenean vel metus. Ut posuere viverra nulla. Aliquam erat volutpat. Pellentesque convallis. Maecenas feugiat, tellus pellentesque pretium posuere, felis lorem euismod felis, eu ornare leo nisi vel felis. Mauris consectetur tortor et purus.</p>\r\n  </div>\r\n  <div id=\"tabs-3\">\r\n    <p>Mauris eleifend est et turpis. Duis id erat. Suspendisse potenti. Aliquam vulputate, pede vel vehicula accumsan, mi neque rutrum erat, eu congue orci lorem eget lorem. Vestibulum non ante. Class aptent taciti sociosqu ad litora torquent per conubia nostra, per inceptos himenaeos. Fusce sodales. Quisque eu urna vel enim commodo pellentesque. Praesent eu risus hendrerit ligula tempus pretium. Curabitur lorem enim, pretium nec, feugiat nec, luctus a, lacus.</p>\r\n    <p>Duis cursus. Maecenas ligula eros, blandit nec, pharetra at, semper at, magna. Nullam ac lacus. Nulla facilisi. Praesent viverra justo vitae neque. Praesent blandit adipiscing velit. Suspendisse potenti. Donec mattis, pede vel pharetra blandit, magna ligula faucibus eros, id euismod lacus dolor eget odio. Nam scelerisque. Donec non libero sed nulla mattis commodo. Ut sagittis. Donec nisi lectus, feugiat porttitor, tempor ac, tempor vitae, pede. Aenean vehicula velit eu tellus interdum rutrum. Maecenas commodo. Pellentesque nec elit. Fusce in lacus. Vivamus a libero vitae lectus hendrerit hendrerit.</p>\r\n  </div>\r\n</div>\r\n\r\n<strong>每日課程原則如下：</strong></p>\r\n<br>\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\">09:30am ─ 12:20pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20pm ─ 01:40pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">01:40pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">午茶交流</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">應用專題演講及分享</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>講座課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入AI時的關鍵知識。</p>\r\n<br>\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\">日期</th>\r\n<th width=\"600\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>1</td>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/14</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2</td>\r\n<td>2019/09/21</td>\r\n<td>統計與資料分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>3</td>\r\n<td>2019/09/28</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>4</td>\r\n<td>2019/10/05</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/12</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>5</td>\r\n<td>2019/10/19</td>\r\n<td>電腦視覺</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>6</td>\r\n<td>2019/10/26</td>\r\n<td>語音與音樂訊號處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>7</td>\r\n<td>2019/11/02</td>\r\n<td>文字與自然語言分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\"></td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/11/09</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">校友年會</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>8</td>\r\n<td>2019/11/16</td>\r\n<td>推薦系統 &amp; 聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>9</td>\r\n<td>2019/11/23</td>\r\n<td>社群媒體與社交網路分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>10</td>\r\n<td>2019/11/30</td>\r\n<td>人工智慧的製造應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>11</td>\r\n<td>2019/12/07</td>\r\n<td>人工智慧開發環境建置/ 金融應用</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>12-15</td>\r\n<td></td>\r\n<td>實作課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>16</td>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table></p>\r\n<br>\r\n<strong>實作課程大綱</strong></p>\r\n<br>\r\n將由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。</p>\r\n<br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"490\">日期</th>\r\n<th width=\"640\">課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/07</td>\r\n<td>開學典禮</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/11</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/09/13</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">中秋連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/18-20</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/09/25-27</td>\r\n<td>Python 資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/02-04</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/09</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2019/10/11</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2020/01/01</td>\r\n<td style=\"background-color:orange\">元旦放假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/03</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/08-10</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/15-17</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2020/01/18</td>\r\n<td>結業典禮</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;','新竹分校AI經理人研修班課程大綱','','inherit','closed','closed','','5518-revision-v1','','','2019-05-07 17:01:36','2019-05-07 09:01:36','',5518,'https://aiacademy.tw/5518-revision-v1/',0,'revision','',0),(5654,1,'2019-05-07 17:01:45','2019-05-07 09:01:45','<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<h1 class=tab1 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n<h1 class=tab2 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n\r\n<!--e48279377564c279--><script>  jQuery( function() {    jQuery( \"#tabs\" ).tabs(); 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Curabitur nec arcu. Donec sollicitudin mi sit amet mauris. Nam elementum quam ullamcorper ante. Etiam aliquet massa et lorem. Mauris dapibus lacus auctor risus. Aenean tempor ullamcorper leo. Vivamus sed magna quis ligula eleifend adipiscing. Duis orci. Aliquam sodales tortor vitae ipsum. Aliquam nulla. Duis aliquam molestie erat. Ut et mauris vel pede varius sollicitudin. Sed ut dolor nec orci tincidunt interdum. Phasellus ipsum. Nunc tristique tempus lectus.