(10013,21,'2019-12-24 00:11:35','2019-12-23 16:11:35','<img src=\"/wp-content/uploads/2019/11/1116-5.jpg\" alt=\"執行長 陳昇瑋\" width=\"878\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-9406\" />\r\n<strong><P><font size=\"3\">圖說：台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋於年會上，分享一年來學校的成果及未來期許。</P></strong></font size=\"3\">\r\n\r\n<P>過去這10年，每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書，主要是寫給自己看，一方面作為學習的註腳，一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係，我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法，每年會設定一個新主題，以3個月為單位時間集中火力學習；有興趣深入，同時再擬定一個為期3年的計畫，與3個月主題並行，透過持續地多元領域學習，讓自己從已經熟悉的既有領域，有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進，我設定了三大主題，人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。 </P>\r\n\r\n<P>人工智慧相關的好書，首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》，還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品，談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。</P>\r\n\r\n<P>其他還有2本，分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作，另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代：商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面，我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局》，對於晶片產業，中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿，另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我，很親切。最後有關經濟轉型的主題，這本《英國製造：國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析，還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保？》是21世紀都市規畫經典。</P>\r\n\r\n<P>1. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\" target=\"_blank\" title=\"人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰\">人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰</a>》/ 陳昇瑋、溫怡玲<br>\r\n這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書，不只文筆流場、淺顯易懂，更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省，成立AIA後，我們專注在推動產業AI化，2018 目標是AI大軍，創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台，2020 大AI時代的來臨，加速產業應用落地，讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等，不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測，生產時具有更高效率及高品質的流程，行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人，提升客戶的滿意度，才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說，以前做甚麼是因為生活需要，現在做甚麼是因為轉型重要，以後做甚麼是因為世界想要，希望與我們6000位校友，一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。<P>\r\n\r\n<P>2. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010810218\" target=\"_blank\" title=\"工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略\">工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略</a>》/ 簡禎富<br>\r\n這本簡禎富教授的《工業3.5》出版，填補我在智慧製造上知識的空虛，今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴，很多原先工作上的想法與理念，原來已經有大師在前面開路了，他在智慧製造上的深厚造詣，讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略，這背後有現實考量與方法步驟，混合、分工、權宜、反攻四個階段，從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策，簡教授提供一系列實際可行的工具與方法，幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質，每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果，全然落地的實證，幾個經典案例：機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司，常常讓我停下思考，嘗試揣摩當時作者的心境，為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…</P>\r\n\r\n<P>3. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010823981\" target=\"_blank\" title=\"工業人工智慧\">工業人工智慧</a>》/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東<br>\r\n李傑（Jay Lee）教授因為擔任鴻海集團副董事長，這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊，透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法、算力跟工具的使用），應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等，經由一個系統工程的觀念，附註介紹不少案例與圖表，去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化，數據的收集整理到工廠端的應用出口，有詳實的描述。</P>\r\n\r\n<P>4. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014116139\" target=\"_blank\" title=\"Human + Machine: reimagining work in the age of AI\">Human + Machine: reimagining work in the age of AI</a>》/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James <br>\r\nAuthors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.<br>\r\n• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.<br>\r\n• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.<br>\r\n• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.<br>\r\n• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.<br>\r\n• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.</P>\r\n\r\n<p>5. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014328619\" target=\"_blank\" title=\"Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again\">Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again</a>》 / Topol, Eric<br>\r\nThe AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”</P>\r\n\r\n<p>6. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820982\" target=\"_blank\" title=\"科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局\">科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局</a>》/ 黃欽勇<br>\r\n黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲，詳述了中美日韓共構的產業新局，以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工，擘劃一個宏觀思維，台灣位於第一島鏈前沿 ，既是科技供應鏈要角 ，也是地緣政治脆弱邊緣，了解半導體產業身處的定位與局勢，正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗，對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力，同時也具備深厚的人文素養，是我輩學習的對象，雙方曾一同討論台灣未來的發展，有非常多的火花，期待未來一起合作攜手並進，共同發揮社會正面影響力。</p>\r\n\r\n<p>7.《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010832831\" target=\"_blank\" title=\"一本書看懂晶片產業\">一本書看懂晶片產業</a>》/ 謝志峰, 陳大明<br>\r\n9/8日去誠品參加新書發表會，這本書吸引我，作者謝志峰與胡照林都認為，目前大陸缺乏有經驗的半導體人才，所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標，而且人才本來就會往需求高的地方流動，因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才，事實上，他們到台積電南京新廠參觀，發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作，但媒體很少報導。謝志峰也說，台灣同樣薪水聘到的人才，素質都比大陸人好很多，但不少原本在台灣薪水10萬美元的人，跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元，他開玩笑說，所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司，薪水也不用加那麼多，台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作，大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊，短期雖然對中國有衝擊，但卻激發中國建立自主技術熱潮，尤其目前許多採購都刻意「去美化」，也讓台商及本地商訂單大增，只要假以時日，兩岸半導體企業的成長相當值得預期。</p>\r\n\r\n<p>8. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010834629\" target=\"_blank\" title=\"行動5.0 : 創造5G數位紅利\">行動5.0 : 創造5G數位紅利</a>》/ 呂學錦<br>\r\n呂董事長可以說是這40年電信業的活字典，他做學問認真，把這本書當博士論文寫，你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標，但是沒見到電信業者笑出來，因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境，營收卻不增反減！真正得利的，還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網（OTT）業者。這二十年來，行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場，帶來一線曙光，一點希望。隨之而來的問題是，從2G到4G，歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代，邁入5G，誰能成為未來的王者？AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴，產生巨大的科技變革，引領第四波工業革命的轉動加速，拭目以待。</p>\r\n\r\n<p>9. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010753823\" target=\"_blank\" title=\"英國製造：國家如何維繫經濟命脈\">英國製造：國家如何維繫經濟命脈</a>》/ Evan Davis<br>\r\n這是本產業經濟的小眾書，但是超級好看。他山之石，可以攻錯，在思考我們國家的產業發展時，或許可以看看英國如何度過金融海嘯，重新調整經濟體質，站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展，讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上，當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時，不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者，也是長期深入觀察當地產業的財經記者，書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點，但絕不盲目，而是就事論事，從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據，並做出有力的提醒和檢討，目的是要說服讀者，一個正常開放國家的謀生實力，其實比我們所想像中要強得多。</p>\r\n\r\n<p>10. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820262\" target=\"_blank\" title=\"城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保\">城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保</a>？》/ Edward Glaeser<br>\r\n看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦，真的是一本好書，台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高，因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力，並且避免衰退？市長、市議員、市府官員與都市規劃師們，閱讀本書，應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程，與經濟發展、國民所得提升的過程，是完全重疊的；對於世界上的許多國家而言，例如印度，也是如此。都市之所以能提供許多工作機會，讓人們脫貧入富，乃因都市讓人聚集，而人與人面對面互動學習，能擦出知識火花，帶動創新，進而推動經濟成長。</p>','營運長的 2019 閱讀清單- 10大好書','','inherit','closed','closed','','10009-revision-v1','','','2019-12-24 00:11:35','2019-12-23 16:11:35','',10009,'https://aiacademy.tw/10009-revision-v1/',0,'revision','',0),(10014,28,'2019-12-24 10:41:22','2019-12-24 02:41:22','','20200108','','inherit','closed','closed','','20200108','','','2019-12-24 10:41:22','2019-12-24 02:41:22','',9839,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/20200108.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10015,28,'2019-12-24 10:59:01','2019-12-24 02:59:01','','20200108','','inherit','closed','closed','','20200108-2','','','2019-12-24 10:59:01','2019-12-24 02:59:01','',9839,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/20200108-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10016,16,'2019-12-25 16:13:24','2019-12-25 08:13:24','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"/meetup/\">/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019  AI 人必懂：台灣人工智慧小聚熱門簡報分享','','publish','closed','open','','2019-meetup-collection','','','2019-12-26 13:17:33','2019-12-26 05:17:33','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10016',133,'post','',0),(10018,21,'2019-12-24 11:12:33','2019-12-24 03:12:33','','一起來認識 AIA 官方社群','','inherit','closed','closed','','1224-aia-social','','','2019-12-24 11:12:48','2019-12-24 03:12:48','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-aia-social.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10021,21,'2019-12-24 11:36:43','2019-12-24 03:36:43','','書單','','inherit','closed','closed','','1224-richie-book-list','','','2019-12-24 11:37:45','2019-12-24 03:37:45','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-richie-book-list.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10022,21,'2019-12-24 11:37:52','2019-12-24 03:37:52','<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-richie-book-list.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-10021\" />\r\n\r\n<P>過去這10年，每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書，主要是寫給自己看，一方面作為學習的註腳，一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係，我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法，每年會設定一個新主題，以3個月為單位時間集中火力學習；有興趣深入，同時再擬定一個為期3年的計畫，與3個月主題並行，透過持續地多元領域學習，讓自己從已經熟悉的既有領域，有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進，我設定了三大主題，人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。 </P>\r\n\r\n<P>人工智慧相關的好書，首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》，還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品，談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。</P>\r\n\r\n<P>其他還有2本，分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作，另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代：商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面，我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局》，對於晶片產業，中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿，另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我，很親切。最後有關經濟轉型的主題，這本《英國製造：國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析，還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保？》是21世紀都市規畫經典。</P>\r\n\r\n<P>1. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\" target=\"_blank\" title=\"人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰\">人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰</a>》/ 陳昇瑋、溫怡玲<br>\r\n這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書，不只文筆流場、淺顯易懂，更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省，成立AIA後，我們專注在推動產業AI化，2018 目標是AI大軍，創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台，2020 大AI時代的來臨，加速產業應用落地，讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等，不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測，生產時具有更高效率及高品質的流程，行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人，提升客戶的滿意度，才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說，以前做甚麼是因為生活需要，現在做甚麼是因為轉型重要，以後做甚麼是因為世界想要，希望與我們6000位校友，一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。<P>\r\n\r\n<P>2. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010810218\" target=\"_blank\" title=\"工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略\">工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略</a>》/ 簡禎富<br>\r\n這本簡禎富教授的《工業3.5》出版，填補我在智慧製造上知識的空虛，今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴，很多原先工作上的想法與理念，原來已經有大師在前面開路了，他在智慧製造上的深厚造詣，讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略，這背後有現實考量與方法步驟，混合、分工、權宜、反攻四個階段，從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策，簡教授提供一系列實際可行的工具與方法，幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質，每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果，全然落地的實證，幾個經典案例：機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司，常常讓我停下思考，嘗試揣摩當時作者的心境，為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…</P>\r\n\r\n<P>3. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010823981\" target=\"_blank\" title=\"工業人工智慧\">工業人工智慧</a>》/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東<br>\r\n李傑（Jay Lee）教授因為擔任鴻海集團副董事長，這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊，透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法、算力跟工具的使用），應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等，經由一個系統工程的觀念，附註介紹不少案例與圖表，去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化，數據的收集整理到工廠端的應用出口，有詳實的描述。</P>\r\n\r\n<P>4. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014116139\" target=\"_blank\" title=\"Human + Machine: reimagining work in the age of AI\">Human + Machine: reimagining work in the age of AI</a>》/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James <br>\r\nAuthors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.<br>\r\n• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.<br>\r\n• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.<br>\r\n• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.<br>\r\n• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.<br>\r\n• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.</P>\r\n\r\n<p>5. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014328619\" target=\"_blank\" title=\"Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again\">Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again</a>》 / Topol, Eric<br>\r\nThe AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”</P>\r\n\r\n<p>6. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820982\" target=\"_blank\" title=\"科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局\">科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局</a>》/ 黃欽勇<br>\r\n黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲，詳述了中美日韓共構的產業新局，以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工，擘劃一個宏觀思維，台灣位於第一島鏈前沿 ，既是科技供應鏈要角 ，也是地緣政治脆弱邊緣，了解半導體產業身處的定位與局勢，正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗，對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力，同時也具備深厚的人文素養，是我輩學習的對象，雙方曾一同討論台灣未來的發展，有非常多的火花，期待未來一起合作攜手並進，共同發揮社會正面影響力。</p>\r\n\r\n<p>7.《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010832831\" target=\"_blank\" title=\"一本書看懂晶片產業\">一本書看懂晶片產業</a>》/ 謝志峰, 陳大明<br>\r\n9/8日去誠品參加新書發表會，這本書吸引我，作者謝志峰與胡照林都認為，目前大陸缺乏有經驗的半導體人才，所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標，而且人才本來就會往需求高的地方流動，因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才，事實上，他們到台積電南京新廠參觀，發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作，但媒體很少報導。謝志峰也說，台灣同樣薪水聘到的人才，素質都比大陸人好很多，但不少原本在台灣薪水10萬美元的人，跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元，他開玩笑說，所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司，薪水也不用加那麼多，台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作，大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊，短期雖然對中國有衝擊，但卻激發中國建立自主技術熱潮，尤其目前許多採購都刻意「去美化」，也讓台商及本地商訂單大增，只要假以時日，兩岸半導體企業的成長相當值得預期。</p>\r\n\r\n<p>8. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010834629\" target=\"_blank\" title=\"行動5.0 : 創造5G數位紅利\">行動5.0 : 創造5G數位紅利</a>》/ 呂學錦<br>\r\n呂董事長可以說是這40年電信業的活字典，他做學問認真，把這本書當博士論文寫，你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標，但是沒見到電信業者笑出來，因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境，營收卻不增反減！真正得利的，還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網（OTT）業者。這二十年來，行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場，帶來一線曙光，一點希望。隨之而來的問題是，從2G到4G，歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代，邁入5G，誰能成為未來的王者？AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴，產生巨大的科技變革，引領第四波工業革命的轉動加速，拭目以待。</p>\r\n\r\n<p>9. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010753823\" target=\"_blank\" title=\"英國製造：國家如何維繫經濟命脈\">英國製造：國家如何維繫經濟命脈</a>》/ Evan Davis<br>\r\n這是本產業經濟的小眾書，但是超級好看。他山之石，可以攻錯，在思考我們國家的產業發展時，或許可以看看英國如何度過金融海嘯，重新調整經濟體質，站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展，讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上，當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時，不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者，也是長期深入觀察當地產業的財經記者，書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點，但絕不盲目，而是就事論事，從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據，並做出有力的提醒和檢討，目的是要說服讀者，一個正常開放國家的謀生實力，其實比我們所想像中要強得多。</p>\r\n\r\n<p>10. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820262\" target=\"_blank\" title=\"城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保\">城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保</a>？》/ Edward Glaeser<br>\r\n看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦，真的是一本好書，台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高，因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力，並且避免衰退？市長、市議員、市府官員與都市規劃師們，閱讀本書，應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程，與經濟發展、國民所得提升的過程，是完全重疊的；對於世界上的許多國家而言，例如印度，也是如此。都市之所以能提供許多工作機會，讓人們脫貧入富，乃因都市讓人聚集，而人與人面對面互動學習，能擦出知識火花，帶動創新，進而推動經濟成長。</p>','營運長的 2019 閱讀清單- 10大好書','','inherit','closed','closed','','10009-revision-v1','','','2019-12-24 11:37:52','2019-12-24 03:37:52','',10009,'https://aiacademy.tw/10009-revision-v1/',0,'revision','',0),(10024,16,'2019-12-24 12:15:49','2019-12-24 04:15:49','','李家岩','','inherit','closed','closed','','6824-revision-v1','','','2019-12-24 12:15:49','2019-12-24 04:15:49','',6824,'https://aiacademy.tw/6824-revision-v1/',0,'revision','',0),(10026,21,'2019-12-24 15:46:58','2019-12-24 07:46:58','<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-richie-book-list.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-10021\" />\r\n<p>本文作者：台灣人工智慧學校營運長 蔡明順</p>\r\n\r\n<P>過去這10年，每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書，主要是寫給自己看，一方面作為學習的註腳，一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係，我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法，每年會設定一個新主題，以3個月為單位時間集中火力學習；有興趣深入，同時再擬定一個為期3年的計畫，與3個月主題並行，透過持續地多元領域學習，讓自己從已經熟悉的既有領域，有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進，我設定了三大主題，人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。 </P>\r\n\r\n<P>人工智慧相關的好書，首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》，還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品，談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。</P>\r\n\r\n<P>其他還有2本，分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作，另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代：商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面，我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局》，對於晶片產業，中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿，另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我，很親切。最後有關經濟轉型的主題，這本《英國製造：國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析，還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保？》是21世紀都市規畫經典。</P>\r\n\r\n<P>1. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\" target=\"_blank\" title=\"人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰\">人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰</a>》/ 陳昇瑋、溫怡玲<br>\r\n這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書，不只文筆流場、淺顯易懂，更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省，成立AIA後，我們專注在推動產業AI化，2018 目標是AI大軍，創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台，2020 大AI時代的來臨，加速產業應用落地，讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等，不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測，生產時具有更高效率及高品質的流程，行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人，提升客戶的滿意度，才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說，以前做甚麼是因為生活需要，現在做甚麼是因為轉型重要，以後做甚麼是因為世界想要，希望與我們6000位校友，一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。<P>\r\n\r\n<P>2. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010810218\" target=\"_blank\" title=\"工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略\">工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略</a>》/ 簡禎富<br>\r\n這本簡禎富教授的《工業3.5》出版，填補我在智慧製造上知識的空虛，今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴，很多原先工作上的想法與理念，原來已經有大師在前面開路了，他在智慧製造上的深厚造詣，讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略，這背後有現實考量與方法步驟，混合、分工、權宜、反攻四個階段，從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策，簡教授提供一系列實際可行的工具與方法，幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質，每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果，全然落地的實證，幾個經典案例：機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司，常常讓我停下思考，嘗試揣摩當時作者的心境，為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…</P>\r\n\r\n<P>3. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010823981\" target=\"_blank\" title=\"工業人工智慧\">工業人工智慧</a>》/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東<br>\r\n李傑（Jay Lee）教授因為擔任鴻海集團副董事長，這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊，透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法、算力跟工具的使用），應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等，經由一個系統工程的觀念，附註介紹不少案例與圖表，去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化，數據的收集整理到工廠端的應用出口，有詳實的描述。</P>\r\n\r\n<P>4. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014116139\" target=\"_blank\" title=\"Human + Machine: reimagining work in the age of AI\">Human + Machine: reimagining work in the age of AI</a>》/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James <br>\r\nAuthors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.<br>\r\n• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.<br>\r\n• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.<br>\r\n• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.<br>\r\n• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.<br>\r\n• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.</P>\r\n\r\n<p>5. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014328619\" target=\"_blank\" title=\"Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again\">Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again</a>》 / Topol, Eric<br>\r\nThe AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”</P>\r\n\r\n<p>6. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820982\" target=\"_blank\" title=\"科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局\">科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局</a>》/ 黃欽勇<br>\r\n黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲，詳述了中美日韓共構的產業新局，以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工，擘劃一個宏觀思維，台灣位於第一島鏈前沿 ，既是科技供應鏈要角 ，也是地緣政治脆弱邊緣，了解半導體產業身處的定位與局勢，正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗，對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力，同時也具備深厚的人文素養，是我輩學習的對象，雙方曾一同討論台灣未來的發展，有非常多的火花，期待未來一起合作攜手並進，共同發揮社會正面影響力。</p>\r\n\r\n<p>7.《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010832831\" target=\"_blank\" title=\"一本書看懂晶片產業\">一本書看懂晶片產業</a>》/ 謝志峰, 陳大明<br>\r\n9/8日去誠品參加新書發表會，這本書吸引我，作者謝志峰與胡照林都認為，目前大陸缺乏有經驗的半導體人才，所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標，而且人才本來就會往需求高的地方流動，因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才，事實上，他們到台積電南京新廠參觀，發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作，但媒體很少報導。謝志峰也說，台灣同樣薪水聘到的人才，素質都比大陸人好很多，但不少原本在台灣薪水10萬美元的人，跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元，他開玩笑說，所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司，薪水也不用加那麼多，台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作，大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊，短期雖然對中國有衝擊，但卻激發中國建立自主技術熱潮，尤其目前許多採購都刻意「去美化」，也讓台商及本地商訂單大增，只要假以時日，兩岸半導體企業的成長相當值得預期。</p>\r\n\r\n<p>8. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010834629\" target=\"_blank\" title=\"行動5.0 : 創造5G數位紅利\">行動5.0 : 創造5G數位紅利</a>》/ 呂學錦<br>\r\n呂董事長可以說是這40年電信業的活字典，他做學問認真，把這本書當博士論文寫，你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標，但是沒見到電信業者笑出來，因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境，營收卻不增反減！真正得利的，還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網（OTT）業者。這二十年來，行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場，帶來一線曙光，一點希望。隨之而來的問題是，從2G到4G，歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代，邁入5G，誰能成為未來的王者？AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴，產生巨大的科技變革，引領第四波工業革命的轉動加速，拭目以待。</p>\r\n\r\n<p>9. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010753823\" target=\"_blank\" title=\"英國製造：國家如何維繫經濟命脈\">英國製造：國家如何維繫經濟命脈</a>》/ Evan Davis<br>\r\n這是本產業經濟的小眾書，但是超級好看。他山之石，可以攻錯，在思考我們國家的產業發展時，或許可以看看英國如何度過金融海嘯，重新調整經濟體質，站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展，讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上，當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時，不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者，也是長期深入觀察當地產業的財經記者，書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點，但絕不盲目，而是就事論事，從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據，並做出有力的提醒和檢討，目的是要說服讀者，一個正常開放國家的謀生實力，其實比我們所想像中要強得多。</p>\r\n\r\n<p>10. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820262\" target=\"_blank\" title=\"城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保\">城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保</a>？》/ Edward Glaeser<br>\r\n看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦，真的是一本好書，台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高，因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力，並且避免衰退？市長、市議員、市府官員與都市規劃師們，閱讀本書，應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程，與經濟發展、國民所得提升的過程，是完全重疊的；對於世界上的許多國家而言，例如印度，也是如此。都市之所以能提供許多工作機會，讓人們脫貧入富，乃因都市讓人聚集，而人與人面對面互動學習，能擦出知識火花，帶動創新，進而推動經濟成長。</p>','營運長的 2019 閱讀清單- 10大好書','','inherit','closed','closed','','10009-revision-v1','','','2019-12-24 15:46:58','2019-12-24 07:46:58','',10009,'https://aiacademy.tw/10009-revision-v1/',0,'revision','',0),(10027,21,'2019-12-24 16:05:36','2019-12-24 08:05:36','','人工智慧在台灣','','inherit','closed','closed','','1224-ai-in-taiwan','','','2019-12-24 16:05:47','2019-12-24 08:05:47','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-ai-in-taiwan.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10028,21,'2019-12-24 16:16:48','2019-12-24 08:16:48','','工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略','','inherit','closed','closed','','1224-industry35','','','2019-12-24 16:17:12','2019-12-24 08:17:12','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-industry35.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10029,21,'2019-12-24 16:25:48','2019-12-24 08:25:48','','工業人工智慧','','inherit','closed','closed','','1224-industrial','','','2019-12-24 16:26:03','2019-12-24 08:26:03','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-industrial.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10030,21,'2019-12-24 16:27:24','2019-12-24 08:27:24','','Human + Machine: Reimagining Work in the Age of Ai','','inherit','closed','closed','','1224-humanmachine','','','2019-12-24 16:27:46','2019-12-24 08:27:46','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-humanmachine.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10031,21,'2019-12-24 16:28:43','2019-12-24 08:28:43','','Deep Medicine','','inherit','closed','closed','','1224-deepmedicine','','','2019-12-24 16:28:59','2019-12-24 08:28:59','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-deepmedicine.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10032,21,'2019-12-24 16:32:56','2019-12-24 08:32:56','','科技島鏈','','inherit','closed','closed','','1224-asiaedge','','','2019-12-24 16:33:12','2019-12-24 08:33:12','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-asiaedge.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10033,21,'2019-12-24 16:34:29','2019-12-24 08:34:29','','一本書看懂晶片產業','','inherit','closed','closed','','1224-understanding','','','2019-12-24 16:34:51','2019-12-24 08:34:51','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-understanding.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10034,21,'2019-12-24 16:35:33','2019-12-24 08:35:33','','行動5.0','','inherit','closed','closed','','1224-5g','','','2019-12-24 16:35:45','2019-12-24 08:35:45','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-5g.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10035,21,'2019-12-24 16:36:38','2019-12-24 08:36:38','','英國製造','','inherit','closed','closed','','1224-madeinbritain','','','2019-12-24 16:36:52','2019-12-24 08:36:52','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-madeinbritain.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10036,21,'2019-12-24 16:37:51','2019-12-24 08:37:51','','城市的勝利','','inherit','closed','closed','','1224-triumph','','','2019-12-24 16:38:08','2019-12-24 08:38:08','',10009,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1224-triumph.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10037,21,'2019-12-24 16:38:29','2019-12-24 08:38:29','<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-richie-book-list.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-10021\" />\r\n<p>本文作者：台灣人工智慧學校營運長 蔡明順</p>\r\n\r\n<P>過去這10年，每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書，主要是寫給自己看，一方面作為學習的註腳，一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係，我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法，每年會設定一個新主題，以3個月為單位時間集中火力學習；有興趣深入，同時再擬定一個為期3年的計畫，與3個月主題並行，透過持續地多元領域學習，讓自己從已經熟悉的既有領域，有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進，我設定了三大主題，人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。 </P>\r\n\r\n<P>人工智慧相關的好書，首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》，還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品，談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。</P>\r\n\r\n<P>其他還有2本，分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作，另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代：商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面，我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局》，對於晶片產業，中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿，另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我，很親切。最後有關經濟轉型的主題，這本《英國製造：國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析，還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保？》是21世紀都市規畫經典。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-ai-in-taiwan.jpg\" alt=\"人工智慧在台灣\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10027\" />\r\n<P>1. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\" target=\"_blank\" title=\"人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰\">人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰</a>》/ 陳昇瑋、溫怡玲<br>\r\n這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書，不只文筆流場、淺顯易懂，更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省，成立AIA後，我們專注在推動產業AI化，2018 目標是AI大軍，創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台，2020 大AI時代的來臨，加速產業應用落地，讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等，不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測，生產時具有更高效率及高品質的流程，行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人，提升客戶的滿意度，才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說，以前做甚麼是因為生活需要，現在做甚麼是因為轉型重要，以後做甚麼是因為世界想要，希望與我們6000位校友，一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。<P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industry35.jpg\" alt=\"工業3.5\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10028\" />\r\n<P>2. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010810218\" target=\"_blank\" title=\"工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略\">工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略</a>》/ 簡禎富<br>\r\n這本簡禎富教授的《工業3.5》出版，填補我在智慧製造上知識的空虛，今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴，很多原先工作上的想法與理念，原來已經有大師在前面開路了，他在智慧製造上的深厚造詣，讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略，這背後有現實考量與方法步驟，混合、分工、權宜、反攻四個階段，從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策，簡教授提供一系列實際可行的工具與方法，幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質，每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果，全然落地的實證，幾個經典案例：機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司，常常讓我停下思考，嘗試揣摩當時作者的心境，為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industrial.jpg\" alt=\"工業人工智慧\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10029\" />\r\n<P>3. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010823981\" target=\"_blank\" title=\"工業人工智慧\">工業人工智慧</a>》/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東<br>\r\n李傑（Jay Lee）教授因為擔任鴻海集團副董事長，這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊，透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法、算力跟工具的使用），應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等，經由一個系統工程的觀念，附註介紹不少案例與圖表，去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化，數據的收集整理到工廠端的應用出口，有詳實的描述。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-humanmachine.jpg\" alt=\"Human + Machine: Reimagining Work in the Age of Ai\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10030\" />\r\n<P>4. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014116139\" target=\"_blank\" title=\"Human + Machine: reimagining work in the age of AI\">Human + Machine: reimagining work in the age of AI</a>》/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James <br>\r\nAuthors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.<br>\r\n• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.<br>\r\n• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.<br>\r\n• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.<br>\r\n• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.<br>\r\n• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-deepmedicine.jpg\" alt=\"Deep Medicine\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10031\" />\r\n<p>5. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014328619\" target=\"_blank\" title=\"Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again\">Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again</a>》 / Topol, Eric<br>\r\nThe AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-asiaedge.jpg\" alt=\"科技島鏈\" width=\"225\" height=\"225\" class=\"alignnone size-full wp-image-10032\" />\r\n<p>6. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820982\" target=\"_blank\" title=\"科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局\">科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局</a>》/ 黃欽勇<br>\r\n黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲，詳述了中美日韓共構的產業新局，以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工，擘劃一個宏觀思維，台灣位於第一島鏈前沿 ，既是科技供應鏈要角 ，也是地緣政治脆弱邊緣，了解半導體產業身處的定位與局勢，正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗，對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力，同時也具備深厚的人文素養，是我輩學習的對象，雙方曾一同討論台灣未來的發展，有非常多的火花，期待未來一起合作攜手並進，共同發揮社會正面影響力。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-understanding.jpg\" alt=\"一本書看懂晶片產業\" width=\"190\" height=\"266\" class=\"alignnone size-full wp-image-10033\" />\r\n<p>7.《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010832831\" target=\"_blank\" title=\"一本書看懂晶片產業\">一本書看懂晶片產業</a>》/ 謝志峰, 陳大明<br>\r\n9/8日去誠品參加新書發表會，這本書吸引我，作者謝志峰與胡照林都認為，目前大陸缺乏有經驗的半導體人才，所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標，而且人才本來就會往需求高的地方流動，因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才，事實上，他們到台積電南京新廠參觀，發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作，但媒體很少報導。謝志峰也說，台灣同樣薪水聘到的人才，素質都比大陸人好很多，但不少原本在台灣薪水10萬美元的人，跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元，他開玩笑說，所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司，薪水也不用加那麼多，台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作，大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊，短期雖然對中國有衝擊，但卻激發中國建立自主技術熱潮，尤其目前許多採購都刻意「去美化」，也讓台商及本地商訂單大增，只要假以時日，兩岸半導體企業的成長相當值得預期。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-5g.jpg\" alt=\"行動5.0\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10034\" />\r\n<p>8. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010834629\" target=\"_blank\" title=\"行動5.0 : 創造5G數位紅利\">行動5.0 : 創造5G數位紅利</a>》/ 呂學錦<br>\r\n呂董事長可以說是這40年電信業的活字典，他做學問認真，把這本書當博士論文寫，你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標，但是沒見到電信業者笑出來，因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境，營收卻不增反減！真正得利的，還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網（OTT）業者。這二十年來，行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場，帶來一線曙光，一點希望。隨之而來的問題是，從2G到4G，歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代，邁入5G，誰能成為未來的王者？AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴，產生巨大的科技變革，引領第四波工業革命的轉動加速，拭目以待。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-madeinbritain.jpg\" alt=\"英國製造\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10035\" />\r\n<p>9. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010753823\" target=\"_blank\" title=\"英國製造：國家如何維繫經濟命脈\">英國製造：國家如何維繫經濟命脈</a>》/ Evan Davis<br>\r\n這是本產業經濟的小眾書，但是超級好看。他山之石，可以攻錯，在思考我們國家的產業發展時，或許可以看看英國如何度過金融海嘯，重新調整經濟體質，站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展，讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上，當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時，不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者，也是長期深入觀察當地產業的財經記者，書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點，但絕不盲目，而是就事論事，從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據，並做出有力的提醒和檢討，目的是要說服讀者，一個正常開放國家的謀生實力，其實比我們所想像中要強得多。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-triumph.jpg\" alt=\"城市的勝利\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10036\" />\r\n<p>10. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820262\" target=\"_blank\" title=\"城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保\">城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保</a>？》/ Edward Glaeser<br>\r\n看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦，真的是一本好書，台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高，因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力，並且避免衰退？市長、市議員、市府官員與都市規劃師們，閱讀本書，應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程，與經濟發展、國民所得提升的過程，是完全重疊的；對於世界上的許多國家而言，例如印度，也是如此。都市之所以能提供許多工作機會，讓人們脫貧入富，乃因都市讓人聚集，而人與人面對面互動學習，能擦出知識火花，帶動創新，進而推動經濟成長。</p>','營運長的 2019 閱讀清單- 10大好書','','inherit','closed','closed','','10009-revision-v1','','','2019-12-24 16:38:29','2019-12-24 08:38:29','',10009,'https://aiacademy.tw/10009-revision-v1/',0,'revision','',0),(10039,21,'2019-12-24 20:23:22','2019-12-24 12:23:22','<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-richie-book-list.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"500\" class=\"alignnone size-full wp-image-10021\" />\r\n<p>　</p>\r\n<p>本文作者：台灣人工智慧學校營運長 蔡明順</p>\r\n\r\n<P>過去這10年，每年的歲末總是會迫使自己從整年的閱讀中挑選10本好書，主要是寫給自己看，一方面作為學習的註腳，一方面為記錄生活的刻度。今年的閱讀因為工作關係，我採用了彼得杜拉克(Peter Drucker) 的3個月與3年主題學習法，每年會設定一個新主題，以3個月為單位時間集中火力學習；有興趣深入，同時再擬定一個為期3年的計畫，與3個月主題並行，透過持續地多元領域學習，讓自己從已經熟悉的既有領域，有計畫地一階段一階段向外跨領域邁進，我設定了三大主題，人工智慧 x 產業知識 x 經濟轉型是今年的閱讀計畫主題。 </P>\r\n\r\n<P>人工智慧相關的好書，首先是陳昇瑋執行長與溫怡玲寫的暢銷書《人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰》，我也參與書中有關台灣人工智慧學校篇章的故事。過年期間拜讀了清大講座教授簡禎富的《工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略》，年中讀了美國辛辛那提特聘講座李傑教授的《工業人工智慧》，還有暑假去旅行購得的兩本英文的好作品，談人機協作的變革轉型《Human + Machine: reimagining work in the age of AI》、智慧醫療的大推之作《Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again》。</P>\r\n\r\n<P>其他還有2本，分別是好友裴有恆、陳文琦所寫的《人工智慧在物聯網的應用與商機》是 AIOT領域的入門暢銷作，另外一位朋友陳顯立著作的《流量新紅利時代：商業模式決定變現之道》則是電商領域的好書。在產業知識方面，我要首推黃欽勇社長的《科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局》，對於晶片產業，中國半導體科技專家謝志峰與陳大明的《一本書看懂晶片產業》很飽滿，另外前中華電信董事長呂學錦的《行動5.0 : 創造5G數位紅利》對於電信業出身的我，很親切。最後有關經濟轉型的主題，這本《英國製造：國家如何維繫經濟命脈》是非常好看的國家經濟報導分析，還有哈佛大學經濟系教授 Edward Glaeser的《城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保？》是21世紀都市規畫經典。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-ai-in-taiwan.jpg\" alt=\"人工智慧在台灣\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10027\" />\r\n<P>1. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\" target=\"_blank\" title=\"人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰\">人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰</a>》/ 陳昇瑋、溫怡玲<br>\r\n這是我會跟所有台灣企業推薦的一本人工智慧入門書，不只文筆流場、淺顯易懂，更重要的是書中的每段論述都是實際深入產業後的思考與內省，成立AIA後，我們專注在推動產業AI化，2018 目標是AI大軍，創造AI 趨勢效應與話題; 2019 量變帶來質變, 驅動應用大爆發成為產學合作平台，2020 大AI時代的來臨，加速產業應用落地，讓AI應用成為產業競爭力的標配。台灣的高科技產業、醫療產業、金融與零售產業等，不管是各個領域的產業對於AI的需求都會愈來愈高。包括如何在應用AI來進行更精準的規劃與預測，生產時具有更高效率及高品質的流程，行銷上在對的時間、對的價格、對的產品提供給對的人，提升客戶的滿意度，才有辦法實現企業的長遠經營。有句話說，以前做甚麼是因為生活需要，現在做甚麼是因為轉型重要，以後做甚麼是因為世界想要，希望與我們6000位校友，一同透過人工智慧來改變台灣的面貌。<P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industry35.jpg\" alt=\"工業3.5\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10028\" />\r\n<P>2. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010810218\" target=\"_blank\" title=\"工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略\">工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略</a>》/ 簡禎富<br>\r\n這本簡禎富教授的《工業3.5》出版，填補我在智慧製造上知識的空虛，今年春節熟讀了兩遍後痛快淋漓時有共鳴，很多原先工作上的想法與理念，原來已經有大師在前面開路了，他在智慧製造上的深厚造詣，讓我們得以在巨人肩膀上俯瞰通往工業4.0的路線圖。