</p>\r\n  </div>\r\n  <div id=\"tabs-2\">\r\n    <p>Morbi tincidunt, dui sit amet facilisis feugiat, odio metus gravida ante, ut pharetra massa metus id nunc. Duis scelerisque molestie turpis. Sed fringilla, massa eget luctus malesuada, metus eros molestie lectus, ut tempus eros massa ut dolor. Aenean aliquet fringilla sem. Suspendisse sed ligula in ligula suscipit aliquam. Praesent in eros vestibulum mi adipiscing adipiscing. Morbi facilisis. Curabitur ornare consequat nunc. Aenean vel metus. Ut posuere viverra nulla. 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style=\"background-color:orange\">雙十連假</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/16-18</td>\r\n<td>機器學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/23-25</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/10/30-11/01</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/06-08</td>\r\n<td>深度學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/13-15</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/20-22</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/11/27-29</td>\r\n<td>卷積神經網路</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/04-06</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/11-135</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/18-20</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>2019/12/25-27</td>\r\n<td>專題實作</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"background-color:orange\">2020/01/01</td>\r\n<td 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)</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">48000：完整課程</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">36000：純講座課程</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共16週 + 每週三、五晚上18:00 - 21:00，共16週</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共12週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>講座課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度</td>\r\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\r\n<td>適合企業主與經理人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 48,000 元</td>\r\n<td>新台幣 36,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大鋼</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=0\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n<td><a 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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[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\">開放報名</a>`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n<div align=\"center\">\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]</div>','新竹分校「AI經理人研修班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-07 17:59:40','2019-05-07 09:59:40','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5665,16,'2019-05-07 18:16:32','2019-05-07 10:16:32','<h1 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n<h2 style=\"line-height: 20px;\">AI 經理人研修班是台灣人工智慧學校為新竹分校所設計的課程，透過系統化知識傳授及實務產業界專業人士的專題分享，讓企業經理人更即時掌握人工智慧的知識與趨勢。課程時間共十六週 ( 自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮 ) </h2>\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">課程分為講座課程與實作課程：</h4></p>\r\n</br>\r\n<p style=\"line-height:20px\"><strong>講座課程：每週六 09 : 30 - 19 : 00 ( W2 - W11 )</strong></p>安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入 AI 時的關鍵知識。</p>\r\n</br>\r\n<strong>實作課程：每週三、五晚上 18 : 00 - 21 : 00 ( W1 - W16 )，以及每週六 9 : 30 - 19 : 00 ( W12 - W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">完整課程：48000</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">純講座課程：36000</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 16 週 + 每週三、五晚上 18:00 - 21:00，共 16 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( W12 - W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\n</br>\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"20%\"></th>\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">完整課程：48000</th>\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">純講座課程：36000</th>\n</tr>\n<tr>\n<td>上課時間</td>\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 16 週 + 每週三、五晚上 18:00 - 21:00，共 16 週</td>\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 12 週</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>講座課程</td>\n<td>√</td>\n<td>√</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>實作課程</td>\n<td>√</td>\n<td></td>\n</tr>\n<tr>\n<td>專題成果</td>\n<td>√</td>\n<td></td>\n</tr>\n<tr>\n<td>適合程度</td>\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\n<td>適合企業主與經理人</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>價格</td>\n<td>新台幣 48,000 元</td>\n<td>新台幣 36,000 元</td>\n</tr>\n<tr>\n<td>課程大鋼</td>\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=0\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=1\" 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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]\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">網路報名</a>，請於截止日 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\n\n[timeline]2019/05/04開放報名`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18 學期結束[/timeline]\n<div align=\"center\">\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]</div>','新竹分校「AI經理人研修班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-autosave-v1','','','2019-05-08 10:51:58','2019-05-08 02:51:58','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-autosave-v1/',0,'revision','',0),(5668,1,'2019-05-08 10:50:29','2019-05-08 02:50:29','<h1 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n<h2 style=\"line-height: 20px;\">AI 經理人研修班是台灣人工智慧學校為新竹分校所設計的課程，透過系統化知識傳授及實務產業界專業人士的專題分享，讓企業經理人更即時掌握人工智慧的知識與趨勢。課程時間共十六週 ( 自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮 ) </h2>\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">課程分為講座課程與實作課程：</h4></p>\r\n</br>\r\n<p style=\"line-height:20px\"><strong>講座課程：每週六 09 : 30 - 19 : 00 ( W2 - W11 )</strong></p>安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入 AI 時的關鍵知識。</p>\r\n</br>\r\n<strong>實作課程：每週三、五晚上 18 : 00 - 21 : 00 ( W1 - W16 )，以及每週六 9 : 30 - 19 : 00 ( W12 - W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">完整課程：48000</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">純講座課程：36000</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 16 週 + 每週三、五晚上 18:00 - 21:00，共 16 週</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 12 週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>講座課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度</td>\r\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\r\n<td>適合企業主與經理人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 48,000 元</td>\r\n<td>新台幣 36,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大鋼</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=0\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=1\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n</p>\r\n<div align=\"center\"><!--a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"curriculum-mgr-hc/\">課程大綱</a-->\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform?usp=sf_link\"]</div>\r\n<h4 style=\"line-height: 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: 00 ( W12 - W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">完整課程：48000</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">純講座課程：36000</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 16 週 + 每週三、五晚上 18:00 - 21:00，共 16 週</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 12 週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>講座課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度</td>\r\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\r\n<td>適合企業主與經理人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 48,000 元</td>\r\n<td>新台幣 36,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大鋼</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=0\" 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1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04開放報名`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18 學期結束[/timeline]\r\n<div align=\"center\">\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]</div>','新竹分校「AI經理人研修班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-08 10:52:00','2019-05-08 02:52:00','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5670,1,'2019-05-08 10:52:40','2019-05-08 02:52:40','<h1 style=\"letter-spacing: 1.5px;\"><strong>台灣人工智慧學校新竹分校「AI 經理人研修班」招生簡章</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n<h2 style=\"line-height: 20px;\">AI 經理人研修班是台灣人工智慧學校為新竹分校所設計的課程，透過系統化知識傳授及實務產業界專業人士的專題分享，讓企業經理人更即時掌握人工智慧的知識與趨勢。課程時間共十六週 ( 自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮 ) </h2>\r\n&nbsp;\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">課程分為講座課程與實作課程：</h4></p>\r\n</br>\r\n<p style=\"line-height:20px\"><strong>講座課程：每週六 09 : 30 - 19 : 00 ( W2 - W11 )</strong></p>安排中央研究院等學研單位及產業界，擁有豐富理論或實務經驗的講師，講授機率、統計、機器學習、深度學習等重要的人工智慧核心技術。從邏輯、電腦模型、技術延伸及各產業的應用發展，讓經理人更能掌握產業導入 AI 時的關鍵知識。</p>\r\n</br>\r\n<strong>實作課程：每週三、五晚上 18 : 00 - 21 : 00 ( W1 - W16 )，以及每週六 9 : 30 - 19 : 00 ( W12 - W15 )</strong></p>由台灣人工智慧學校的資深助教帶領，以翻轉方式快速學習由機器學習到深度學習等關鍵技術，並在最後四周密集進行期末專題，以實際應用來驗證自身對於技術的認知及展現人工智慧的應用。我們希望透過實作課程能讓學員不只懂得概念，而能夠經由一次又一次的實作練習與專題，迅速累積人工智慧知識與應用經驗。<p>\r\n</br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"20%\"></th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">完整課程：48000</th>\r\n<th width=\"40%\" style=\"text-align: center\">純講座課程：36000</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>上課時間</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 16 週 + 每週三、五晚上 18:00 - 21:00，共 16 週</td>\r\n<td>每週六 09:30 - 19:00，共 12 週</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>講座課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td>√</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>實作課程</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>專題成果</td>\r\n<td>√</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>適合程度</td>\r\n<td>適合具備程式設計基礎，想增加與工程師團隊工作效率的管理人才</td>\r\n<td>適合企業主與經理人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>價格</td>\r\n<td>新台幣 48,000 元</td>\r\n<td>新台幣 36,000 元</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td>課程大鋼</td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=0\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n<td><a href=\"/curriculum-mgr-hc/?tab=1\" target=\"_blank\">課程大鋼</a></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n</p>\r\n<div align=\"center\"><!--a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"curriculum-mgr-hc/\">課程大綱</a-->\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]</div>\r\n<h4 style=\"line-height: 20px;\">詳細報名須知</h4><p>\r\n</br>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程時間：本學期自 2019 年 9 月 7 日起，至 2020 年 1 月 8 日止，含結業典禮共 16 週。\"]\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"招生人數： 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=\"報名資格：\"]企業主與經理人\r\n\r\n* 實作課程部分具備程式設計基礎為佳[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"學費標準：每人新台幣 48,000 元\"]\r\n\r\n若退選實作課程，則每人新台幣 36,000 元[/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 2019 / 8 / 2 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=\"錄取公告：\"]錄取公告：2019 年 8 月 6 日 17:00。`公告方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`公告後，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][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。[/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;\">2019 年 9 月 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課一日。