《工業3.5》是一個進程策略，這背後有現實考量與方法步驟，混合、分工、權宜、反攻四個階段，從處於人腦密集的決策作業到達智能製造的數位決策，簡教授提供一系列實際可行的工具與方法，幫助生產管理與優化營收的「PDCCCR製造策略架構」、指揮分散式決策的「數位大腦」系統、優化決策關鍵因子的「龍捲風分析」、指導人機協作的「鋼鐵人」增強決策品質，每一個工具方法都是從產學合作經驗中淬煉出來的成果，全然落地的實證，幾個經典案例：機能布製造大廠、半導體領導企業、光電面板指標公司，常常讓我停下思考，嘗試揣摩當時作者的心境，為什麼會這樣處理問題、原來問題可以這樣思考、學習高手是這樣做的…</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-industrial.jpg\" alt=\"工業人工智慧\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10029\" />\r\n<P>3. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010823981\" target=\"_blank\" title=\"工業人工智慧\">工業人工智慧</a>》/ 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東<br>\r\n李傑（Jay Lee）教授因為擔任鴻海集團副董事長，這本書就是主導集團的IAI (Industrial AI)執行團隊，透過本書介紹工業人工智慧的系統工程方法，從傳統演算法（Algorithm）以及以算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法、算力跟工具的使用），應用落實於實際場域的方式來展現工業人工智慧的價值。提到工業人工智慧應用場域已逐漸發展，例如機器的監控、船舶的省油、引擎的健康管理、醫療系統的遠端維護等，經由一個系統工程的觀念，附註介紹不少案例與圖表，去闡述工業人工智慧在應用的流程與經驗學習過程。對於智慧製造的生產製程、排成優化，數據的收集整理到工廠端的應用出口，有詳實的描述。</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-humanmachine.jpg\" alt=\"Human + Machine: Reimagining Work in the Age of Ai\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10030\" />\r\n<P>4. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014116139\" target=\"_blank\" title=\"Human + Machine: reimagining work in the age of AI\">Human + Machine: reimagining work in the age of AI</a>》/ Daugherty, Paul R.、Wilson, H. James <br>\r\nAuthors Paul R. Daugherty and H. James Wilson argue that humans and machines are “symbiotic partners” that can work together to create a better, brighter future for us all., they wanted to debunk the widespread misconception that productivity is a zero-sum game in which humans have to fall by the wayside as machines continue their inexorable rise. Human + Machine paints a vision of the future in which machines perform the tedious grunt work currently done by human workers. The robots of tomorrow will free up humans to do what they do best: unleash their creativity and solve problems. The authors call this predicament the ‘missing middle’ and suggest a five-step plan – MELDS – to help address this challenge.<br>\r\n• Mindset: Work must be ‘reimagined’ to find ways for machines to enhance human performance.<br>\r\n• Experimentation: Businesses need to invest time and money in finding areas where AI can be introduced.<br>\r\n• Leadership: AI must be used responsibly by management. Chasing easy quarterly profits must be balanced with long-term issues such as the impact of layoffs.<br>\r\n• Data: Companies must build a data supply chain just as carefully as any other type of supply chain.<br>\r\n• Skills: Businesses must invest in training their workers with new skills such as having people learn how to work with machines.</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-deepmedicine.jpg\" alt=\"Deep Medicine\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10031\" />\r\n<p>5. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/F014328619\" target=\"_blank\" title=\"Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again\">Deep Medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again</a>》 / Topol, Eric<br>\r\nThe AI has everything about your prior medical history, your labs, your scans, your genome, sensors you’re wearing, your environmental sensors, medical literature. All this data is just continually being assessed to give you feedback, whether that’s through an avatar or speech or text, you can pick that, the way it works today is there’s this one-off appointment with the doctor. In the future, you will have a coach that is with you all the time as long as you want to have this coaching operation,” Dr. Topol says. “We have this unique capability of bringing in massive amounts of data about a given individual, and processing the data with AI algorithms and giving feedback, and that is another way to decompress the role of the doctor whereby the person who is getting this feedback could contact this doctor when there’s need. The virtual medical coach is starting to get legs. Eventually it will be a way, a path to prevention, which is fulfilling a dream we never really actualized before.”</P>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-asiaedge.jpg\" alt=\"科技島鏈\" width=\"225\" height=\"225\" class=\"alignnone size-full wp-image-10032\" />\r\n<p>6. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820982\" target=\"_blank\" title=\"科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局\">科技島鏈：中美日韓台共構的產業新局</a>》/ 黃欽勇<br>\r\n黃社長的這本《科技島鏈》擲地有聲，詳述了中美日韓共構的產業新局，以一個資深分析師的角度切入科技供應鏈的國際分工，擘劃一個宏觀思維，台灣位於第一島鏈前沿 ，既是科技供應鏈要角 ，也是地緣政治脆弱邊緣，了解半導體產業身處的定位與局勢，正在牽動著目前的中美貿易戰局與人工智慧軟硬整合的國家競爭力。作者有高度的視野與創業的經驗，對於國家產業競爭力有著敏銳的觀察力，同時也具備深厚的人文素養，是我輩學習的對象，雙方曾一同討論台灣未來的發展，有非常多的火花，期待未來一起合作攜手並進，共同發揮社會正面影響力。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-understanding.jpg\" alt=\"一本書看懂晶片產業\" width=\"190\" height=\"266\" class=\"alignnone size-full wp-image-10033\" />\r\n<p>7.《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010832831\" target=\"_blank\" title=\"一本書看懂晶片產業\">一本書看懂晶片產業</a>》/ 謝志峰, 陳大明<br>\r\n9/8日去誠品參加新書發表會，這本書吸引我，作者謝志峰與胡照林都認為，目前大陸缺乏有經驗的半導體人才，所以同文同種台灣自然成為中國企業吸收的目標，而且人才本來就會往需求高的地方流動，因此不要覺得都是中企在吸收台灣人才，事實上，他們到台積電南京新廠參觀，發現中國頂尖人才也都跑到台積電工作，但媒體很少報導。謝志峰也說，台灣同樣薪水聘到的人才，素質都比大陸人好很多，但不少原本在台灣薪水10萬美元的人，跳槽到大陸工作就會加薪到30萬美元，他開玩笑說，所以很多大陸企業乾脆在新竹設公司，薪水也不用加那麼多，台灣員工也不用離鄉背井到大陸工作，大家都很滿意。對於美中貿易戰帶來的衝擊，短期雖然對中國有衝擊，但卻激發中國建立自主技術熱潮，尤其目前許多採購都刻意「去美化」，也讓台商及本地商訂單大增，只要假以時日，兩岸半導體企業的成長相當值得預期。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-5g.jpg\" alt=\"行動5.0\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10034\" />\r\n<p>8. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010834629\" target=\"_blank\" title=\"行動5.0 : 創造5G數位紅利\">行動5.0 : 創造5G數位紅利</a>》/ 呂學錦<br>\r\n呂董事長可以說是這40年電信業的活字典，他做學問認真，把這本書當博士論文寫，你就可以理解為什麼他很年輕就當上中華電信總經理。目前5G執照正在競標，但是沒見到電信業者笑出來，因為行動通信業者因為面臨資本支出與費用支出增加的處境，營收卻不增反減！真正得利的，還是那些在網路上搭建平台、經營應用與內容的越網（OTT）業者。這二十年來，行動通信網路業者似乎逃不過淪為笨水管的宿命。5G登場，帶來一線曙光，一點希望。隨之而來的問題是，從2G到4G，歐洲、日本、美國分別稱霸不同世代，邁入5G，誰能成為未來的王者？AI x IOT x 5G x Cloud Computing 有沒有機會形成一個完美風暴，產生巨大的科技變革，引領第四波工業革命的轉動加速，拭目以待。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-madeinbritain.jpg\" alt=\"英國製造\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10035\" />\r\n<p>9. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010753823\" target=\"_blank\" title=\"英國製造：國家如何維繫經濟命脈\">英國製造：國家如何維繫經濟命脈</a>》/ Evan Davis<br>\r\n這是本產業經濟的小眾書，但是超級好看。他山之石，可以攻錯，在思考我們國家的產業發展時，或許可以看看英國如何度過金融海嘯，重新調整經濟體質，站穩腳步迎向國際新局的例子。而隨著篇章開展，讀者亦能逐漸將書中分析套用在台灣的經濟發展上，當在面對國內經濟轉型的各種挑戰時，不再如無頭蒼蠅般惶惶不安。作者伊凡・戴維斯為英國經濟學者，也是長期深入觀察當地產業的財經記者，書中對英國經濟的分析採取正向樂觀的論點，但絕不盲目，而是就事論事，從嚴謹的數據與比較分析中得出持平而論的根據，並做出有力的提醒和檢討，目的是要說服讀者，一個正常開放國家的謀生實力，其實比我們所想像中要強得多。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1224-triumph.jpg\" alt=\"城市的勝利\" width=\"348\" height=\"348\" class=\"alignnone size-full wp-image-10036\" />\r\n<p>10. 《<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010820262\" target=\"_blank\" title=\"城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保\">城市的勝利：都市如何推動國家經濟，讓生活更富足、快樂、環保</a>？》/ Edward Glaeser<br>\r\n看到臺北市產發局林崇傑局長發文推薦，真的是一本好書，台灣與全球的都市化趨勢猶未停歇。城市居民占總人口比例越來越高，因此城市的發展好壞也就關乎大多數人的福祉。一座城市如何提升吸引力及競爭力，並且避免衰退？市長、市議員、市府官員與都市規劃師們，閱讀本書，應可從全球城市發展史中找到答案。台灣都市化過程，與經濟發展、國民所得提升的過程，是完全重疊的；對於世界上的許多國家而言，例如印度，也是如此。都市之所以能提供許多工作機會，讓人們脫貧入富，乃因都市讓人聚集，而人與人面對面互動學習，能擦出知識火花，帶動創新，進而推動經濟成長。</p>','營運長的 2019 閱讀清單- 10大好書','','inherit','closed','closed','','10009-revision-v1','','','2019-12-24 20:23:22','2019-12-24 12:23:22','',10009,'https://aiacademy.tw/10009-revision-v1/',0,'revision','',0),(10047,16,'2019-12-25 11:10:56','2019-12-25 03:10:56','','75224666_2020328941402206_2546359854939766784_n','','inherit','closed','closed','','75224666_2020328941402206_2546359854939766784_n','','','2021-04-17 13:22:46','2021-04-17 05:22:46','',10016,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/75224666_2020328941402206_2546359854939766784_n.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10049,16,'2019-12-25 11:27:12','2019-12-25 03:27:12','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選了四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：傳統機械業導入AI的經驗</h2>\r\n\r\n王柏鈞(June Wang)，台灣人工智慧學校AI工程師，曾擔任電控系統及機電整合工程師。主持並參與多次設計思考的工作坊，並多次擔任大專院校與國高中的特聘講師，專門教授AI相關課程。 同場另一位講者是 台灣人工智慧學校 AI 工程師王柏鈞，分享他從傳統機械業做 AI 專案所看見的問題及回應策略。\r\n【傳統機械業導入AI的經驗】\r\n1. 在傳統機械業設計AI專案\r\n2. 專案實際的遭遇問題\r\n3. 使用過的解決方法與殘留風險\r\n4. 可預期風險與回應策略\r\n5. 我們失敗了，但是…\r\n\r\n【多目標追蹤簡介(Multi-object tracking: an overview)】\r\n多目標追蹤應用廣泛，例如: 機場安全監控、商場人流分析、野生動物追蹤及行為辨識，最顯著的例子是中國大陸的天網。近年來隨著深度學習技術的進步，多目標追蹤系統的效能亦有顯著提升，本次講題將簡介綜覽多目標追蹤技術的演進及當前發展。\r\n1. 多目標追蹤問題綜述\r\n2. 背景知識/常見應用\r\n3. 深度學習在MOT的運用\r\n4. 常見的挑戰\r\n5. 總結及學習資源\r\n\r\n\r\n台灣人工智慧小聚於 2019 年 8 月起，每隔兩周持續透過在台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南校區的 meetup 聚會，是目前台灣最大的 AI 定期聚會。參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！\r\n\r\n新竹：工業影像瑕疵檢測\r\n\r\n隨著近年工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠更是全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 \r\n\r\n台灣人工智慧學校工程師劉又綺，分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。\r\n\r\n交通大學應用數學系數學建模碩士班畢業，專於影像及機器學習之研究。曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案。\r\n\r\n【台中小聚會後報導】\r\n科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！\r\n因此，換臉技術也掀起了一波Deep fake的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。\r\n小聚當天，除了Deep fake的攻防分享外，我們也看到了王淳中工程師demo出的有趣影片，你想試試看嗎？「Just do it !」(←有來小聚的你懂這梗?)\r\n:arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/zykEr6\r\n為什麼孩子需要學AI？日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，自幼就身處在充滿3C產品世代中，教養觀更需與時俱進，AI已逐漸取代部分工作，意味著職場上需懂AI的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！\r\n怎麼教孩子學AI :arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/rlVed1\r\n\r\n南部：\r\nT-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 \r\n\r\nAI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 11:27:12','2019-12-25 03:27:12','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10050,16,'2019-12-25 11:32:38','2019-12-25 03:32:38','','小聚宣傳流程＿v1 (1)','','inherit','closed','closed','','%e5%b0%8f%e8%81%9a%e5%ae%a3%e5%82%b3%e6%b5%81%e7%a8%8b%ef%bc%bfv1-1','','','2019-12-25 11:32:38','2019-12-25 03:32:38','',10016,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10051,16,'2019-12-25 12:19:03','2019-12-25 04:19:03','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選了四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"562\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？\r\n2.不會寫程式的福音,KNIME\r\n3.六分鐘設計一個AI模型\r\n4.更進一步,還需要會什麼\r\n「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個AI模型」: 讓 AI 落地的核心，不是技術、不是準度，更重要的是成本與速度。如果你已經是 AI 工程師，是否你已經對刻程式碼感到厭倦 ? 如果你剛開始做 AI，有沒有更簡單的工具可以讓你輕鬆上手，不需要寫程式? KNIME 就是這樣一個神奇的 AI 工具，就讓我們一起來學習。\r\n簡報下載 http://bit.ly/2DrHjQ3\r\n\r\n新竹：工業影像瑕疵檢測\r\n\r\n隨著近年工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠更是全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 \r\n\r\n台灣人工智慧學校工程師劉又綺，分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。\r\n\r\n交通大學應用數學系數學建模碩士班畢業，專於影像及機器學習之研究。曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案。\r\n\r\n【台中小聚會後報導】\r\n科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！\r\n因此，換臉技術也掀起了一波Deep fake的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。\r\n小聚當天，除了Deep fake的攻防分享外，我們也看到了王淳中工程師demo出的有趣影片，你想試試看嗎？「Just do it !」(←有來小聚的你懂這梗?)\r\n:arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/zykEr6\r\n為什麼孩子需要學AI？日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，自幼就身處在充滿3C產品世代中，教養觀更需與時俱進，AI已逐漸取代部分工作，意味著職場上需懂AI的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！\r\n怎麼教孩子學AI :arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/rlVed1\r\n\r\n南部：\r\nT-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 \r\n\r\nAI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 12:19:03','2019-12-25 04:19:03','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10052,16,'2019-12-25 12:22:35','2019-12-25 04:22:35','','擷取_1','','inherit','closed','closed','','%e6%93%b7%e5%8f%96_1','','','2019-12-25 12:22:35','2019-12-25 04:22:35','',10016,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png',0,'attachment','image/png',0),(10053,16,'2019-12-25 12:23:02','2019-12-25 04:23:02','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選了四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1080\" height=\"562\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 http://bit.ly/2DrHjQ3</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n\r\n台灣人工智慧學校工程師劉又綺，分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。\r\n\r\n交通大學應用數學系數學建模碩士班畢業，專於影像及機器學習之研究。曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案。\r\n\r\n【台中小聚會後報導】\r\n科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！\r\n因此，換臉技術也掀起了一波Deep fake的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。\r\n小聚當天，除了Deep fake的攻防分享外，我們也看到了王淳中工程師demo出的有趣影片，你想試試看嗎？「Just do it !」(←有來小聚的你懂這梗?)\r\n:arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/zykEr6\r\n為什麼孩子需要學AI？日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，自幼就身處在充滿3C產品世代中，教養觀更需與時俱進，AI已逐漸取代部分工作，意味著職場上需懂AI的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！\r\n怎麼教孩子學AI :arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/rlVed1\r\n\r\n南部：\r\nT-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 \r\n\r\nAI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 12:23:02','2019-12-25 04:23:02','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10054,16,'2019-12-25 12:24:35','2019-12-25 04:24:35','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選了四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 http://bit.ly/2DrHjQ3</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n\r\n台灣人工智慧學校工程師劉又綺，分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。\r\n\r\n交通大學應用數學系數學建模碩士班畢業，專於影像及機器學習之研究。曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案。\r\n\r\n【台中小聚會後報導】\r\n科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！\r\n因此，換臉技術也掀起了一波Deep fake的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。\r\n小聚當天，除了Deep fake的攻防分享外，我們也看到了王淳中工程師demo出的有趣影片，你想試試看嗎？「Just do it !」(←有來小聚的你懂這梗?)\r\n:arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/zykEr6\r\n為什麼孩子需要學AI？日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，自幼就身處在充滿3C產品世代中，教養觀更需與時俱進，AI已逐漸取代部分工作，意味著職場上需懂AI的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！\r\n怎麼教孩子學AI :arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/rlVed1\r\n\r\n南部：\r\nT-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 \r\n\r\nAI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 12:24:35','2019-12-25 04:24:35','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10055,16,'2019-12-25 12:30:09','2019-12-25 04:30:09','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選了四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n\r\n【台中小聚會後報導】\r\n科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！\r\n因此，換臉技術也掀起了一波Deep fake的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。\r\n小聚當天，除了Deep fake的攻防分享外，我們也看到了王淳中工程師demo出的有趣影片，你想試試看嗎？「Just do it !」(←有來小聚的你懂這梗?)\r\n:arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/zykEr6\r\n為什麼孩子需要學AI？日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，自幼就身處在充滿3C產品世代中，教養觀更需與時俱進，AI已逐漸取代部分工作，意味著職場上需懂AI的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！\r\n怎麼教孩子學AI :arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/rlVed1\r\n\r\n南部：\r\nT-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 \r\n\r\nAI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 12:30:09','2019-12-25 04:30:09','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10057,25,'2019-12-25 13:07:21','2019-12-25 05:07:21','','孫培元-AIA AI工程師 / 楊順清-III CSTI技術經理','','publish','closed','open','','%e5%ad%ab%e5%9f%b9%e5%85%83-aia-ai%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab-%e6%a5%8a%e9%a0%86%e6%b8%85-iii-csti%e6%8a%80%e8%a1%93%e7%b6%93%e7%90%86','','','2020-01-04 17:46:24','2020-01-04 09:46:24','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10057',132,'post','',0),(10059,25,'2019-12-25 13:04:48','2019-12-25 05:04:48','','孫培元-AIA AI工程師 / 楊順清-資策會資安科技研究所技術經理','','inherit','closed','closed','','10057-revision-v1','','','2019-12-25 13:04:48','2019-12-25 05:04:48','',10057,'https://aiacademy.tw/10057-revision-v1/',0,'revision','',0),(10060,25,'2019-12-25 13:06:58','2019-12-25 05:06:58','','孫培元-AIA AI工程師 / 楊順清-III CSTI技術經理','','inherit','closed','closed','','10057-revision-v1','','','2019-12-25 13:06:58','2019-12-25 05:06:58','',10057,'https://aiacademy.tw/10057-revision-v1/',0,'revision','',0),(10061,25,'2019-12-25 13:07:21','2019-12-25 05:07:21','','孫培元-AIA AI工程師 / 楊順清-III CSTI技術經理','','inherit','closed','closed','','10057-revision-v1','','','2019-12-25 13:07:21','2019-12-25 05:07:21','',10057,'https://aiacademy.tw/10057-revision-v1/',0,'revision','',0),(10063,16,'2019-12-25 14:01:46','2019-12-25 06:01:46','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n\r\n南部：\r\nT-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 \r\n\r\nAI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 14:01:46','2019-12-25 06:01:46','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10064,25,'2019-12-25 14:02:48','2019-12-25 06:02:48','','小聚 20191228_0','','inherit','closed','closed','','%e5%b0%8f%e8%81%9a-20191228_0-%e8%a4%87%e8%a3%bd','','','2019-12-25 14:03:08','2019-12-25 06:03:08','',10057,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191228_0-複製.png',0,'attachment','image/png',0),(10066,16,'2019-12-25 14:09:49','2019-12-25 06:09:49','','20191220小聚圖片_0','','inherit','closed','closed','','20191220%e5%b0%8f%e8%81%9a%e5%9c%96%e7%89%87_0','','','2019-12-25 14:10:36','2019-12-25 06:10:36','',10016,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0.png',0,'attachment','image/png',0),(10067,16,'2019-12-25 14:10:51','2019-12-25 06:10:51','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n\r\n南部：\r\nT-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 \r\n\r\nAI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 14:10:51','2019-12-25 06:10:51','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10068,21,'2020-01-02 11:20:43','2020-01-02 03:20:43','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 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：新北市三重區光復路二段 69 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https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 2020/03/25{/span} 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 11 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正 (備) 取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格 (因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長核可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/12/20開放報名</a>`2020/03/25報名截止日`2020/04/11報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/05學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tech/\" text=\"課程大鋼\"][admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\"]\r\n</div>','台北總校第七期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9928-autosave-v1','','','2020-01-02 11:20:43','2020-01-02 03:20:43','',9928,'https://aiacademy.tw/9928-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10069,21,'2019-12-25 14:40:41','2019-12-25 06:40:41','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 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：新北市三重區光復路二段 69 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https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 2020/03/25{/span} 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 11 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正 (備) 取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格 (因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長核可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/12/20開放報名</a>`2020/03/25報名截止日`2020/04/11報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/05學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tech/\" text=\"課程大鋼\"][admission_signup_button open=\"\"]\r\n</div>','台北總校第七期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9928-revision-v1','','','2019-12-25 14:40:41','2019-12-25 06:40:41','',9928,'https://aiacademy.tw/9928-revision-v1/',0,'revision','',0),(10071,21,'2019-12-25 14:43:35','2019-12-25 06:43:35','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課、，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=134\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2019-12-25 14:43:35','2019-12-25 06:43:35','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10072,21,'2019-12-25 14:47:43','2019-12-25 06:47:43','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=134\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2019-12-25 14:47:43','2019-12-25 06:47:43','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10073,21,'2019-12-25 14:51:35','2019-12-25 06:51:35','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2019 年 12 月 28 日起，至 2020 年 05 月 09 日止，共 16 週；原則上每週六早上九時半至下午六時半，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：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2019/11/25 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：2019 年 12 月 11 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/11/25報名截止日`2019/12/11錄取名單公布`2019/12/18正取生註冊截止`2019/12/28<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/05/09學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"/category/opening/\"]</div>','南部分校第三期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','7826-revision-v1','','','2019-12-25 14:51:35','2019-12-25 06:51:35','',7826,'https://aiacademy.tw/7826-revision-v1/',0,'revision','',0),(10074,21,'2019-12-25 14:52:07','2019-12-25 06:52:07','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2019 年 12 月 28 日起，至 2020 年 5 月 9 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2019 / 11 / 25 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 2019 年 11 月 30 日 (星期六) 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：2019 年 12 月 11 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/11/25報名截止日`2019/11/30報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2019/12/11錄取名單公布`2019/12/18正取生註冊截止`2019/12/28<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/05/09學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"/category/opening/\"]\r\n</div>','南部分校第三期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','7815-revision-v1','','','2019-12-25 14:52:07','2019-12-25 06:52:07','',7815,'https://aiacademy.tw/7815-revision-v1/',0,'revision','',0),(10075,16,'2019-12-25 15:55:37','2019-12-25 07:55:37','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">南部：T-Brain 競賽實作分享</h2>\r\n\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 15:55:37','2019-12-25 07:55:37','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10076,16,'2019-12-25 16:02:39','2019-12-25 08:02:39','','小聚 20191213','','inherit','closed','closed','','%e5%b0%8f%e8%81%9a-20191213','','','2019-12-25 16:02:59','2019-12-25 08:02:59','',10016,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213.png',0,'attachment','image/png',0),(10077,16,'2019-12-25 16:04:39','2019-12-25 08:04:39','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">南部：T-Brain 競賽實作分享</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n\r\n台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:04:39','2019-12-25 08:04:39','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10078,16,'2019-12-25 16:05:20','2019-12-25 08:05:20','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">南部：T-Brain 競賽實作分享</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1568877370605.