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04開放報名`2019/08/02報名截止日`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-mgr-hc/\">學期開始</a>`2020/01/18 學期結束[/timeline]\r\n<div align=\"center\">\r\n[admission_signup_button entry=\"1983919963\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScb8fHZ7RtkMDW3byDmC8AmFzy7HnogmcFtrE4tMKo-1cZisw/viewform\"]</div>','新竹分校「AI經理人研修班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5491-revision-v1','','','2019-05-08 10:52:40','2019-05-08 02:52:40','',5491,'https://aiacademy.tw/5491-revision-v1/',0,'revision','',0),(5671,16,'2019-05-08 17:06:27','2019-05-08 09:06:27','<p>文 / 蔡明順</p>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/showcase.jpg\" alt=\"成果\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5687\" /></p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5679\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/10years-e1557299660718.jpg\" alt=\"AI 黃金10年\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>創新者（innovators）：</strong></ul>\r\n創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期採用者（early adopters）：</strong></ul>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期大眾（early majority）：</strong></ul>\r\n早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<strong>晚期大眾（late majority）：</strong></ul>\r\n\r\n晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。</p>\r\n<br>\r\n<strong>落後者（laggards）：</strong></ul>\r\n\r\n落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合，加總起來就構成整個社會。</p>\r\n<br>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5681\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/AIA-1-e1557299833816.jpg\" alt=\"台灣人工智慧學校\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','publish','closed','open','','industry-ai','','','2019-08-14 16:54:18','2019-08-14 08:54:18','',0,'https://aiacademy.tw/?p=5671',359,'post','',0),(5673,16,'2019-05-08 12:50:48','2019-05-08 04:50:48','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為\r\n2.5%、13.5%、34%、34%與16%。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，\r\n依接受新科技產品的容易程度如下：\r\n創新者（innovators）：創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的\r\n興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創\r\n新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。\r\n早期採用者（early adopters）：早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新\r\n技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性\r\n人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這\r\n項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他\r\n們在意保持領先與卡位標準與專利。\r\n早期大眾（early majority）：早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意\r\n的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新\r\n科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產\r\n品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。\r\n\r\n晚期大眾（late majority）：晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期\r\n大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔\r\n助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產\r\n品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與\r\n同業是否使用。\r\n落後者（laggards）：落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可\r\n能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。\r\n他們在意守成與延續企業生命。\r\n技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一\r\n個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合\r\n，加總起來就構成整個社會。\r\n\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖\r\n然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企\r\n業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會\r\n造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必\r\n須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角\r\n，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的\r\n思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多\r\n傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也\r\n是屬於領先的產業公司的。\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往\r\n往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位\r\n升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效\r\n率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進\r\n式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望\r\n\r\n已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI\r\n技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。\r\n\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產\r\n學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在\r\n過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層\r\n面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，\r\n一起加油!\r\nRichie Tsai (蔡明順) at 台灣人工智慧學校','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 12:50:48','2019-05-08 04:50:48','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5674,16,'2019-05-08 14:48:25','2019-05-08 06:48:25','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<strong>創新者（innovators）：</strong><ins datetime=\"2019-05-08T04:50:46+00:00\">創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n早期採用者（early adopters）：早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新\r\n技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性\r\n人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這\r\n項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他\r\n們在意保持領先與卡位標準與專利。\r\n早期大眾（early majority）：早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意\r\n的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新\r\n科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產\r\n品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。\r\n\r\n晚期大眾（late majority）：晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期\r\n大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔\r\n助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產\r\n品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與\r\n同業是否使用。\r\n落後者（laggards）：落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可\r\n能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。\r\n他們在意守成與延續企業生命。\r\n技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一\r\n個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合\r\n，加總起來就構成整個社會。\r\n\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖\r\n然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企\r\n業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會\r\n造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必\r\n須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角\r\n，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的\r\n思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多\r\n傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也\r\n是屬於領先的產業公司的。