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"878\" height=\"531\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:05:20','2019-12-25 08:05:20','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10079,16,'2019-12-25 16:06:25','2019-12-25 08:06:25','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">新竹：工業影像瑕疵檢測</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">南部：T-Brain 競賽實作分享</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:06:25','2019-12-25 08:06:25','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10080,16,'2019-12-25 16:08:30','2019-12-25 08:08:30','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p><strong>簡報下載</strong> <a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p><strong>簡報下載 </strong><a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p><strong>簡報下載</strong> <a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p><strong>簡報下載 </strong><a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:08:30','2019-12-25 08:08:30','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10081,16,'2019-12-25 16:09:20','2019-12-25 08:09:20','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:09:20','2019-12-25 08:09:20','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10082,16,'2019-12-25 16:09:45','2019-12-25 08:09:45','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p></ul>\r\n\r\n簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:09:45','2019-12-25 08:09:45','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10083,16,'2019-12-25 16:10:10','2019-12-25 08:10:10','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p><ul>\r\n簡報下載</ul>\r\n\r\n<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:10:10','2019-12-25 08:10:10','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10084,16,'2019-12-25 16:10:31','2019-12-25 08:10:31','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019台灣人工智慧小聚精選','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:10:31','2019-12-25 08:10:31','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10085,16,'2019-12-25 16:12:02','2019-12-25 08:12:02','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\">https://aiacademy.tw/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019 台灣人工智慧小聚精選l','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:12:02','2019-12-25 08:12:02','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10086,16,'2019-12-25 16:13:09','2019-12-25 08:13:09','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"/meetup/\">/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019 台灣人工智慧小聚精選：工業影像瑕疵檢測、Deep fake 討論、','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:13:09','2019-12-25 08:13:09','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10087,16,'2019-12-25 16:14:18','2019-12-25 08:14:18','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"/meetup/\">/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','台灣人工智慧小聚精選：工業影像瑕疵檢測、Deep fake 討論、競賽實作案例，2019最夯話題別錯過！','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:14:18','2019-12-25 08:14:18','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10088,16,'2019-12-25 16:23:27','2019-12-25 08:23:27','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"/meetup/\">/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','台灣人工智慧小聚精選：工業瑕疵檢測、Deep fake、競賽實作案例，2019最夯話題別錯過！','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 16:23:27','2019-12-25 08:23:27','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10091,21,'2019-12-25 16:53:31','2019-12-25 08:53:31','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，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：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2020/4/8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/04/08報名截止日`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=133\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2019-12-25 16:53:31','2019-12-25 08:53:31','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(10092,21,'2019-12-25 16:54:49','2019-12-25 08:54:49','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=134\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2019-12-25 16:54:49','2019-12-25 08:54:49','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10093,16,'2019-12-26 12:52:28','2019-12-26 04:52:28','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI 試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI 試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的 Eason 擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練是挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班 Donkey Car 自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇 Donkey Car 自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/3-e1577266679429.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10104\" /></p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以 CNN 做為首選 model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇 RNN 做為訓練 model 並且配合將近 12 萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/4-e1577266730802.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"532\" class=\"alignnone size-full wp-image-10106\" />','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與 AI 的緊密連結','','publish','closed','open','','ai-project-in-st','','','2019-12-26 14:40:47','2019-12-26 06:40:47','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10093',125,'post','',0),(10095,16,'2019-12-25 17:16:17','2019-12-25 09:16:17','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的Eason擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班Donkey Car自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇Donkey Car自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以CNN做為首選model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇RNN做為訓練model並且配合將近12萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 17:16:17','2019-12-25 09:16:17','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10096,16,'2019-12-25 17:20:33','2019-12-25 09:20:33','','1','','inherit','closed','closed','','1','','','2019-12-25 17:20:33','2019-12-25 09:20:33','',10093,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1.png',0,'attachment','image/png',0),(10097,16,'2019-12-25 17:23:28','2019-12-25 09:23:28','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的Eason擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班Donkey Car自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇Donkey Car自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以CNN做為首選model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇RNN做為訓練model並且配合將近12萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 17:23:28','2019-12-25 09:23:28','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10098,1,'2019-12-25 17:27:55','2019-12-25 09:27:55','','videopost','','inherit','closed','closed','','videopost','','','2019-12-25 17:27:55','2019-12-25 09:27:55','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/videopost.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10099,16,'2019-12-25 17:28:33','2019-12-25 09:28:33','','2','','inherit','closed','closed','','2-2','','','2021-04-17 13:22:33','2021-04-17 05:22:33','',10093,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/2.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10100,16,'2019-12-25 17:29:12','2019-12-25 09:29:12','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的Eason擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2.jpg\" alt=\"\" width=\"1262\" height=\"947\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班Donkey Car自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇Donkey Car自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以CNN做為首選model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇RNN做為訓練model並且配合將近12萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 17:29:12','2019-12-25 09:29:12','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10101,16,'2019-12-25 17:29:39','2019-12-25 09:29:39','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的Eason擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班Donkey Car自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇Donkey Car自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以CNN做為首選model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇RNN做為訓練model並且配合將近12萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 17:29:39','2019-12-25 09:29:39','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10102,16,'2019-12-25 17:35:20','2019-12-25 09:35:20','','Youtube','','inherit','closed','closed','','youtube','','','2019-12-25 17:35:20','2019-12-25 09:35:20','',9871,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/Youtube.png',0,'attachment','image/png',0),(10103,16,'2019-12-25 17:36:59','2019-12-25 09:36:59','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的Eason擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班Donkey Car自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇Donkey Car自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以CNN做為首選model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇RNN做為訓練model並且配合將近12萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 17:36:59','2019-12-25 09:36:59','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10104,16,'2019-12-25 17:37:46','2019-12-25 09:37:46','','3','','inherit','closed','closed','','3-2','','','2019-12-25 17:37:46','2019-12-25 09:37:46','',10093,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/3.png',0,'attachment','image/png',0),(10105,16,'2019-12-25 17:38:10','2019-12-25 09:38:10','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的Eason擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班Donkey Car自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇Donkey Car自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/3-e1577266679429.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10104\" />\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以CNN做為首選model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇RNN做為訓練model並且配合將近12萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 17:38:10','2019-12-25 09:38:10','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10106,16,'2019-12-25 17:38:39','2019-12-25 09:38:39','','4','','inherit','closed','closed','','4-2','','','2019-12-25 17:38:39','2019-12-25 09:38:39','',10093,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/4.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10107,16,'2019-12-25 17:38:56','2019-12-25 09:38:56','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的Eason擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班Donkey Car自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇Donkey Car自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/3-e1577266679429.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10104\" /></p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以CNN做為首選model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇RNN做為訓練model並且配合將近12萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/4-e1577266730802.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"532\" class=\"alignnone size-full wp-image-10106\" />','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 17:38:56','2019-12-25 09:38:56','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10109,16,'2019-12-25 18:27:46','2019-12-25 10:27:46','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"/meetup/\">/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019  AI 人必懂：台灣人工智慧小聚熱門簡報分享','','inherit','closed','closed','','10016-autosave-v1','','','2019-12-25 18:27:46','2019-12-25 10:27:46','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10111,16,'2019-12-25 17:58:52','2019-12-25 09:58:52','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"/meetup/\">/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019 精選：台灣人工智慧小聚熱門簡報分享','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 17:58:52','2019-12-25 09:58:52','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10112,16,'2019-12-25 18:06:16','2019-12-25 10:06:16','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI 試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI 試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的 Eason 擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班 Donkey Car 自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇 Donkey Car 自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/3-e1577266679429.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10104\" /></p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以 CNN 做為首選 model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇 RNN 做為訓練 model 並且配合將近 12 萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/4-e1577266730802.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"532\" class=\"alignnone size-full wp-image-10106\" />','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與AI的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 18:06:16','2019-12-25 10:06:16','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10113,16,'2019-12-25 18:07:24','2019-12-25 10:07:24','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI 試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI 試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的 Eason 擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練試挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班 Donkey Car 自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇 Donkey Car 自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/3-e1577266679429.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10104\" /></p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以 CNN 做為首選 model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇 RNN 做為訓練 model 並且配合將近 12 萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/4-e1577266730802.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"532\" class=\"alignnone size-full wp-image-10106\" />','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與 AI 的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-25 18:07:24','2019-12-25 10:07:24','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0);
INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (10115,16,'2019-12-25 18:27:53','2019-12-25 10:27:53','<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚宣傳流程＿v1-1-e1577247796229.jpg\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10050\" /></p>\r\n<p>不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2DrHjQ3\">http://bit.ly/2DrHjQ3</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>新竹：工業影像瑕疵檢測</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/擷取_1.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"534\" class=\"alignnone size-full wp-image-10052\" /></p>\r\n<p>近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 </p>\r\n<p>台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"http://bit.ly/2SnWylz\">http://bit.ly/2SnWylz</a></a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\">台中：AI 換臉技術 & AI 教育</h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/20191220小聚圖片_0-e1577254230639.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"412\" class=\"alignnone size-full wp-image-10066\" /></p>\r\n<p>科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於</p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"https://reurl.cc/zykEr6\">https://reurl.cc/zykEr6</a></p>\r\n<p>日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！</p>\r\n<p>簡報下載<a href=\"https://reurl.cc/rlVed1\">https://reurl.cc/rlVed1</a></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>南部：T-Brain 競賽實作分享</strong></h2>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/小聚-20191213-e1577260974294.png\" alt=\"\" width=\"796\" height=\"414\" class=\"alignnone size-full wp-image-10076\" /></p>\r\n<p>T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 </p>\r\n<p>簡報下載 <a href=\"http://bit.ly/1213南部AI小聚\">http://bit.ly/1213南部AI小聚</a></p>\r\n<p>台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！<p/>\r\n<p>更多小聚活動資訊：<a href=\"/meetup/\">/meetup/</a></p>\r\n<p><a href=\"/meetup/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/09/meetup-e1577261159986.jpg\" alt=\"meetup\" width=\"795\" height=\"481\" class=\"alignnone size-full wp-image-8609\" /></a></p>','2019  AI 人必懂：台灣人工智慧小聚熱門簡報分享','','inherit','closed','closed','','10016-revision-v1','','','2019-12-25 18:27:53','2019-12-25 10:27:53','',10016,'https://aiacademy.tw/10016-revision-v1/',0,'revision','',0),(10117,29,'2019-12-25 18:36:16','2019-12-25 10:36:16','','王淳中 / AIA - AI工程師<br> 陳佳慧 / AI4KIDs','','inherit','closed','closed','','9783-revision-v1','','','2019-12-25 18:36:16','2019-12-25 10:36:16','',9783,'https://aiacademy.tw/9783-revision-v1/',0,'revision','',0),(10118,29,'2019-12-26 11:04:27','2019-12-26 03:04:27','','柯克 / 軟體工程師','','publish','closed','open','','%e6%9f%af%e5%85%8b-%e8%bb%9f%e9%ab%94%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab','','','2020-01-15 12:14:52','2020-01-15 04:14:52','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10118',124,'post','',0),(10120,29,'2019-12-26 11:03:14','2019-12-26 03:03:14','','20200103小聚圖片','','inherit','closed','closed','','20200103%e5%b0%8f%e8%81%9a%e5%9c%96%e7%89%87','','','2019-12-26 11:03:14','2019-12-26 03:03:14','',10118,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/20200103小聚圖片.png',0,'attachment','image/png',0),(10121,29,'2019-12-26 11:04:27','2019-12-26 03:04:27','','卓侑學 / AIA - AI工程師','','inherit','closed','closed','','10118-revision-v1','','','2019-12-26 11:04:27','2019-12-26 03:04:27','',10118,'https://aiacademy.tw/10118-revision-v1/',0,'revision','',0),(10122,21,'2019-12-26 12:35:32','2019-12-26 04:35:32','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=134\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2019-12-26 12:35:32','2019-12-26 04:35:32','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10123,21,'2019-12-26 12:37:08','2019-12-26 04:37:08','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，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：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於報名截止日 2020/4/8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/04/08報名截止日`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=133\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2019-12-26 12:37:08','2019-12-26 04:37:08','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(10127,16,'2019-12-26 13:17:27','2019-12-26 05:17:27','','shutterstock_519284380 (2)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_519284380-2','','','2019-12-26 13:17:27','2019-12-26 05:17:27','',10016,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_519284380-2.