\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往\r\n往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位\r\n升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效\r\n率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進\r\n式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望\r\n\r\n已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI\r\n技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。\r\n\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產\r\n學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在\r\n過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層\r\n面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，\r\n一起加油!\r\nRichie Tsai (蔡明順) at 台灣人工智慧學校','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 14:48:25','2019-05-08 06:48:25','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5675,16,'2019-05-08 14:49:37','2019-05-08 06:49:37','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell 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majority）：晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期\r\n大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔\r\n助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產\r\n品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與\r\n同業是否使用。\r\n落後者（laggards）：落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可\r\n能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。\r\n他們在意守成與延續企業生命。\r\n技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一\r\n個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合\r\n，加總起來就構成整個社會。\r\n\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖\r\n然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企\r\n業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會\r\n造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必\r\n須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角\r\n，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的\r\n思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多\r\n傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也\r\n是屬於領先的產業公司的。\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往\r\n往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位\r\n升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效\r\n率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進\r\n式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望\r\n\r\n已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI\r\n技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。\r\n\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產\r\n學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在\r\n過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層\r\n面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，\r\n一起加油!\r\nRichie Tsai (蔡明順) at 台灣人工智慧學校','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 14:49:37','2019-05-08 06:49:37','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5676,16,'2019-05-08 14:50:41','2019-05-08 06:50:41','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell 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majority）：晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期\r\n大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔\r\n助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產\r\n品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與\r\n同業是否使用。\r\n落後者（laggards）：落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可\r\n能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。\r\n他們在意守成與延續企業生命。\r\n技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一\r\n個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合\r\n，加總起來就構成整個社會。\r\n\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖\r\n然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企\r\n業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會\r\n造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必\r\n須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角\r\n，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的\r\n思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多\r\n傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也\r\n是屬於領先的產業公司的。\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往\r\n往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位\r\n升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效\r\n率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進\r\n式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望\r\n\r\n已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI\r\n技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。\r\n\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產\r\n學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在\r\n過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層\r\n面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，\r\n一起加油!\r\nRichie Tsai (蔡明順) at 台灣人工智慧學校','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 14:50:41','2019-05-08 06:50:41','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5677,16,'2019-05-08 14:53:44','2019-05-08 06:53:44','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n創新者（innovators）：</ul>\r\n\r\n</strong>創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期採用者（early adopters）：</ul>\r\n\r\n</strong>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期大眾（early majority）：</ul>\r\n\r\n</strong>早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<ul>\r\n<strong>晚期大眾（late majority）：</strong></ul>\r\n\r\n晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。</p>\r\n<br>\r\n<strong>落後者（laggards）：</strong></ul>\r\n\r\n落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合，加總起來就構成整個社會。</p>\r\n<br>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油!</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 14:53:44','2019-05-08 06:53:44','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5678,16,'2019-05-08 14:54:02','2019-05-08 06:54:02','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n創新者（innovators）：</ul>\r\n\r\n</strong>創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期採用者（early adopters）：</ul>\r\n\r\n</strong>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期大眾（early majority）：</ul>\r\n\r\n</strong>早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<ul>\r\n<strong>晚期大眾（late majority）：</strong></ul>\r\n\r\n晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。</p>\r\n<br>\r\n<strong>落後者（laggards）：</strong></ul>\r\n\r\n落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合，加總起來就構成整個社會。</p>\r\n<br>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 14:54:02','2019-05-08 06:54:02','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5679,16,'2019-05-08 15:14:12','2019-05-08 07:14:12','','10years','','inherit','closed','closed','','10years','','','2019-05-08 15:14:57','2019-05-08 07:14:57','',5671,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/05/10years.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5680,16,'2019-05-08 15:16:00','2019-05-08 07:16:00','<p style=\"text-align: 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。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n創新者（innovators）：</ul>\r\n\r\n</strong>創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期採用者（early adopters）：</ul>\r\n\r\n</strong>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期大眾（early majority）：</ul>\r\n\r\n</strong>早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<ul>\r\n<strong>晚期大眾（late 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/></p>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 15:16:00','2019-05-08 07:16:00','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5681,16,'2019-05-08 15:17:05','2019-05-08 07:17:05','','AIA 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Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n創新者（innovators）：</ul>\r\n\r\n</strong>創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期採用者（early adopters）：</ul>\r\n\r\n</strong>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期大眾（early majority）：</ul>\r\n\r\n</strong>早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<ul>\r\n<strong>晚期大眾（late 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/></p>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/AIA-1-e1557299833816.jpg\" alt=\"台灣人工智慧學校\" width=\"640\" height=\"360\" class=\"alignnone size-full wp-image-5681\" /></p>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 15:17:39','2019-05-08 07:17:39','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5683,16,'2019-05-08 15:20:52','2019-05-08 07:20:52','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n創新者（innovators）：</ul>\r\n\r\n</strong>創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期採用者（early adopters）：</ul>\r\n\r\n</strong>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<strong><ul>\r\n早期大眾（early majority）：</ul>\r\n\r\n</strong>早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<ul>\r\n<strong>晚期大眾（late majority）：</strong></ul>\r\n\r\n晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。</p>\r\n<br>\r\n<strong>落後者（laggards）：</strong></ul>\r\n\r\n落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合，加總起來就構成整個社會。</p>\r\n<br>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/AIA-1-e1557299833816.jpg\" alt=\"台灣人工智慧學校\" width=\"640\" height=\"360\" class=\"alignnone size-full wp-image-5681\" /></p>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 15:20:52','2019-05-08 07:20:52','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5684,16,'2019-05-08 15:21:05','2019-05-08 07:21:05','<p style=\"text-align: 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src=\"/wp-content/uploads/2019/05/AIA-1-e1557299833816.jpg\" alt=\"台灣人工智慧學校\" width=\"640\" height=\"360\" class=\"alignnone size-full wp-image-5681\" /></p>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 15:21:05','2019-05-08 07:21:05','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5686,16,'2019-05-08 16:35:05','2019-05-08 08:35:05','<p style=\"text-align: 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alt=\"AI 黃金10年\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n<ul>創新者（innovators）：</ul>\r\n創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<ul>早期採用者（early adopters）：</ul>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<ul>早期大眾（early majority）：</ul>\r\n早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<strong>晚期大眾（late 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center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/showcase-300x200.jpg\" alt=\"成果\" width=\"300\" height=\"200\" class=\"alignnone size-medium wp-image-5687\" /></p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5679\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/10years-e1557299660718.jpg\" alt=\"AI 黃金10年\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>創新者（innovators）：</strong></ul>\r\n創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期採用者（early adopters）：</strong></ul>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期大眾（early majority）：</strong></ul>\r\n早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<strong>晚期大眾（late majority）：</strong></ul>\r\n\r\n晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。</p>\r\n<br>\r\n<strong>落後者（laggards）：</strong></ul>\r\n\r\n落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合，加總起來就構成整個社會。</p>\r\n<br>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5681\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/AIA-1-e1557299833816.jpg\" alt=\"台灣人工智慧學校\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 16:37:15','2019-05-08 08:37:15','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5689,16,'2019-05-08 16:37:42','2019-05-08 08:37:42','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/showcase.jpg\" alt=\"成果\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5687\" /></p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5679\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/10years-e1557299660718.jpg\" alt=\"AI 黃金10年\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>創新者（innovators）：</strong></ul>\r\n創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期採用者（early adopters）：</strong></ul>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期大眾（early majority）：</strong></ul>\r\n早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<strong>晚期大眾（late majority）：</strong></ul>\r\n\r\n晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。