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10129,16,'2019-12-26 13:59:13','2019-12-26 05:59:13','','49053768817_da9867499c_k','','inherit','closed','closed','','49053768817_da9867499c_k','','','2019-12-26 13:59:13','2019-12-26 05:59:13','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/49053768817_da9867499c_k.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10130,16,'2019-12-26 14:40:47','2019-12-26 06:40:47','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI 試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI 試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的 Eason 擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練是挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班 Donkey Car 自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇 Donkey Car 自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/3-e1577266679429.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10104\" /></p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以 CNN 做為首選 model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇 RNN 做為訓練 model 並且配合將近 12 萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/4-e1577266730802.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"532\" class=\"alignnone size-full wp-image-10106\" />','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與 AI 的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-revision-v1','','','2019-12-26 14:40:47','2019-12-26 06:40:47','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-revision-v1/',0,'revision','',0),(10132,16,'2019-12-26 19:46:22','2019-12-26 11:46:22','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n','成為數位領導人<除了技術，','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 19:46:22','2019-12-26 11:46:22','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10133,16,'2019-12-26 19:56:43','2019-12-26 11:56:43','','shutterstock_1055215934 (2)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1055215934-2','','','2019-12-26 19:56:43','2019-12-26 11:56:43','',9329,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10134,16,'2019-12-26 19:57:32','2019-12-26 11:57:32','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" />\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n','成為數位領導人，除了技術，這三大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 19:57:32','2019-12-26 11:57:32','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10135,16,'2019-12-26 19:57:53','2019-12-26 11:57:53','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n','成為數位領導人，除了技術，這三大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 19:57:53','2019-12-26 11:57:53','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10136,16,'2019-12-26 20:21:03','2019-12-26 12:21:03','','shutterstock_1240650013 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1240650013-1','','','2019-12-26 20:21:03','2019-12-26 12:21:03','',9329,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10137,16,'2019-12-26 20:21:26','2019-12-26 12:21:26','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n','成為數位領導人，除了技術，這三大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 20:21:26','2019-12-26 12:21:26','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10138,16,'2019-12-26 20:34:03','2019-12-26 12:34:03','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n','成為數位領導人，除了技術，這三大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 20:34:03','2019-12-26 12:34:03','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10139,16,'2019-12-26 20:40:32','2019-12-26 12:40:32','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>掌握變動並思考未來</strong></h2>\r\n<p>轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>定期「更新」經營者</strong></h2>\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n','成為數位領導人，除了技術，這三大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 20:40:32','2019-12-26 12:40:32','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10140,16,'2019-12-26 20:52:11','2019-12-26 12:52:11','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>掌握變動並思考未來</strong></h2>\r\n<p>轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>定期「更新」經營者</strong></h2>\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097548\" target=\"_blank\">去哪裡找「懂數位又能決策」的人？這種人有四大特質</a>','成為數位領導人，除了技術，這三大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 20:52:11','2019-12-26 12:52:11','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10141,16,'2019-12-26 20:54:33','2019-12-26 12:54:33','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n<p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p>\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>掌握變動並思考未來</strong></h2>\r\n<p>轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>定期「更新」經營者</strong></h2>\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097548\" target=\"_blank\">去哪裡找「懂數位又能決策」的人？這種人有四大特質</a>','成為數位領導人，除了技術，這四大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 20:54:33','2019-12-26 12:54:33','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10142,16,'2019-12-26 20:55:14','2019-12-26 12:55:14','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是轉型視野 (22%)、前瞻思維 (20%)、瞭解科技 (18%)，以及擁抱改變 (18%)。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>掌握變動並思考未來</strong></h2>\r\n<p>轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>定期「更新」經營者</strong></h2>\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097548\" target=\"_blank\">去哪裡找「懂數位又能決策」的人？這種人有四大特質</a>','成為數位領導人，除了技術，這四大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 20:55:14','2019-12-26 12:55:14','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10143,16,'2019-12-26 20:56:37','2019-12-26 12:56:37','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是<strong>轉型視野 (22%)</strong>、<strong>前瞻思維 (20%)</strong>、<strong>瞭解科技 (18%)</strong>，以及<strong>擁抱改變 (18%)</strong>。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>掌握變動並思考未來</strong></h2>\r\n<p>轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>定期「更新」經營者</strong></h2>\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097548\" target=\"_blank\">去哪裡找「懂數位又能決策」的人？這種人有四大特質</a>','成為數位領導人，除了技術，這四大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 20:56:37','2019-12-26 12:56:37','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10144,16,'2019-12-26 21:04:42','2019-12-26 13:04:42','<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是<strong>轉型視野 (22%)</strong>、<strong>前瞻思維 (20%)</strong>、<strong>瞭解科技 (18%)</strong>，以及<strong>擁抱改變 (18%)</strong>。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>掌握變動並思考未來</strong></h2>\r\n<p>轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>定期「更新」經營者</strong></h2>\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097548\" target=\"_blank\">去哪裡找「懂數位又能決策」的人？這種人有四大特質</a>','數位轉型需要高階經理人？除了技術，這四大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 21:04:42','2019-12-26 13:04:42','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10145,16,'2019-12-26 21:08:55','2019-12-26 13:08:55','<p>在數位轉型過程中，領導人是相當重要的關鍵，他的能力與態度，都將直接影響到轉型的成敗。企業該如何找到既懂數位又能決策的人？</p>\r\n<p>不論是哪個產業要進行數位轉型，所有的文獻都告訴我們數位領導人的重要性，也就是說，數位轉型需要高階經理人明確地帶領與指引方向，而不只是一個默契或原則；例如，不能只是持續地宣達，數位化是我們的原則，而沒有明確的組織、專案或資源上的配置改變。</p>\r\n\r\n<p>有趣的是，數位領導人長什麼樣子、應該由誰出現來擔綱此大任，似乎沒有一個共識。不同企業各有不同做法，各有各的道理，似乎也沒有標準答案。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1055215934-2.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"459\" class=\"alignnone size-full wp-image-10133\" /></p>\r\n<p>例如，有些醫師朋友們問我，在醫院裡頭推動數位轉型，究竟應該由醫療副院長、研究副院長或是資訊副院長來主責推動？每一位都很重要，似乎都合適做為推動者。這當然非常合理，因為數位轉型影響的是整個企業營運與經營，不論由誰來發動，最終的影響都是整個企業、合作夥伴甚至供應鏈，當然很難有標準答案。</p>\r\n\r\n<p>但無論如何，數位轉型已在全球各產業沸沸揚揚多年，也累積不少成功與失敗案例，即使沒有標準答案，要整理出成功通則還是做得到的。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>科技能力非首要特質</strong></h2>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>根據MIT史隆管理學院評論與德勤的一份共同研究報告，數位領導人最重要的前四項個人特質分別是<strong>轉型視野 (22%)</strong>、<strong>前瞻思維 (20%)</strong>、<strong>瞭解科技 (18%)</strong>，以及<strong>擁抱改變 (18%)</strong>。科技素養排第三位，其他三者皆與科技知識無關，與領導人的格局與面對無常的策略能力相關。相較之下，我們非常清楚策略與管理能力遠重於科技能力；該份報告甚至指出，根據經驗，要讓純粹的科技主義者學會策略與管理，倒不如讓精於企業管理的經理人學會基本的科技知識，至少成果不會是一場災難。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>但是對沒有科技背景的經理人而言，千萬不要以為聽幾場演講，以人云亦云的方式就能掌握新科技走向，因為我們必須做的是能夠根據新科技的本質、發展進程與市場的需求，發展評估市場與科技的能力，以做為策略依據。科技從來不是有用就得用，成本、成效、效率、互補科技、人性都會左右市場是否將接納此科技的重要因素，在巨大的市場力量之前，政策支持、眾聲喧嘩或是孤注一擲都屬枉然。</p>\r\n<p>科技能力之外，轉型視野、前瞻思維與擁抱改變這三種數位領導人的重要特質，看起來似乎很相似，但事實上說的是不同需求。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>掌握變動並思考未來</strong></h2>\r\n<p>轉型視野著重在於對於市場與趨勢的瞭解；前瞻思維重點在能為明天做具體規劃，而不只是解決今天的問題；擁抱改變則是將各種改變，無論是市場的改變、消費者的改變，與自己的改變視為常態，深刻理解「無常」之理，並且能從改變之中尋得不變之變，才有能力持久地維持動態平衡。就像騎著自行車翻山越嶺，我們沒有一刻不在調整自身的重心與速度，但還是能夠隨時平衡，不會摔下來；轉型就是如此。</p>\r\n\r\n<p>自然地，沒有人能夠精準預測未來。歷史可鑑，關於未來，尤其是科技如何影響未來的預測，十個有九個都失之千里。但是，若是一百個可能的未來，有九十個可能與某種投資有關，這就代表這項投資很可能將帶我們到未來。因此，具轉型視野與前瞻思維者，不能只是看著未來，通常也需要熟讀歷史，以及具有機率性的思惟模式；歷史告訴我們不能過於自信，即使是發明電腦、電話、網路的偉大發明家在預測未來也都出了錯，何況是平凡人。但我們仍然需要預測未來的走向，同時未來的機率分布隨時必須調整，以時時的觀察與實驗來「同時」探索所有可能的未來。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/shutterstock_1240650013-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"493\" class=\"alignnone size-full wp-image-10136\" /></p>\r\n<p>具有上述四種個人特質的數位領導人自然不好找，因此，從市場上納入具有數位發展經驗、轉型經驗或思惟的人才是種常見的策略，通常也是許多企業啟動數位轉型的起點。當然，數位轉型工作不能只有領導人，在流程改造上同時需要許多熟悉作業流程與營運工作的人才，這類型的人才基本上一定存在組織裡。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>定期「更新」經營者</strong></h2>\r\n<p>數位領導人這個詞可能容易讓大家誤以為整個企業的轉型工作只需要一位領導者，只要有一位具有轉型視野、前瞻思維、瞭解科技以及擁抱改變等特質的高階主管來負責，其他人只要聽命行事就好。事實上，最佳的狀況是，整個公司經營團隊都是數位領導人，大家齊心一致，讓公司能乘著數位顛覆突破新局，找到更佳的運作模式。</p>\r\n\r\n<p>但在實務上，要所有的高階經理人都具有這四種思維是不切實際的。因此，主要的數位領導人還必須擔負起定期「更新」經營團隊科技思維的任務，當然不是教會他們寫程式，而且對於新科技要具有評估、想像的能力，能夠接納新科技，不會有懼怕或排斥的感覺。例如，根據我的經驗，害怕或排斥人工智慧的業務主管，基本上是源自於對人工智慧的一知半解，害怕它會無法控制或是取代自身才造成的。</p>\r\n\r\n<p>在變化莫測的數位時代，我們唯一能夠確認的是，改變將是常態，因此永遠不會有足夠的數位領導人，而他們又是企業能否在這樣的時代基業長青的關鍵，因此，永遠不要停止尋找與培育。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097548\" target=\"_blank\">去哪裡找「懂數位又能決策」的人？這種人有四大特質</a>','數位轉型需要高階經理人？除了技術，這四大特質更重要','','inherit','closed','closed','','9329-revision-v1','','','2019-12-26 21:08:55','2019-12-26 13:08:55','',9329,'https://aiacademy.tw/9329-revision-v1/',0,'revision','',0),(10146,16,'2019-12-27 15:22:01','2019-12-27 07:22:01','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，在就讀清華大學數學研究所博士班時，偶然從媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， 當 AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭，也燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/ws1-e1577435328166.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"658\" class=\"alignnone size-full wp-image-10186\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n<br>\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p><a href=\"/wp-content/uploads/2019/12/EnSun-1.jpg\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/EnSun-1.jpg\" alt=\"\" width=\"3659\" height=\"1251\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10190\" /></p></a>\r\n	<li>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"/category/opening/\">/category/opening/</a></li>\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','publish','closed','open','','math-and-data-science','','','2019-12-27 17:29:31','2019-12-27 09:29:31','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10146',121,'post','',0),(10153,21,'2019-12-27 11:27:44','2019-12-27 03:27:44','','台灣人工智慧應用發展協會','','inherit','closed','closed','','1227-aiaa','','','2019-12-27 11:28:23','2019-12-27 03:28:23','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1227-aiaa.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10156,21,'2019-12-27 12:03:15','2019-12-27 04:03:15','','中華民國台灣人工智慧應用發展協會','','inherit','closed','closed','','1227-aiaa-v1','','','2019-12-27 12:03:23','2019-12-27 04:03:23','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1227-aiaa-v1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10159,29,'2019-12-27 14:33:24','2019-12-27 06:33:24','','20200103小聚圖片柯克','','inherit','closed','closed','','20200103%e5%b0%8f%e8%81%9a%e5%9c%96%e7%89%87%e6%9f%af%e5%85%8b','','','2019-12-27 14:33:24','2019-12-27 06:33:24','',10118,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/20200103小聚圖片柯克.png',0,'attachment','image/png',0),(10160,29,'2019-12-27 14:33:46','2019-12-27 06:33:46','','柯克 / 軟體工程師','','inherit','closed','closed','','10118-autosave-v1','','','2019-12-27 14:33:46','2019-12-27 06:33:46','',10118,'https://aiacademy.tw/10118-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10161,29,'2019-12-27 14:34:14','2019-12-27 06:34:14','','柯克 / 軟體工程師','','inherit','closed','closed','','10118-revision-v1','','','2019-12-27 14:34:14','2019-12-27 06:34:14','',10118,'https://aiacademy.tw/10118-revision-v1/',0,'revision','',0),(10163,16,'2019-12-27 14:54:38','2019-12-27 06:54:38','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對AI的興趣。\r\n2018年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期200多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n\r\n從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出AI應用 \r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料(如: 訊號、影像)做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸AI領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12-e1577429665348.jpg\" alt=\"\" width=\"320\" height=\"240\" class=\"alignnone size-full wp-image-10162\" />南部分校工程師孫曉恩簡介：\r\n主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。\r\n\r\n2019年在趨勢科技T-Brain「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。\r\n','南部分校AI工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 14:54:38','2019-12-27 06:54:38','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10164,16,'2019-12-27 14:54:59','2019-12-27 06:54:59','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對AI的興趣。\r\n2018年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期200多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n\r\n從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出AI應用 \r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料(如: 訊號、影像)做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸AI領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12-e1577429665348.jpg\" alt=\"\" width=\"320\" height=\"240\" class=\"alignnone size-full wp-image-10162\" />南部分校工程師孫曉恩簡介：主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019年在趨勢科技T-Brain「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。\r\n','南部分校AI工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 14:54:59','2019-12-27 06:54:59','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10166,16,'2019-12-27 14:56:01','2019-12-27 06:56:01','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對AI的興趣。\r\n2018年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期200多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n\r\n從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出AI應用 \r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料(如: 訊號、影像)做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸AI領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p>南部分校工程師孫曉恩簡介：</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019年在趨勢科技T-Brain「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n','南部分校AI工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 14:56:01','2019-12-27 06:56:01','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10167,16,'2019-12-27 14:58:17','2019-12-27 06:58:17','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料(如: 訊號、影像)做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸AI領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p>南部分校工程師孫曉恩簡介：</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019年在趨勢科技T-Brain「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n','南部分校AI工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 14:58:17','2019-12-27 06:58:17','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10168,16,'2019-12-27 15:08:19','2019-12-27 07:08:19','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p>南部分校工程師孫曉恩簡介：</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:08:19','2019-12-27 07:08:19','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10169,16,'2019-12-27 15:12:35','2019-12-27 07:12:35','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:12:35','2019-12-27 07:12:35','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10170,16,'2019-12-27 15:18:15','2019-12-27 07:18:15','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n<ul>\r\n技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a>','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:18:15','2019-12-27 07:18:15','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10171,16,'2019-12-27 15:19:02','2019-12-27 07:19:02','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:19:02','2019-12-27 07:19:02','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10172,16,'2019-12-27 15:19:19','2019-12-27 07:19:19','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n<ul>\r\n\r\n\r\n<blockquote>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a></blockquote>\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:19:19','2019-12-27 07:19:19','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10173,16,'2019-12-27 15:20:04','2019-12-27 07:20:04','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:20:04','2019-12-27 07:20:04','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10174,16,'2019-12-27 15:20:31','2019-12-27 07:20:31','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n<p>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a></p>\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:20:31','2019-12-27 07:20:31','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10175,16,'2019-12-27 15:20:54','2019-12-27 07:20:54','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n	<li><p>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a></p></li>\r\n\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:20:54','2019-12-27 07:20:54','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10176,16,'2019-12-27 15:21:11','2019-12-27 07:21:11','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n	<li>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a></li>\r\n\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:21:11','2019-12-27 07:21:11','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10177,16,'2019-12-27 15:21:42','2019-12-27 07:21:42','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，2017 年正就讀清華大學數學研究所博士班時，在媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭時，燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n	<li>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">https://aiacademy.tw/category/opening/</a></li>\r\n<br>\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p>主修數學，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。2019 年在趨勢科技 T-Brain 「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。負責指導過的專案包括電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域的應用「光阻品質預測」等。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/12.jpg\" alt=\"\" width=\"710\" height=\"533\" class=\"alignnone size-full wp-image-10165\" /></p>\r\n\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 15:21:42','2019-12-27 07:21:42','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10178,16,'2019-12-27 15:34:58','2019-12-27 07:34:58','<p>台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從生活經驗獲得靈感 AI 試衣間未來應用可期</strong></h2>\r\n<p>「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI 試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的 Eason 擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/2-e1577266173346.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10099\" /></p>\r\n<p>「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/1.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"449\" class=\"alignnone size-full wp-image-10096\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>不僅訓練是挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作</strong></h2>\r\n<p>南部分校第二期技術領袖班 Donkey Car 自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。</p>\r\n<p>在決定了選擇 Donkey Car 自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/3-e1577266679429.png\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10104\" /></p>\r\n<p>組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以 CNN 做為首選 model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇 RNN 做為訓練 model 並且配合將近 12 萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/4-e1577266730802.jpg\" alt=\"\" width=\"798\" height=\"532\" class=\"alignnone size-full wp-image-10106\" />','南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與 AI 的緊密連結','','inherit','closed','closed','','10093-autosave-v1','','','2019-12-27 15:34:58','2019-12-27 07:34:58','',10093,'https://aiacademy.tw/10093-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10181,16,'2019-12-27 16:02:02','2019-12-27 08:02:02','','IMG_20191001_142131','','inherit','closed','closed','','img_20191001_142131','','','2021-04-17 13:22:23','2021-04-17 05:22:23','',10146,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/IMG_20191001_142131.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10183,16,'2019-12-27 16:27:18','2019-12-27 08:27:18','','EnSun','','inherit','closed','closed','','ensun','','','2021-04-17 13:22:18','2021-04-17 05:22:18','',10146,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/EnSun.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10184,11,'2019-12-27 16:27:39','2019-12-27 08:27:39','','sw2','','inherit','closed','closed','','sw2','','','2019-12-27 16:27:39','2019-12-27 08:27:39','',606,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/11/sw2.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10186,16,'2019-12-27 16:28:35','2019-12-27 08:28:35','','ws1','','inherit','closed','closed','','ws1','','','2019-12-27 16:28:55','2019-12-27 08:28:55','',10146,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/ws1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10187,16,'2019-12-27 16:29:27','2019-12-27 08:29:27','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，在就讀清華大學數學研究所博士班時，偶然從媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， 當 AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭，也燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/ws1-e1577435328166.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"658\" class=\"alignnone size-full wp-image-10186\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n<br>\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/EnSun-e1577435253159.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-10183\" /></p>\r\n	<li>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"/category/opening/\">/category/opening/</a></li>\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 16:29:27','2019-12-27 08:29:27','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10190,11,'2019-12-27 17:26:49','2019-12-27 09:26:49','','EnSun','','inherit','closed','closed','','ensun-2','','','2019-12-27 17:26:49','2019-12-27 09:26:49','',10146,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/EnSun-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10192,11,'2019-12-27 17:28:55','2019-12-27 09:28:55','<p>台灣人工智慧學校南部分校工程師孫曉恩，在就讀清華大學數學研究所博士班時，偶然從媒體上看到了人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 與人類棋王對弈的新聞， 當 AlphaGo 戰勝了韓國棋王李世乭，也燃起了他對 AI 的興趣。\r\n2018 年選擇進入台灣人工智慧學校技術領袖班研習，孫曉恩表示，與台北總校第三期 200 多位學員們一起投入 AI 研習的四個多月間非常開心且充實，並坦言，當初程式語言這個領域是他是比較需要花時間研究的，經過慢慢的接觸與研習就絕對能夠愈來愈上手。當時與另外四位組員一同實作「人物手勢辨識」專題期間，更加了解類神經網路範疇當中 CNN 與 RNN 的應用，再度奠定了孫曉恩成為 AI 工程師目標。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/ws1-e1577435328166.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"658\" class=\"alignnone size-full wp-image-10186\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>從數學走進 AI：跨領域結合數學理論與電腦科學帶出 AI 應用</strong></h2>\r\n<p>人工智慧這個領域在近幾年來成為媒體非常關心的話題，但對於一般想要一探究竟的大眾，卻覺得深奧而難以窺視。現今人工智慧主要涵蓋機器學習與深度學習，當中所牽涉到的專業領域主要包括電腦科學以及數學這二門學科，而數學卻又在當中扮演了什麼樣的角色？一直是曉恩在學中做、做中學所探討的問題，以下他便舉出三項接觸 AI 後的數學應用經歷加以介紹：</p>\r\n\r\n<p>1. 其實在眾多的機器學習模型當中，不論是 Neural Network、SVM、或是到入門級的 Logistic Regression，我們所採用讓模型學習到我們手邊資料的方式就是 Gradient descent，藉由 Gradient descent 我們可以讓 Loss function 的值逐漸地往其最小值移動，最終達成我們讓機器學習的目的，而這背後的知識原理即是大一微積分所含蓋的內容:「函數上升最快的方向即為其梯度方向」，反之「函數下降最快的方向即為其梯度之反方向」，若是了解此一觀念要理解 Gradient descent 便是再自然不過的事了。</p>\r\n\r\n<p>2. 既然說到了 Gradient descent ，相信有接觸過一些類神經網路或深度學習的人應該會聽過 Backpropagation 一詞，然而這又是什麼呢? Backpropagation 其實就是計算 Loss function 的 gradient 的一種方式。首先我們必須了解到深度神經網路其實可以看作是一個多層的合成函數，而在對 Loss function 的 gradient 進行計算時，我們免不了會對深度神經網路這樣的合成函數做微分運算，而對合成函數進行微分便是透過微積分的 Chain rule，若是我們有去了解 Backpropagation 的整個過程的話，就會發現其實它就是微積分裡的 Chain rule。</p>\r\n\r\n<p>3. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展，然而這種神經網路的一大特點即為「卷積」。卷積是什麼? 卷積是一種數學的運算，其功用是可以對資料 ( 如: 訊號、影像 ) 做特徵的萃取，萃取出來的特徵會再送到下一個卷積層做進一步的特徵萃取，如此的方式增強了神經網路的學習效率，在圖像的分類上，比起一般的深度神經網路效果高出太多，因此它也成為了各家爭相研究的對象。</p>\r\n\r\n<p>以上談到的經驗分享，是目前接觸 AI 領域當中，較常運用到數學的部分。孫曉恩工程師認為，其他像是機率、統計、線性代數等，也是在進入 AI 領域後會接觸到的數學科目，數學系的學生除了專業科目所培養出來能力之外，平時的訓練也正養成具備清楚的邏輯思考能力、快速了解問題的學習能力，因此數學系的學生在進入 AI 這個領域時，對於理論的理解是擁有相當優勢的。另一方面，關於程式語言或與電腦相關的技術上相較處於弱勢，需要靠勤加練習給予補足。</p>\r\n\r\n<p>「在 AI 的領域中，新跟變就是常態，因此保有一顆學習的心，在過程中發現有不足時，願意多花時間理解、補上是不可或缺的重要態度。」孫曉恩堅定地說著。希望勉勵每一位和他一樣對人工智慧充滿熱情和興趣的人，都能夠有像 AlphaGo 一般的自我進化學習能力，成為戰勝自己的贏家。</p>\r\n<br>\r\n<p><strong>南部分校工程師孫曉恩簡介：</strong></p>\r\n<p><a href=\"/wp-content/uploads/2019/12/EnSun-1.jpg\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/EnSun-1.jpg\" alt=\"\" width=\"3659\" height=\"1251\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10190\" /></p></a>\r\n	<li>技術班課程熱烈報名中：<a href=\"/category/opening/\">/category/opening/</a></li>\r\n\r\n','南部分校 AI 工程師孫曉恩經驗分享：從喜歡數學到愛上資料科學','','inherit','closed','closed','','10146-revision-v1','','','2019-12-27 17:28:55','2019-12-27 09:28:55','',10146,'https://aiacademy.tw/10146-revision-v1/',0,'revision','',0),(10196,21,'2019-12-28 14:27:45','2019-12-28 06:27:45','','校友會會長的話','','inherit','closed','closed','','1228-alumni-association-president-speech','','','2019-12-28 14:28:10','2019-12-28 06:28:10','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1228-alumni-association-president-speech.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10208,21,'2019-12-28 22:27:44','2019-12-28 14:27:44','','蔣珮瑋簽名','','inherit','closed','closed','','1228-alumni-sign','','','2019-12-28 22:27:58','2019-12-28 14:27:58','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/1228-alumni-sign.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10213,21,'2020-01-02 11:20:56','2020-01-02 03:20:56','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 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：新北市三重區光復路二段 69 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https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 2020/03/25{/span} 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 11 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正 (備) 取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格 (因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長核可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/12/20開放報名</a>`2020/03/25報名截止日`2020/04/11報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/05學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tech/\" text=\"課程大鋼\"][admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\"]\r\n</div>','台北總校第七期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9928-revision-v1','','','2020-01-02 11:20:56','2020-01-02 03:20:56','',9928,'https://aiacademy.tw/9928-revision-v1/',0,'revision','',0),(10214,21,'2020-01-02 11:21:43','2020-01-02 03:21:43','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。[/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：\"]中央研究院[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=130\">網路報名</a>，請於截止日 2020/03/25 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`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。`教育訓練費：NT$ 48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>經理人週末研修班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/12/20開放報名`2020/03/25報名截止日`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/09/05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=\"1970112324\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=130\"]</div>\r\n[word_section_end]','台北總校第七期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9955-autosave-v1','','','2020-01-02 11:21:43','2020-01-02 03:21:43','',9955,'https://aiacademy.tw/9955-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10215,21,'2020-01-02 11:21:55','2020-01-02 03:21:55','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，連續假期除外。[/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：\"]中央研究院[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=130\">網路報名</a>，請於截止日 2020/03/25 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`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。`教育訓練費：NT$ 48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>經理人週末研修班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/12/20開放報名`2020/03/25報名截止日`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/09/05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=\"1970112324\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=130\"]</div>\r\n[word_section_end]','台北總校第七期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9955-revision-v1','','','2020-01-02 11:21:55','2020-01-02 03:21:55','',9955,'https://aiacademy.tw/9955-revision-v1/',0,'revision','',0),(10216,21,'2020-01-02 11:24:58','2020-01-02 03:24:58','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-01-02 11:24:58','2020-01-02 03:24:58','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10217,21,'2020-01-02 12:19:48','2020-01-02 04:19:48','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，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：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/4/8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/04/08報名截止日`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-autosave-v1','','','2020-01-02 12:19:48','2020-01-02 04:19:48','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10218,21,'2020-01-02 12:20:02','2020-01-02 04:20:02','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，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：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/4/8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/04/08報名截止日`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2020-01-02 12:20:02','2020-01-02 04:20:02','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(10219,21,'2020-01-02 18:08:21','2020-01-02 10:08:21','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 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：新北市三重區光復路二段 69 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https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 2020/03/25{/span} 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 11 日 (星期六) 14:00-15:40，採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\">網路考試</a>。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正 (備) 取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格 (因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長核可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/12/20開放報名</a>`2020/03/25報名截止日`2020/04/11報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/05學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tech/\" text=\"課程大鋼\"][admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\"]\r\n</div>','台北總校第七期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9928-revision-v1','','','2020-01-02 18:08:21','2020-01-02 10:08:21','',9928,'https://aiacademy.tw/9928-revision-v1/',0,'revision','',0),(10222,21,'2020-01-03 14:32:28','2020-01-03 06:32:28','','吳品曄 / AIA AI工程師 <br>羅宇昇 / 國防醫學院生科所博士班','','publish','closed','open','','taipei20200110','','','2020-01-11 15:44:47','2020-01-11 07:44:47','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10222',131,'post','',0),(10223,21,'2020-01-03 14:31:55','2020-01-03 06:31:55','','台灣人工智慧小聚 - Taipei#20200110','','inherit','closed','closed','','0110-taipei-meetup','','','2020-01-03 14:32:10','2020-01-03 06:32:10','',10222,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/0110-Taipei-Meetup.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10224,21,'2020-01-03 14:32:28','2020-01-03 06:32:28','','吳品曄-AIA AI工程師 / 羅宇昇-國防醫學院生科所','','inherit','closed','closed','','10222-revision-v1','','','2020-01-03 14:32:28','2020-01-03 06:32:28','',10222,'https://aiacademy.tw/10222-revision-v1/',0,'revision','',0),(10225,21,'2020-01-03 14:33:35','2020-01-03 06:33:35','','吳品曄-AIA AI工程師 / 羅宇昇-國防醫學院生科所博士班','','inherit','closed','closed','','10222-revision-v1','','','2020-01-03 14:33:35','2020-01-03 06:33:35','',10222,'https://aiacademy.tw/10222-revision-v1/',0,'revision','',0),(10226,21,'2020-01-03 14:44:42','2020-01-03 06:44:42','','湯沂達 / AIA - AI 工程師<br> 張鈞閔 / 威斯康辛大學學生','','inherit','closed','closed','','9861-revision-v1','','','2020-01-03 14:44:42','2020-01-03 06:44:42','',9861,'https://aiacademy.tw/9861-revision-v1/',0,'revision','',0),(10227,21,'2020-01-03 14:45:54','2020-01-03 06:45:54','','吳品曄-AIA AI工程師 / <br>羅宇昇-國防醫學院生科所博士班','','inherit','closed','closed','','10222-revision-v1','','','2020-01-03 14:45:54','2020-01-03 06:45:54','',10222,'https://aiacademy.tw/10222-revision-v1/',0,'revision','',0),(10228,21,'2020-01-03 14:46:55','2020-01-03 06:46:55','','吳品曄 / AIA AI工程師 <br>羅宇昇 / 國防醫學院生科所博士班','','inherit','closed','closed','','10222-revision-v1','','','2020-01-03 14:46:55','2020-01-03 06:46:55','',10222,'https://aiacademy.tw/10222-revision-v1/',0,'revision','',0),(10229,21,'2020-01-03 15:29:09','2020-01-03 07:29:09','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n\r\n每日課程原則如下:(依各分校狀況調整)\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30 ─ 10:40</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">10:40 ─ 11:00</td>\r\n<td width=\"280\">Break</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">11:00 ─ 12:20</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:20 ─ 13:20</td>\r\n<td width=\"280\">Lunch</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">13:20 ─ 14:50</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">14:50 ─ 15:00</td>\r\n<td width=\"280\">Break</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">15:00 ─ 16:30</td>\r\n<td width=\"280\">課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">16:30 ─ 17:00</td>\r\n<td width=\"280\">Break</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">17:00 ─ 17:45</td>\r\n<td width=\"280\">短講A</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">17:45 ─ 18:30</td>\r\n<td width=\"280\">短講B</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n&nbsp;\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"80\" >週別</th>\r\n<th width=\"450\" >主題課程</th>\r\n<th width=\"600\" >內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >1</td>\r\n<td >開學典禮 / 課程介紹與人工智慧概觀</td>\r\n<td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td >2</td>\r\n<td >統計與資料分析</td>\r\n<td >\r\n1. 敘述性統計與機率分布 <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','經理人週末研修班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','2125-revision-v1','','','2020-01-03 15:29:09','2020-01-03 07:29:09','',2125,'https://aiacademy.tw/2125-revision-v1/',0,'revision','',0),(10233,25,'2020-01-04 17:38:41','2020-01-04 09:38:41','','孫培元-AIA AI工程師 / 楊順清-III CSTI技術經理','','inherit','closed','closed','','10057-revision-v1','','','2020-01-04 17:38:41','2020-01-04 09:38:41','',10057,'https://aiacademy.tw/10057-revision-v1/',0,'revision','',0),(10234,25,'2020-01-04 17:46:18','2020-01-04 09:46:18','','孫培元-AIA AI工程師 / 楊順清-III CSTI技術經理','','inherit','closed','closed','','10057-autosave-v1','','','2020-01-04 17:46:18','2020-01-04 09:46:18','',10057,'https://aiacademy.tw/10057-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10237,29,'2020-01-07 14:43:07','2020-01-07 06:43:07','','羅佐良 / 工研院智慧機械科技中心 - 組長<br> 蔡明順 / 台灣人工智慧學校 - 營運長','','publish','closed','open','','%e7%be%85%e4%bd%90%e8%89%af-%e5%b7%a5%e7%a0%94%e9%99%a2%e6%99%ba%e6%85%a7%e6%a9%9f%e6%a2%b0%e7%a7%91%e6%8a%80%e4%b8%ad%e5%bf%83-%e7%b5%84%e9%95%b7-%e8%94%a1%e6%98%8e%e9%a0%86-%e5%8f%b0%e7%81%a3','','','2020-01-20 15:09:50','2020-01-20 07:09:50','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10237',122,'post','',0),(10239,29,'2020-01-07 14:42:41','2020-01-07 06:42:41','','20200117小聚.png','','inherit','closed','closed','','20200117%e5%b0%8f%e8%81%9a-png','','','2020-01-07 14:42:41','2020-01-07 06:42:41','',10237,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/20200117小聚.png.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10240,29,'2020-01-07 14:43:07','2020-01-07 06:43:07','','羅佐良 / 工研院智慧機械科技中心 - 組長<br> 蔡明順 / 台灣人工智慧學校 - 營運長','','inherit','closed','closed','','10237-revision-v1','','','2020-01-07 14:43:07','2020-01-07 06:43:07','',10237,'https://aiacademy.tw/10237-revision-v1/',0,'revision','',0),(10241,16,'2020-01-07 18:45:21','2020-01-07 10:45:21','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至 2030 年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在 2017 及 2018 年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10248\" /></p>\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至 2019 年底已成功培育來自逾 1500 家企業的 6000 名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業 AI 化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。</p>\r\n\r\n<p>我們在 2019 年 10 月針對進行第二波的台灣產業 AI 化現況調查，有效問卷數 1095 份，由來自於 516 家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg\" alt=\"\" width=\"813\" height=\"465\" class=\"alignnone size-full wp-image-10250\" /></p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業 AI 化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有 6% 的填答者不確定，只有 7% 的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展 AI 應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/2.jpg\" alt=\"\" width=\"810\" height=\"460\" class=\"alignnone size-full wp-image-10253\" /></p>\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在 516 家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業 AI 化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業 AI 的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097935\" target=\"_blank\">企業AI化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙</a>','產業 AI 化現況調查：領導人認知是推動人工智慧應用的關鍵','','publish','closed','open','','survey-status-industrial-ai','','','2020-01-07 18:45:21','2020-01-07 10:45:21','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10241',119,'post','',0),(10243,28,'2020-01-07 16:06:41','2020-01-07 08:06:41','','20200205AIY','','inherit','closed','closed','','20200205aiy','','','2020-01-07 16:06:41','2020-01-07 08:06:41','',9900,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/20200205AIY.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10244,16,'2020-01-07 16:26:03','2020-01-07 08:26:03','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至2030年為止，人工智慧將為全球市場帶來15兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至2030年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在2017及2018年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至2019年底已成功培育來自逾1500家企業的的6000名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業AI化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。\r\n\r\n<p>我們在2019年10月針對進行第二波的台灣產業AI化現況調查，有效問卷數1095份，由來自於516家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業AI化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有6%的填答者不確定，只有7%的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展AI應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在516家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將AI導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI專案的數量最多，約有三分之一的公司已有30個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業AI化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業AI的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n','產業 AI 化現況調查','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 16:26:03','2020-01-07 08:26:03','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10246,16,'2020-01-07 17:04:27','2020-01-07 09:04:27','','AI','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1501235909-1','','','2020-01-07 17:04:41','2020-01-07 09:04:41','',10241,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10247,16,'2020-01-07 17:05:05','2020-01-07 09:05:05','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至2030年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在2017及2018年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至2019年底已成功培育來自逾1500家企業的的6000名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業AI化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。