</p>\r\n<br>\r\n<strong>落後者（laggards）：</strong></ul>\r\n\r\n落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合，加總起來就構成整個社會。</p>\r\n<br>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5681\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/AIA-1-e1557299833816.jpg\" alt=\"台灣人工智慧學校\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-08 16:37:42','2019-05-08 08:37:42','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5690,16,'2019-05-08 17:06:06','2019-05-08 09:06:06','','QJ6327764774','','inherit','closed','closed','','qj6327764774','','','2019-05-08 17:06:06','2019-05-08 09:06:06','',5671,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/05/QJ6327764774.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5694,1,'2019-05-08 18:11:02','2019-05-08 10:11:02','<!--style>\r\nspan{\r\ncolor:#B10500;}\r\n</style-->\r\n<p>全球產業市場瞬息萬變，面對人工浪潮席捲全球而來，台灣產業卻遲遲無法轉型，內心著實替台灣的產業未來著急。2017 年，我們在中研院廖俊智院長的號召下組成團隊，短短半年，一起進入各個不同產業的第一現場，與企業進行討論、找解方，短短幾個月就獲得明顯成果。這段過程中，我們看到了機會：「如果有足夠的人才，基於過去數十年大家共同打造的優勢基礎，台灣一定能夠走出另一條新路。」於是台灣人工智慧學校的概念逐漸成形。從學校成立第一天，我們就有清楚定位:要做的是台灣當前需要，卻沒有人做的事情。</p>\r\n<p>台灣人工智慧學校的成立，是台灣學研界與產業界首次攜手的創舉，讓人工智慧技術與應用的知識快速普及到產業界；同時證明，只要做正確的事情，在社會中就能得到極大的共鳴。</p>\r\n<p>我始終相信，掌握這波人工智慧技術浪潮，將是台灣產業突破舊有框架，轉型創造更多價值的最佳機會。然而，轉型並不只是為企業創造更多競爭力與獲利而已，更重要的是創造更優質的工作環境，讓人才有更好的舞台，進而全面提升每一個人的生活品質。但要達到這樣的目標，人才，始終是關鍵中的關鍵。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">孔祥重：「對的事情就是要做！WE CAN DO IT！」</h2>\r\n<p>我們希望自己的人才可以自己訓練，自己教育，並且要很迅速、堅定地往下走，堅持「對的事情就是要做！WE CAN DO IT！」</p>\r\n<p>台灣人工智慧學校的基本理念，是希望能夠成為一個平台，讓各種人可以得到知識、彼此交流、可以跟產業合作、可以跟技術人員有個管道、可以談，所以這是一個很好的平台，我們希望這個平台能夠維持住。人才培育只是第一步，以後這個平台還要做AI產業化、還要將AI變成一個產業。</p>\r\n<p>期望透過台灣人工智慧學校這個平台，以及產學界持續共同努力，能夠讓台灣有更多才華出眾的人才，共同引領台灣走出一條全新的路。</p>\r\n台灣人工智慧學校校長-孔祥重於台中分校第三期開學典禮的談話：<a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=V0yOiAk23r8&list=PL1f_B9coMEeC8lvQhv11HX7yIYcr48-Xk\" rel=\"nofollow\">影片請點我</a>','孔祥重：「作對的事！產業的轉型關鍵」','','publish','closed','closed','','principal','','','2020-12-12 12:52:34','2020-12-12 04:52:34','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5694',0,'page','',0),(5696,1,'2019-05-08 18:09:08','2019-05-08 10:09:08','','校長的話','','inherit','closed','closed','','5694-revision-v1','','','2019-05-08 18:09:08','2019-05-08 10:09:08','',5694,'https://aiacademy.tw/5694-revision-v1/',0,'revision','',0),(5697,1,'2019-05-08 18:11:43','2019-05-08 10:11:43','<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 前執行長 陳昇瑋：</h2>\r\n<p>相關資訊：<a href=\"/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」','','publish','closed','closed','','ceo','','','2020-09-17 13:55:50','2020-09-17 05:55:50','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=5697',0,'page','',0),(5699,1,'2019-05-08 18:11:29','2019-05-08 10:11:29','','執行長的話','','inherit','closed','closed','','5697-revision-v1','','','2019-05-08 18:11:29','2019-05-08 10:11:29','',5697,'https://aiacademy.tw/5697-revision-v1/',0,'revision','',0),(5700,1,'2019-05-08 18:21:28','2019-05-08 10:21:28','','校區介紹places posts','','publish','closed','closed','','acf_%e6%a0%a1%e5%8d%80%e4%bb%8b%e7%b4%b9places-posts','','','2019-05-09 14:19:53','2019-05-09 06:19:53','',0,'https://aiacademy.tw/?post_type=acf&#038;p=5700',0,'acf','',0),(5710,16,'2019-05-08 21:56:35','2019-05-08 13:56:35','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校「技術領袖培訓班」第四期招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 18 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：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\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\r\n[word_section no=4 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 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform?usp=sf_link\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 108/07/23 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 108 年 7 月 28 日 (星期日) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容主要以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Deep Learning Book</a> 的 Part 1 為範圍。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~ 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/07/23報名截止日`2019/07/28報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"321418278\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform?usp=sf_link\"]\r\n</div>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500.jpg\" alt=\"\" width=\"7042\" height=\"2084\" class=\"alignnone size-full wp-image-3737\" /></a>\r\n<br>','新竹分校第四期「技術領袖培訓班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5426-revision-v1','','','2019-05-08 21:56:35','2019-05-08 13:56:35','',5426,'https://aiacademy.tw/5426-revision-v1/',0,'revision','',0),(5711,16,'2019-05-08 21:59:04','2019-05-08 13:59:04','[aia_page_title]台灣人工智慧學校新竹分校第四期「技術領袖培訓班」招生簡章[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 108 年 9 月 7 日起，至 109 年 1 月 18 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：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\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\r\n[word_section no=4 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 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform?usp=sf_link\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 108/07/23 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 108 年 7 月 28 日 (星期日) 14:00-15:40，採<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a>。`考試內容分為兩部分，將以英文出題。第一部分為選擇題，內容主要以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Deep Learning Book</a> 的 Part 1 為範圍。 (其他輔助書目可參考： <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 Chapters 2, 3, 4, 13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 Chapters 1, 3.4, 5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beginning Statistics </a>的 Chapters 2, 3, 4, 5, 10)。