\r\n\r\n<p>我們在2019年10月針對進行第二波的台灣產業AI化現況調查，有效問卷數1095份，由來自於516家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業AI化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有6%的填答者不確定，只有7%的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展AI應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在516家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將AI導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI專案的數量最多，約有三分之一的公司已有30個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業AI化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業AI的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n','產業 AI 化現況調查','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 17:05:05','2020-01-07 09:05:05','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10248,16,'2020-01-07 17:22:06','2020-01-07 09:22:06','','人工智慧發展戰略','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1512579737-1','','','2020-01-07 17:22:26','2020-01-07 09:22:26','',10241,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10249,16,'2020-01-07 17:22:40','2020-01-07 09:22:40','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至2030年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在2017及2018年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10248\" /></p>\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至2019年底已成功培育來自逾1500家企業的的6000名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業AI化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。\r\n\r\n<p>我們在2019年10月針對進行第二波的台灣產業AI化現況調查，有效問卷數1095份，由來自於516家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業AI化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有6%的填答者不確定，只有7%的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展AI應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在516家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將AI導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI專案的數量最多，約有三分之一的公司已有30個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業AI化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業AI的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n','產業 AI 化現況調查','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 17:22:40','2020-01-07 09:22:40','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10250,16,'2020-01-07 17:35:21','2020-01-07 09:35:21','','台灣人工智慧學校校友調查','','inherit','closed','closed','','1-2','','','2020-01-07 17:44:32','2020-01-07 09:44:32','',10241,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10252,16,'2020-01-07 17:45:20','2020-01-07 09:45:20','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至2030年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在2017及2018年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10248\" /></p>\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至2019年底已成功培育來自逾1500家企業的的6000名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業AI化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。\r\n\r\n<p>我們在2019年10月針對進行第二波的台灣產業AI化現況調查，有效問卷數1095份，由來自於516家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg\" alt=\"\" width=\"813\" height=\"465\" class=\"alignnone size-full wp-image-10250\" /></p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業AI化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有6%的填答者不確定，只有7%的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展AI應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在516家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將AI導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI專案的數量最多，約有三分之一的公司已有30個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業AI化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業AI的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n','產業 AI 化現況調查','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 17:45:20','2020-01-07 09:45:20','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10253,16,'2020-01-07 18:20:24','2020-01-07 10:20:24','','人工智慧的挑戰','','inherit','closed','closed','','2-3','','','2020-01-07 18:20:32','2020-01-07 10:20:32','',10241,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/2.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10254,16,'2020-01-07 18:20:47','2020-01-07 10:20:47','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至2030年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在2017及2018年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10248\" /></p>\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至2019年底已成功培育來自逾1500家企業的的6000名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業AI化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。\r\n\r\n<p>我們在2019年10月針對進行第二波的台灣產業AI化現況調查，有效問卷數1095份，由來自於516家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg\" alt=\"\" width=\"813\" height=\"465\" class=\"alignnone size-full wp-image-10250\" /></p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業AI化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有6%的填答者不確定，只有7%的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展AI應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/2.jpg\" alt=\"\" width=\"810\" height=\"460\" class=\"alignnone size-full wp-image-10253\" /></p>\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在516家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將AI導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI專案的數量最多，約有三分之一的公司已有30個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業AI化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業AI的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n','產業 AI 化現況調查','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 18:20:47','2020-01-07 10:20:47','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10255,16,'2020-01-07 18:34:41','2020-01-07 10:34:41','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至2030年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在2017及2018年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10248\" /></p>\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至2019年底已成功培育來自逾1500家企業的的6000名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業AI化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。</p>\r\n\r\n<p>我們在2019年10月針對進行第二波的台灣產業AI化現況調查，有效問卷數1095份，由來自於516家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg\" alt=\"\" width=\"813\" height=\"465\" class=\"alignnone size-full wp-image-10250\" /></p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業AI化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有6%的填答者不確定，只有7%的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展AI應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/2.jpg\" alt=\"\" width=\"810\" height=\"460\" class=\"alignnone size-full wp-image-10253\" /></p>\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在516家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將AI導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI專案的數量最多，約有三分之一的公司已有30個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業AI化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業AI的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097935\" target=\"_blank\">企業AI化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙</a>','產業 AI 化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 18:34:41','2020-01-07 10:34:41','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10256,16,'2020-01-07 18:41:15','2020-01-07 10:41:15','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至 2030 年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在 2017 及 2018 年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10248\" /></p>\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至 2019 年底已成功培育來自逾 1500 家企業的 6000 名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業 AI 化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。</p>\r\n\r\n<p>我們在 2019 年 10 月針對進行第二波的台灣產業 AI 化現況調查，有效問卷數 1095 份，由來自於 516 家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg\" alt=\"\" width=\"813\" height=\"465\" class=\"alignnone size-full wp-image-10250\" /></p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業 AI 化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有 6% 的填答者不確定，只有 7% 的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展 AI 應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/2.jpg\" alt=\"\" width=\"810\" height=\"460\" class=\"alignnone size-full wp-image-10253\" /></p>\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在 516 家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業 AI 化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業 AI 的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097935\" target=\"_blank\">企業AI化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙</a>','產業 AI 化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 18:41:15','2020-01-07 10:41:15','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10257,16,'2020-01-07 18:45:21','2020-01-07 10:45:21','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n\r\n<p>根據資誠的報告，預估至 2030 年為止，人工智慧將為全球市場帶來 15 兆美金的產值，分布在各行各業中。所有的產業都將逐漸導入數位化與智能化的能力，由具有智能的電腦系統來進行更進一步的自動化，將從前我們覺得難以自動化的，由白領階級來進行的任務，包括各種決策、設計、溝通及庶務工作，由智能系統以全自動或人機協作的方式進行。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1501235909-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10246\" /></p>\r\n<p>白領工作的自動化，正是第四波工業革命的重大進展之一。第三波工業革命中，人類能夠清楚描述且重覆性高的工作已由各種機械與電子裝置進行自動化，而在第四波工業革命中，藉由機器學習的決策能力，讓電腦可以開始進行人類無法具體說出判斷邏輯的決策。預估至 2030 年前，在所有的人類全職工作中，約有三成到一成五的工作將改由電腦來進行；同時，因每份工作可包含多項任務，預估屆時多數工作三成以上任務都可被自動化，大大減少人類的工作量以及成果的品質。</p>\r\n\r\n<p>迄今，各國競相發展人工智慧，由其態勢可見人工智慧已成為未來國力的競技場，幾乎所有已開發國家皆不約而同地在 2017 及 2018 年前後，制定國家等級的人工智慧發展戰略，從人工智慧的科研發展、產業的應用以及教育、法制的調整全面來探討與因應。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1512579737-1.jpg\" alt=\"\" width=\"878\" height=\"494\" class=\"alignnone size-full wp-image-10248\" /></p>\r\n<p>我印象較深刻的是，日本為因應未來資訊人才的大量需求，決定向下紮根，讓學童從國小五年級開始學程式設計。對此，我個人樂見其成，因為程式設計是培養資訊素養最直接的方式，讓下一代能對電腦的運作皆有一定的瞭解，畢竟他們的一生，無論是學習、就業、生活與娛樂，絕對與電腦分不開關係，多些理解一定是好事。只是在課程設計上一定要清楚，資訊素養才是目的，並不是要把學童未來都培養成軟體工程師。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校因應人工智慧的巨大潛力，自2018年春天啟動，歷經近兩年的經營，至 2019 年底已成功培育來自逾 1500 家企業的 6000 名產業人才，這些校友分佈於電子、製造、資訊、金融、服務等各產業，成為台灣產業 AI 化的生力軍，為各行各業導入對於人工智慧的關注與動能。</p>\r\n\r\n<p>我們在 2019 年 10 月針對進行第二波的台灣產業 AI 化現況調查，有效問卷數 1095 份，由來自於 516 家不同企業的校友們所填答。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1.jpg\" alt=\"\" width=\"813\" height=\"465\" class=\"alignnone size-full wp-image-10250\" /></p>\r\n<p>首先，我們調查對於產業 AI 化的需求與執行現況。有八成六的填答者相信自己的公司需要導入人工智慧，有 6% 的填答者不確定，只有 7% 的填答者認為自己的公司不需要人工智慧。但在實際面，領導階層有明確宣示人工智慧為重點發展策略的公司只有四成三；同時，約有三成的公司完全沒有人工智慧導入相關的任何具體措施，只有約兩成企業已有成功的人工智慧專案。</p>\r\n\r\n<p>這些數字與今年資誠台灣企業領袖調查是吻合的，約有三分之一的台灣企業領袖沒有發展 AI 應用的計畫。這個比例，很不幸地，比中國 (8%)、美國 (17%)、德國 (19%)、日本 (23%) 甚至全球平均 (23%) 都還高。</p>\r\n\r\n<p>我們詢問受訪者，在其公司推動人工智慧應用上，最大的挑戰是什麼？毫無意外地，約有六成五填答者認為「資料不足或資料品質不佳」為最大挑戰，與顧能的資料長調查結果是一致的；畢竟機器學習是新技術，許多公司還沒有將自己的資料基礎建設架構好，這也是可以理解的。</p>\r\n\r\n<p>排名第二的挑戰，有三個選項幾乎為平手，都有五成的認同度，分別為「領導階層認知不足」、「資訊基礎建設不足」與「人才招募困難」。有意思的是，認為階導階層支持不足的只有三成，代表多數階導階層是支持的；但即使如此，若認知不足，無法精確地判斷該如何進行，例如該指派哪個單位來進行、該花多少資源、該投資多少時間，以及最重要的，該由何處下手導入人工智慧？即使有心，若沒有足夠的認知，極可能事倍功半，前線執行者也只能枉然。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/2.jpg\" alt=\"\" width=\"810\" height=\"460\" class=\"alignnone size-full wp-image-10253\" /></p>\r\n<p>這也是為什麼我不斷強調，人工智慧不像ｅ化、自動化、行動化那麼直覺，由於技術因素，無法聽幾場演講就能掌握，且坊間充斥許多似是而非的言論（與區塊鏈是難兄難弟），容易讓人有錯誤的期待與想像。即使是忙碌的企業高管，仍然建議花些時間參與幾堂紮實的課程，人工智慧將會主導未來至少二十年的資訊科技發展，就算花了兩天來培養正確認知，這時間投資絕對划算。</p>\r\n\r\n<p>在這個調查中，也統計有多少公司成立人工智慧專責單位、該單位的組織編制，以及對於公司導入人工智慧進程的影響。結果在 516 家企業中，約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，設立於總經理室、資訊單位、以獨立部門存在與以跨部門任務小組形式存在的比例皆約略為四分之一，表示對於最好的作法還沒有共識。</p>\r\n\r\n<p>但我們可以明確看出，該專責單位設立的方式的確會大大影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。</p>\r\n<p>因篇幅有限，僅對此份台灣產業 AI 化現況調查做簡短分享，完整報告將在近期公開上網。知道是行動的第一步，希望藉由這份調查，能有助於台灣產業 AI 的發展進程，加速擁抱這未來數十年將帶動翻天地覆改變的新科技。</p>\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5097935\" target=\"_blank\">企業AI化現況調查：領導人缺乏科技素養是最大阻礙</a>','產業 AI 化現況調查：領導人認知是推動人工智慧應用的關鍵','','inherit','closed','closed','','10241-revision-v1','','','2020-01-07 18:45:21','2020-01-07 10:45:21','',10241,'https://aiacademy.tw/10241-revision-v1/',0,'revision','',0),(10259,11,'2020-01-08 17:21:43','2020-01-08 09:21:43','<p><strong>大眾運輸：</strong></p>\r\n	<li>臺鐵/高鐵</li>\r\n<br>\r\n<p>1.高鐵台南站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>2.台鐵沙崙站（搭乘計程車 約12分鐘內可達）</p>\r\n<p>3.台鐵保安站（搭乘計程車 約11分鐘內可達）</p>\r\n\r\n	<li>市區公車/客運</li>\r\n<br>\r\n<p>1.可搭乘「大台南公車紅二線（台南-仁德-上崙子-關廟，有經台南火車站）」請在「崙仔尾」下車後步行約11分鐘。往往南走中正路二段</p>\r\n<p>2.南147鄉道朝中正路二段679巷前進，於勝利路/南154鄉道向左轉後見勝利一街向右轉後抵達</p>\r\n<p>公車路線詳如連結：\r\n<a href=\"https://tainanbus.info/red/red_2.html\">https://tainanbus.info/red/red_2.html</a></p>\r\n<br>\r\n<p><strong>自行開車</strong></p>\r\n\r\n	<li>南下</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號前往臺南的中山路/182縣道。從國道一號的 327-台南 號出口下交流道，於中山路/182縣道向右轉直行160公尺，見中正路二段/南147鄉道向右轉直行1.4公里，於勝利路/南154鄉道向左轉直行600公尺，見勝利一街向右轉抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號前往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n\r\n	<li>北上</li>\r\n<br>\r\n<p>1.沿國道一號/國道1號前往仁德區的快速公路聯絡道。從台86線的 10-上崙 號出口下交流道朝歸仁/仁德前進，於快速公路聯絡道向左轉直行850公尺，見崑崙街/南151鄉道向右轉後於於義林南路向左轉直行1.4公里，於民安路二段97巷向左轉直行230公尺後向右轉，朝勝利一街前進約400公尺抵達。</p>\r\n<p>2.沿國道3號開往關廟區，於357-關廟出口 (台86線 出口) 下交流道，朝關廟/台19甲線/歸仁前進，接著走台86線靠右，循著歸仁/182縣道的路標走，於凱旋路一段向右轉直行1.5公里，接著走凱旋路二段/南154鄉道直行1.2公里，於六甲路/南154鄉道靠右行駛直行2.5公里，見於勝利一街向左轉抵達。</p>\r\n','南部分校交通方式','','inherit','closed','closed','','9789-revision-v1','','','2020-01-08 17:21:43','2020-01-08 09:21:43','',9789,'https://aiacademy.tw/9789-revision-v1/',0,'revision','',0),(10261,25,'2020-01-08 17:38:47','2020-01-08 09:38:47','','小聚 2020-01-17_1','','inherit','closed','closed','','%e5%b0%8f%e8%81%9a-2020-01-17_1','','','2020-01-08 17:38:47','2020-01-08 09:38:47','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/小聚-2020-01-17_1.png',0,'attachment','image/png',0),(10265,25,'2020-01-08 17:56:00','2020-01-08 09:56:00','','蔡易霖-AIA AI工程師 / Phoebe Huang-奇美實業 AI 工程師','','publish','closed','open','','%e8%94%a1%e6%98%93%e9%9c%96-aia-ai%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab-phoebe-huang-%e5%a5%87%e7%be%8e%e5%af%a6%e6%a5%ad-ai-%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab','','','2020-01-18 19:00:01','2020-01-18 11:00:01','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10265',120,'post','',0),(10267,25,'2020-01-08 17:55:14','2020-01-08 09:55:14','','蔡易霖-AIA AI工程師 / Phoebe Huang-奇美實業 AI 工程師','','inherit','closed','closed','','10265-revision-v1','','','2020-01-08 17:55:14','2020-01-08 09:55:14','',10265,'https://aiacademy.tw/10265-revision-v1/',0,'revision','',0),(10268,25,'2020-01-08 17:56:00','2020-01-08 09:56:00','','蔡易霖-AIA AI工程師 / Phoebe Huang-奇美實業 AI 工程師','','inherit','closed','closed','','10265-revision-v1','','','2020-01-08 17:56:00','2020-01-08 09:56:00','',10265,'https://aiacademy.tw/10265-revision-v1/',0,'revision','',0),(10269,16,'2020-02-13 16:25:37','2020-02-13 08:25:37','[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 03 月 14 日起，至 2020 年 07 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：\"]每班 200 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中市西區民權路 239 號 16F (校本部)[/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=\"\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 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，內容以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">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\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 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：2020 年 02 月 19 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`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: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 03 日~2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 05 月 01 日（勞動節停課）、2020 年 06 月 26 日~2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span>[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/11/22<a href=\"\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/?2020\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"\"]<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"></a>\r\n\r\n</div>\r\n[word_section_end]','台中分校第五期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9509-autosave-v1','','','2020-02-13 16:25:37','2020-02-13 08:25:37','',9509,'https://aiacademy.tw/9509-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10270,16,'2020-01-08 18:31:38','2020-01-08 10:31:38','[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 03 月 14 日起，至 2020 年 07 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：\"]每班 200 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中市西區民權路 239 號 16F (校本部)[/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://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 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，內容以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">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\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 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：2020 年 02 月 19 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`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: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 03 日~2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 05 月 01 日（勞動節停課）、2020 年 06 月 26 日~2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span>[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\"]<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"></a>\r\n\r\n</div>\r\n[word_section_end]','台中分校第五期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9509-revision-v1','','','2020-01-08 18:31:38','2020-01-08 10:31:38','',9509,'https://aiacademy.tw/9509-revision-v1/',0,'revision','',0),(10271,16,'2020-01-08 18:32:50','2020-01-08 10:32:50','[word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 3 月 14 日起，至 2020 年 7 月 11 日止，共 16 週；原則上每週六9:30 ~ 18:30，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：\"]台中分校校本部 & 東海大學人文大樓[/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 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 02 月 19 日。