題目包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：108 年 8 月 6 日（星期二）17:00。`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。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）。`2019 年 9 月 13 日~ 14 日適逢中秋連假、2019 年 10 月 12 日適逢雙十連假、2019 年 11 月 9 日適逢校友年會、2020 年 1 月 11 日適逢選舉日停課。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/05/04<a href=\"/admission-tech-hc/\">開放報名</a>`2019/07/23報名截止日`2019/07/28報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/08/06錄取名單公布`2019/08/13正取生註冊截止`2019/09/07<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/01/18學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n<a href=\"/curriculum-tech/\" class=\"aia_btn1 qbutton large center default\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"321418278\" open=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd9AWuR2uv8XMWtjrJo9ayJ5-srSilJ9voTTGXV7nrdZ1ioJA/viewform?usp=sf_link\"]\r\n</div>\r\n<br>\r\n<br>\r\n<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2018/07/bn_1690500.jpg\" alt=\"\" width=\"7042\" height=\"2084\" class=\"alignnone size-full wp-image-3737\" /></a>\r\n<br>','新竹分校第四期「技術領袖培訓班」招生簡章','','inherit','closed','closed','','5426-revision-v1','','','2019-05-08 21:59:04','2019-05-08 13:59:04','',5426,'https://aiacademy.tw/5426-revision-v1/',0,'revision','',0),(5712,16,'2019-05-09 10:16:40','2019-05-09 02:16:40','<p style=\"text-align: center;\"><strong>未來十年，我們將看到四波產業AI化提升企業轉型升級的機會。</strong></p>\r\n<br>\r\n第一波是單點效率的提升，像是製造端的瑕疵檢測、智能化排程、預防性維修、原料組合最佳化，就是機器取代人，這時科技領導廠商主導創新與先期應用，也看到語音助理、人臉辨識、醫學影像判讀...等新創公司，在特定應用上取得快速的進展。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/showcase.jpg\" alt=\"成果\" width=\"640\" height=\"427\" class=\"alignnone size-full wp-image-5687\" /></p>\r\n<br>\r\n第二波是企業流程的提升，當所有的單點應用被普及化之後，就會迎來重組作業流程效率的提升，形成線的變化，生產作業、服務程序與人機協作將會帶來管理流程的梳理與重整，顧問式的專案將興起，挑戰的將是原先的想像力與創\r\n造力，觸動商業模式的轉變。</p>\r\n<br>\r\n第三波是產業水平面的提升，這時傳統產業也跟進了，很多成熟與特殊領域的隱形冠軍，在AI應用上會走向產業內的全面運動，在產業應用的廣度與成效有很大提升，成熟標準化產品會推出且開始普及，這會是一個面的變化，也會快\r\n速淘汰落後無法升級的公司，重新解構價值鏈。</p>\r\n<br>\r\n第四波是生態系統整體的提升，產業聚落將因為應用者廣且多，因量變帶來質變，嶄新的應用會建構在已有的基礎之上，翻倍的效率提高也會影響整個行業的生態系統改變，不同生態系統會形成競爭，甚至取代了缺乏競爭力的產業，\r\n整體產業結構發生重組，全球分工重新洗牌。</p>\r\n<br>\r\n我習慣用&lt;技術採用生命週期&gt; 來解釋一個科技帶給市場的週期變化，技術採用生命週期的形狀是一個鐘形曲線（Bell Curve），這個曲線將新科技產品吸引各種類型消費者的過程分成五個階段，分別包括創新者、早期採用者、早期\r\n大眾、晚期大眾與落伍者。，上述五個階段佔整體使用人數比例分別為 2.5% 、 13.5% 、 34% 、 34% 與 16% 。這五個不同階段的消費者分別具有不同特色，依接受新科技產品的容易程度如下：</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5679\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/10years-e1557299660718.jpg\" alt=\"AI 黃金10年\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>創新者（innovators）：</strong></ul>\r\n創新者是一群對技術具有狂熱偏好的少數人士，他們的興趣就是研究新產品，同時也是新技術產品的把關者。因為只有在初期取得創新者的認同才能往後向其他潛在使用者證命新產品是可以運作的。他們在意創\r\n新，習慣從0到1引領改變。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期採用者（early adopters）：</strong></ul>\r\n早期採用者是一群有先見之明的消費者，也是新技術產品市場發展的主要推動者。與創新者不同的是，早期採用者不是技術性人員，但他們會去想像這項新技術可以帶來什麼好處。一旦早期採用者找到這項新技術可以跟他們本來就在乎的東西做連結，這就成了他們購買的理由。他們在意保持領先與卡位標準與專利。</p>\r\n<br>\r\n<ul><strong>早期大眾（early majority）：</strong></ul>\r\n早期大眾的是一群非常重要的消費群，他們最在意的是產品實用性，對於新技術產品的採用往往比較謹慎，因為他們知道很多新科技是無法成功的。他們會先等待，並且觀察其他使用者的使用經驗，確定產品可以順利運作才會購買。他們在意產品實用性，實際效用與風險。</p>\r\n<br>\r\n<strong>晚期大眾（late majority）：</strong></ul>\r\n\r\n晚期大眾和早期大眾在乎的東西大致相同。但晚期大眾缺乏判斷產品是否可順利運作的能力，因此他們會等到規格完全確立，輔助系統建置完備才會從荷包掏出錢來。雖然這一群體的消費者不容易接納新產品，但是在市場上與早期大眾一樣多，佔整個市場三分之一。他們在意價錢與同業是否使用。</p>\r\n<br>\r\n<strong>落後者（laggards）：</strong></ul>\r\n\r\n落伍者不喜歡新科技，如果他們有買到新技術產品，那可能是在其他產品裡的某一零件，可能他們根本不知道自己使用了新技術產品。他們在意守成與延續企業生命。技術採用生命周期投射的不僅是B2B企業，在消費者市場也同等適用，說明一個新技術產品融入一個社會的過程，在過程中每個階段都和特定族群相互結合，加總起來就構成整個社會。</p>\r\n<br>\r\n從發展歷程判斷，未來十年一定是AI的黃金發展時期。2016年至今，AI雖然還是停留在一些大型領導企業裡發展，不過2019年我們已經看到不少中型企業已經編列預算，展開試點性專案，呈現一些單點的行業應用，未來十年必會造就一批領先的產業公司。但也並不代表從此一帆風順的，今天的AI創業者必須要認識到AI舞台的主角變化，AI創業的舞台上，技術公司仍然是重要主角，AI不會改造每個傳統行業，反而帶給傳統行業的巨大衝擊，因為守舊僵化的思維、遲緩的行動力、欠缺專業人才、沒有提供人員足夠培訓，將會壓縮許多傳統企業生存空間退守到更底邊甚至面臨淘汰，因此，未來的黃金十年其實也是屬於領先的產業公司的。</p>\r\n<br>\r\n什麼是領先的產業公司，他們為什麼會成為領先公司？領先的產業公司往往他們對所在的行業有著很深的洞察力與創新力，他們自身就是在行業內數位升級與轉型的實踐者，並且他們對於未來打造什麼樣的新的商業模式、新的效率引進能充分改變這個行業，有著深刻的理解和認識，只是受限於技術的漸進式發展，有很多想做的事情不能做，但這波AI科技大浪，帶給這些領先者寄望已久的改變競爭態勢與翻轉行業生態的機會，未來十年是絕對是屬於前段的AI技術公司和先進的產業公司聯手共贏的時代。</p>\r\n<br>\r\n<p style=\"text-align: center;\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-5681\" src=\"/wp-content/uploads/2019/05/AIA-1-e1557299833816.jpg\" alt=\"台灣人工智慧學校\" width=\"640\" height=\"360\" /></p>\r\n<br>\r\n台灣人工智慧學校將在接下來著手在顧問諮詢、技術推廣、新創輔導、產學連結、社群交流、職涯發展六大面向，幫助更多行業的改造升級。AI行業在過去幾年雖然誕生了很多獨角獸企業，但是他們只是證明了AI在特定與微觀層面的應用潛力，我相信未來十年，人工智慧將迎來產業全面性的黃金發展期，一起加油！</p>\r\n<br>','【名家觀點】產業 AI 化的黃金 10 年','','inherit','closed','closed','','5671-revision-v1','','','2019-05-09 10:16:40','2019-05-09 02:16:40','',5671,'https://aiacademy.tw/5671-revision-v1/',0,'revision','',0),(5715,16,'2019-05-09 10:34:17','2019-05-09 02:34:17','','台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7%e5%ad%b8%e6%a0%a1','','','2019-05-09 10:34:17','2019-05-09 02:34:17','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/05/台灣人工智慧學校.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(5716,16,'2019-05-09 10:37:57','2019-05-09 02:37:57','','IMG_2547','','inherit','closed','closed','','img_2547','','','2019-05-09 10:37:57','2019-05-09 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家科技廠商的高層出席盛會共同探討。</p>\n<br>\n在「智慧醫療互動情境體驗館」方面，今年尤其著重於院外的健康照顧解決方案，分別呈現了「PAC 與居家照護」、「智慧社區照護」、「AI 精準健康照護」三大主題，展現在診間、病房、護理站、健檢中心、居家、社區等場所，讓參觀者能親身體驗如何運用數位醫療科技完整照護應用服務，並了解智慧醫療的實際效益。</p>\n<br>\n本次的展會中，同時可以看到包括衛生福利部中央健康保險署、仁寶電腦、禾生科技、安研科技、蜂巢數據結合數據與創新科技，發展出各類創新應用成果。此外，在備受全球創投界矚目的50 家 AI 新創企業中，可以看到包括aetherAI、AI4quant、DIABNEXTTM、iinumbers、Safehouse Technology Ltd、Soteria Biotech、UMAY Inc.等7家智慧醫療領域廠商的亮眼成果。</p>\n<br>\n','【熱門話題】2019智慧城市展 應用人工智慧打造高效能智慧醫院','','inherit','closed','closed','','5396-autosave-v1','','','2019-05-09 15:54:42','2019-05-09 07:54:42','',5396,'https://aiacademy.tw/5396-autosave-v1/',0,'revision','',0),