`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]\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: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span> [/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=121\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/07/11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=\"266663527\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=121\"]</div>','台中分校第五期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9496-revision-v1','','','2020-01-08 18:32:50','2020-01-08 10:32:50','',9496,'https://aiacademy.tw/9496-revision-v1/',0,'revision','',0),(10274,28,'2020-01-09 13:30:17','2020-01-09 05:30:17','','蔡豐名 / AIA - AI 工程師<br> 吳俊逸 / 康寧玻璃 - 主任工程師','','inherit','closed','closed','','9839-revision-v1','','','2020-01-09 13:30:17','2020-01-09 05:30:17','',9839,'https://aiacademy.tw/9839-revision-v1/',0,'revision','',0),(10275,16,'2020-01-09 17:26:14','2020-01-09 09:26:14','<p>文/台中分校工程師王淳中</p>\r\n<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p align=\"center\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p align=\"center\">(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>即刻學習人工智慧最新技術</strong></h2>\r\n	<li>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班課程熱烈報名中：<a href=\"/category/opening/\">/category/opening/</a></li>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','publish','closed','open','','what-is-deepfake','','','2020-07-30 15:41:55','2020-07-30 07:41:55','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10275',118,'post','',0),(10277,16,'2020-01-09 17:19:19','2020-01-09 09:19:19','','1-1','','inherit','closed','closed','','1-1','','','2020-01-09 17:19:19','2020-01-09 09:19:19','',10275,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10278,16,'2020-01-09 17:20:43','2020-01-09 09:20:43','','1-3','','inherit','closed','closed','','1-3','','','2020-01-09 17:20:43','2020-01-09 09:20:43','',10275,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10279,16,'2020-01-09 17:21:08','2020-01-09 09:21:08','<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(取自https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-revision-v1','','','2020-01-09 17:21:08','2020-01-09 09:21:08','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-revision-v1/',0,'revision','',0),(10280,28,'2020-01-09 17:28:00','2020-01-09 09:28:00','','蔡明順 - 台灣人工智慧學校 營運長 <br> 葛介正 - 基律智財 總經理','','publish','closed','open','','%e8%94%a1%e6%98%8e%e9%a0%86-aia-%e7%87%9f%e9%81%8b%e9%95%b7','','','2020-02-20 13:16:57','2020-02-20 05:16:57','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10280',117,'post','',0),(10281,16,'2020-01-09 17:24:00','2020-01-09 09:24:00','<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<p>想了解更多人工智慧課程：https://aiacademy.tw/category/opening/</p>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-revision-v1','','','2020-01-09 17:24:00','2020-01-09 09:24:00','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-revision-v1/',0,'revision','',0),(10282,16,'2020-01-09 17:24:23','2020-01-09 09:24:23','<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening/\">了解更多人工智慧課程</a></p>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-revision-v1','','','2020-01-09 17:24:23','2020-01-09 09:24:23','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-revision-v1/',0,'revision','',0),(10283,16,'2020-01-09 17:25:51','2020-01-09 09:25:51','<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<p><a href=\"/category/opening/\">了解更多人工智慧課程</a></p>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-revision-v1','','','2020-01-09 17:25:51','2020-01-09 09:25:51','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-revision-v1/',0,'revision','',0),(10285,28,'2020-01-09 17:27:42','2020-01-09 09:27:42','','蔡明順 / AIA - 營運長','','inherit','closed','closed','','10280-revision-v1','','','2020-01-09 17:27:42','2020-01-09 09:27:42','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-revision-v1/',0,'revision','',0),(10286,28,'2020-01-09 17:28:00','2020-01-09 09:28:00','','蔡明順 / AIA - 營運長','','inherit','closed','closed','','10280-revision-v1','','','2020-01-09 17:28:00','2020-01-09 09:28:00','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-revision-v1/',0,'revision','',0),(10287,28,'2020-01-09 17:56:16','2020-01-09 09:56:16','','蔡明順 / AIA - 營運長','','inherit','closed','closed','','10280-revision-v1','','','2020-01-09 17:56:16','2020-01-09 09:56:16','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-revision-v1/',0,'revision','',0),(10289,16,'2020-01-10 15:12:50','2020-01-10 07:12:50','<p>文/台中分校工程師王淳中</p>\r\n<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<p><a href=\"/category/opening/\">了解更多人工智慧課程</a></p>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-revision-v1','','','2020-01-10 15:12:50','2020-01-10 07:12:50','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-revision-v1/',0,'revision','',0),(10290,28,'2020-01-10 15:15:36','2020-01-10 07:15:36','','20200205lesaiy','','inherit','closed','closed','','20200205lesaiy','','','2020-01-10 15:15:36','2020-01-10 07:15:36','',9900,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/20200205lesaiy.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10292,28,'2020-01-10 15:17:56','2020-01-10 07:17:56','','吳信漢 / 廣達電腦 - 經理<br>蔡育儒 / AIA - AI 工程師','','inherit','closed','closed','','9900-revision-v1','','','2020-01-10 15:17:56','2020-01-10 07:17:56','',9900,'https://aiacademy.tw/9900-revision-v1/',0,'revision','',0),(10293,28,'2020-01-10 15:48:36','2020-01-10 07:48:36','','蔡明順 / 台灣人工智慧學校 - 營運長','','inherit','closed','closed','','10280-revision-v1','','','2020-01-10 15:48:36','2020-01-10 07:48:36','',10280,'https://aiacademy.tw/10280-revision-v1/',0,'revision','',0),(10294,28,'2020-01-10 15:50:31','2020-01-10 07:50:31','','aiyaiy20200205','','inherit','closed','closed','','aiyaiy20200205','','','2020-01-10 15:50:31','2020-01-10 07:50:31','',9900,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/aiyaiy20200205.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10296,1,'2020-01-10 17:48:37','2020-01-10 09:48:37','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週；每週六早上九時半至下午六時半，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：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"課程內容：\"]請參閱經理人週末研修班<a href=\"/curriculum-mgr\">課程大綱</a>。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：\"]在職人士且任管理職位者優先錄取。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020/4/8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費 NT$48,000 [/word_section]\r\n[word_section no=10 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格`<span style=\"color: red;\">經理人週末研修班第三期放假日期：實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2020/04/08報名截止日`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\">[curriculum_button open=\"/curriculum-mgr/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?id=151\"]</div>','南部分校第四期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9986-revision-v1','','','2020-01-10 17:48:37','2020-01-10 09:48:37','',9986,'https://aiacademy.tw/9986-revision-v1/',0,'revision','',0),(10297,1,'2020-01-10 17:49:32','2020-01-10 09:49:32','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-01-10 17:49:32','2020-01-10 09:49:32','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10298,11,'2020-01-10 17:53:42','2020-01-10 09:53:42','<p>文/台中分校工程師王淳中</p>\r\n<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<p><a href=\"/category/opening/\">了解更多人工智慧課程</a></p>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-autosave-v1','','','2020-01-10 17:53:42','2020-01-10 09:53:42','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10300,21,'2020-01-11 15:44:47','2020-01-11 07:44:47','','吳品曄 / AIA AI工程師 <br>羅宇昇 / 國防醫學院生科所博士班','','inherit','closed','closed','','10222-revision-v1','','','2020-01-11 15:44:47','2020-01-11 07:44:47','',10222,'https://aiacademy.tw/10222-revision-v1/',0,'revision','',0),(10305,29,'2020-01-15 12:14:52','2020-01-15 04:14:52','','柯克 / 軟體工程師','','inherit','closed','closed','','10118-revision-v1','','','2020-01-15 12:14:52','2020-01-15 04:14:52','',10118,'https://aiacademy.tw/10118-revision-v1/',0,'revision','',0),(10308,16,'2020-01-15 12:30:07','2020-01-15 04:30:07','','台灣產業創生平台成立','','inherit','closed','closed','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e7%94%a2%e6%a5%ad%e5%89%b5%e7%94%9f%e5%b9%b3%e5%8f%b0%e6%88%90%e7%ab%8b','','','2020-01-15 12:30:16','2020-01-15 04:30:16','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/台灣產業創生平台成立.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10325,16,'2020-01-15 16:07:51','2020-01-15 08:07:51','','台灣產業創生平台成立 (1) (1)','','inherit','closed','closed','','%e5%8f%b0%e7%81%a3%e7%94%a2%e6%a5%ad%e5%89%b5%e7%94%9f%e5%b9%b3%e5%8f%b0%e6%88%90%e7%ab%8b-1-1','','','2020-01-15 16:07:51','2020-01-15 08:07:51','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/台灣產業創生平台成立-1-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10327,16,'2020-01-15 16:22:33','2020-01-15 08:22:33','','1-1','','inherit','closed','closed','','1-1-2','','','2020-01-15 16:22:33','2020-01-15 08:22:33','',10275,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/1-1-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10331,16,'2020-01-15 16:53:06','2020-01-15 08:53:06','','70C25938-D51A-465C-9041-F06D507C9C10 (1)','','inherit','closed','closed','','70c25938-d51a-465c-9041-f06d507c9c10-1','','','2020-01-15 16:53:06','2020-01-15 08:53:06','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/70C25938-D51A-465C-9041-F06D507C9C10-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10332,16,'2020-01-15 16:53:21','2020-01-15 08:53:21','','孔祥重院士獲科技部頒「一等科技專業獎章」','','inherit','closed','closed','','70c25938-d51a-465c-9041-f06d507c9c10-1-2','','','2020-01-15 16:54:19','2020-01-15 08:54:19','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/70C25938-D51A-465C-9041-F06D507C9C10-1-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10333,16,'2020-01-15 17:05:46','2020-01-15 09:05:46','','孔祥重院士獲科技部頒「一等科技專業獎章」','','inherit','closed','closed','','57ca80e3-0f49-41b2-8486-80abc0de6a0a','','','2020-01-15 17:06:26','2020-01-15 09:06:26','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/57CA80E3-0F49-41B2-8486-80ABC0DE6A0A.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10334,16,'2020-01-15 17:06:57','2020-01-15 09:06:57','','孔祥重院士獲科技部頒「一等科技專業獎章」','','inherit','closed','closed','','d8e7703b-2c35-46a2-bb8d-164f1f8a4660-1','','','2020-01-15 17:07:09','2020-01-15 09:07:09','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/D8E7703B-2C35-46A2-BB8D-164F1F8A4660-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10340,16,'2020-01-15 18:07:56','2020-01-15 10:07:56','','principal','','inherit','closed','closed','','principal-2','','','2020-01-15 18:07:56','2020-01-15 10:07:56','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/principal.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10344,16,'2020-07-30 15:41:50','2020-07-30 07:41:50','<p>文/台中分校工程師王淳中</p>\r\n<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p align=\"center\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p align=\"center\">(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>即刻學習人工智慧最新技術</strong></h2>\r\n	<li>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班課程熱烈報名中：<a href=\"/category/opening/\">/category/opening/</a></li>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-autosave-v1','','','2020-07-30 15:41:50','2020-07-30 07:41:50','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10345,16,'2020-01-15 18:18:37','2020-01-15 10:18:37','<p>文/台中分校工程師王淳中</p>\r\n<p>Deepfake泛指各種藉由Deep Learning達成的幾可亂真的假圖片、聲音或影片，如下圖所示，真實影片是左邊的Jennifer Lawrence，右邊則是將Steve Buscemi的臉移上去的結果。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1193\" height=\"583\" class=\"alignnone size-full wp-image-10277\" /></p>\r\n<p>(圖片取自：https://www.youtube.com/watch?v=iHv6Q9ychnA)</p>\r\n \r\n<p>雖然這個技術也許能讓影片剪輯師或是電影產業加以利用，但近期也常被不當的使用，諸如將女星的臉移至不雅影片上，或是製造一些造謠用的假影片，也因此隨著這項技術的發展，開始有許多人研究如何偵測影片是否為Deepfake技術製作出的假影片。Deepfake的技術不斷的在進步，以前的一些畫質或是無法即時生成的限制都在慢慢地被研究者突破，雖然偵測假影片的技術也在不斷進步，但目前還是生成假影片這邊進展得比較快一點。總而言之，這項技術對於資訊安全或是藝術都扮演著重要的角色，相信是值得大家花時間關注的領域。</p>\r\n<p align=\"center\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/1-3.jpg\" alt=\"\" width=\"648\" height=\"537\" class=\"alignnone size-full wp-image-10278\" /></p>\r\n<p align=\"center\">(圖片取自：https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN)</p>\r\n<p>Deepfake主要使用了生成對抗網路(GAN)與自編碼器(Autoencoder)的技術與概念。首先，有一組編碼器模型(Encoder)需要從人臉中提取表情的特徵，另外一組解碼器(Decoder)則需要將表情特徵還原成某個人的人臉。在訓練階段時，會有另外一個分辨器(Discriminator)協助解碼器作訓練，分辨器則會盡量正確分辨真實的人臉與合成的人臉，而解碼器則會盡量產生出分辨器分不出來的合成人臉，因此兩者會互相對抗且逐漸變強。在訓練完成後我們就可以將一張新的人臉透過編碼器提取表情特徵，再透過解碼器還原成特定人的人臉。</p>\r\n<p><a href=\"https://aiacademy.tw/category/opening-tc/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-e1579082218863.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"155\" class=\"alignnone size-full wp-image-10338\" /></a></p>','讓臉書忍不住出手封鎖的 Deepfake 影片，是什麼技術？','','inherit','closed','closed','','10275-revision-v1','','','2020-01-15 18:18:37','2020-01-15 10:18:37','',10275,'https://aiacademy.tw/10275-revision-v1/',0,'revision','',0),(10350,11,'2020-01-16 09:28:16','2020-01-16 01:28:16','','011502','','inherit','closed','closed','','011502-2','','','2020-01-16 09:28:16','2020-01-16 01:28:16','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10360,16,'2020-01-18 16:04:25','2020-01-18 08:04:25','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</strong></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1390733141-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"487\" class=\"alignnone size-full wp-image-10371\" /></p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098388\" target=\"_blank\">數位轉型為何總是卡關？這件事才是核心</a>','除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！','','publish','closed','open','','key-point-of-digital-transformation','','','2020-01-18 16:05:14','2020-01-18 08:05:14','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10360',116,'post','',0),(10362,16,'2020-01-18 14:33:10','2020-01-18 06:33:10','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入5G及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n<p>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</p>\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼。</p>\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 14:33:10','2020-01-18 06:33:10','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10364,16,'2020-01-18 15:03:28','2020-01-18 07:03:28','','shutterstock_1130631197 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1130631197-1','','','2020-01-18 15:03:28','2020-01-18 07:03:28','',10360,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1130631197-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10365,16,'2020-01-18 15:05:08','2020-01-18 07:05:08','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1130631197-1.jpg\" alt=\"\" width=\"898\" height=\"599\" class=\"alignnone size-full wp-image-10364\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n<p>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</p>\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼。</p>\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:05:08','2020-01-18 07:05:08','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10366,16,'2020-01-18 15:31:35','2020-01-18 07:31:35','','shutterstock_1016959792 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1016959792-1','','','2020-01-18 15:31:35','2020-01-18 07:31:35','',10360,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10367,16,'2020-01-18 15:31:39','2020-01-18 07:31:39','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n<p>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</p>\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼。</p>\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:31:39','2020-01-18 07:31:39','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10368,16,'2020-01-18 15:32:12','2020-01-18 07:32:12','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n<p>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</p>\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:32:12','2020-01-18 07:32:12','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10369,16,'2020-01-18 15:32:33','2020-01-18 07:32:33','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n<p>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</p>\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:32:33','2020-01-18 07:32:33','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10370,16,'2020-01-18 15:32:56','2020-01-18 07:32:56','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</strong></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:32:56','2020-01-18 07:32:56','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10371,16,'2020-01-18 15:40:41','2020-01-18 07:40:41','','shutterstock_1390733141 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_1390733141-1','','','2020-01-18 15:40:41','2020-01-18 07:40:41','',10360,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1390733141-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10372,16,'2020-01-18 15:40:56','2020-01-18 07:40:56','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</strong></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1390733141-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"487\" class=\"alignnone size-full wp-image-10371\" /></p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:40:56','2020-01-18 07:40:56','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10373,16,'2020-01-18 15:48:04','2020-01-18 07:48:04','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</strong></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1390733141-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"487\" class=\"alignnone size-full wp-image-10371\" /></p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098388\" target=\"_blank\">數位轉型為何總是卡關？這件事才是核心</a>','左手只是輔助','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:48:04','2020-01-18 07:48:04','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10374,16,'2020-01-18 15:57:40','2020-01-18 07:57:40','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</strong></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1390733141-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"487\" class=\"alignnone size-full wp-image-10371\" /></p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098388\" target=\"_blank\">數位轉型為何總是卡關？這件事才是核心</a>','數位轉型為何總是卡關？這件事才是核心','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 15:57:40','2020-01-18 07:57:40','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10375,16,'2020-01-18 16:02:11','2020-01-18 08:02:11','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</strong></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1390733141-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"487\" class=\"alignnone size-full wp-image-10371\" /></p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098388\" target=\"_blank\">數位轉型為何總是卡關？這件事才是核心</a>','除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！','','inherit','closed','closed','','10360-revision-v1','','','2020-01-18 16:02:11','2020-01-18 08:02:11','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-revision-v1/',0,'revision','',0),(10376,16,'2020-01-18 16:06:42','2020-01-18 08:06:42','<p>文／陳昇瑋</p>\r\n<p>最近有個場合幫企業主上課，談人工智慧的產業應用，遇到一位很有趣的企業主，他告訴我，他的工廠已引入 AI、IoT、Blockchain、Cloud，接下來要引入 5G 及 AR/VR，也認真在看量子運算。</p>\r\n<p>這讓我想到有些騎單車的車友，泡在單車店看新款的車架、輪胎、變速器的時間遠比跨坐在車上的時間多，與其說是單車迷，倒不如說是單車器材迷。</p>\r\n<p>科技重不重要？我相信沒有人敢說科技不重要。但是科技拿來這樣用，與顧客與價值無涉，很可能只是空忙一場。</p>\r\n<p>決定要導入什麼科技 (what)，以及接下來這個科技如何導入 (how)，我想會是未來企業領導人必須要面對的困難課題。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1016959792-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"517\" class=\"alignnone size-full wp-image-10366\" /></p>\r\n<p>之前提過，台灣人工智慧學校在 2019 年 10 月的調查指出，領導階層認知不足是 AI 人才在企業中常見的困境，但其實這些受訪者的公司中，認為階導階層支持不足的大約只有三成，代表多數階導階層是支持的。但因為認知不足，無法精確判斷該科技的導入該如何進行，例如指派哪個單位來進行、該花多少資源、該由何處下手等等。</p>\r\n<p>根據我協助多家企業導入人工智慧的經驗，要找到對的切入點，真的比想像中困難。原因有很多：第一，懂 AI 的人與懂業務知識的人通常不是同一群人；第二，AI 需要資料，資料通常來自資訊系統，而設計資訊系統的人、管理資訊系統的人與管理資料的人，通常也是不同角色；第三，通常大家會期待 AI 來解決自己的痛點，但AI不一定合適解決你的痛點，解決了你的痛點也不見得解決顧客的痛點；第四，顧客的痛點很可能沒有人覺得痛；第五，沒有人能完整瞭解顧客的痛點在哪裡。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>所有數位轉型的文獻都會不斷地重覆一句話：顧客才是一切數位轉型工作的中心，所有的科技導入，所有的組織、流程、人力的修訂都必須圍繞著顧客來進行。</strong></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>可惜的是，雖然很好理解，但這實在是太違反人性了，所以能琅琅上口的人多，能身體力行的人少。畢竟我們每個人每天的工作都已經焦頭爛額，自己的痛點比較真實，顧客的痛點雖然知道，但就像發生在南美洲的森林大火一樣，雖然知道這件事影響重大，但似乎也無能為力，還是認真做好眼前的事較打緊。</p>\r\n<p>舉個例，以電話派車來說，有電話進來，派一輛最近的車去接送，很合理吧？沒有痛點，所以正常的 AI 導入不會討論到這裡來。問題是很有可能在接下來的半小時內，這個區域有大規模的需求，直到這些需求發生時，也只能趕快去請較遠距離的車過來，這麼多的消費者除了等或者換業者。另外，以 ATM 補鈔為例，若是 ATM 鈔票被領光了，請公司去補鈔，也很合理，業務上不是痛點。但是一旦鈔票用完，顧客好不容易走到提款機卻領不到錢，只能失望地離開。</p>\r\n<p>簡單的兩個例子說明，這兩者都不是業務單位的痛點，所以基本上很少被想到、甚至做為科技導入的場域，但它們都明確是顧客的痛點。</p>\r\n<p>如何認清業務單位與顧客的痛點不一致並有明確的處理方式，基本上就是決定一家企業的數位轉型是否能夠成功的關鍵。</p>\r\n<p>數位轉型的目的在於調整企業自身來提供市場／顧客最需要的產品，牽涉包括組織、流程、科技、人才的調整。其中，最受到大家注目的自然是科技與人才，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但，最終能決定是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/shutterstock_1390733141-1.jpg\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"487\" class=\"alignnone size-full wp-image-10371\" /></p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><strong>問題在於，沒有人、包括顧客自己在內，知道顧客需要什麼</strong>。</p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>雖然大部分企業裡頭總會有一群人，認為自己最懂顧客，甚至認為自己可以代表顧客的聲音。但實務上，多少的血淚教訓告訴我們，在變動無情的市場之前，沒有人可以永遠瞭解今日的、更別說是明日的顧客。</p>\r\n<p>舉例來說，像 Google、Facebook、Microsoft 這樣的網路公司，他們終日有一群工程師在產品上進行無以數計的實驗，也許是變更提示文字，也許是變更某個按鈕的位置、大小或顏色，也許只是某段話的粗體顯示與否，這樣的實驗每日數以百計，每年數以十萬、百萬計。根據統計數據，無論是如何經驗豐富的設計師，他們所提出來的改善建議，基本上也只有 10% 是對於顧客體驗是有正面改善的，多數沒有影響，少數甚至有負面影響。</p>\r\n<p>日子一長，大家慢慢體認到，無論你官階多大、資歷多深、名氣多大，真相不是你說了就算，若能藉由實驗，幾個小時，最慢幾天就可以見真章。這樣的實驗文化由網路公司而生，這幾年隨著數位轉型的腳步也慢慢引入其他產業。</p>\r\n<p>也就是說，若要做到顧客為中心的產品設計，唯有將實驗納入決策流程，而不是由長官拍板。這才是難處，也是許多公司科技也導了，人才也找了，但轉型轉到一半卡住還生鏽的真實原因。</p>\r\n<p>跟我同一代的讀者一定還記得櫻木花道的「左手只是輔助」。業務是右手，科技是左手，而組織、流程、人才等等資源的配置及機制的設計決定你的重心穩不穩，姿勢是否正確。唯有一切都到位，才能投出決勝的一球。</p>\r\n<p>千萬不要把所有力氣都放在左手，除非你只是想做科技的火力展示場。</p>\r\n\r\n※ 原文刊登於：《天下雜誌》<a href=\"https://www.cw.com.tw/article/articleLogin.action?id=5098388\" target=\"_blank\">數位轉型為何總是卡關？這件事才是核心</a>','除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！','','inherit','closed','closed','','10360-autosave-v1','','','2020-01-18 16:06:42','2020-01-18 08:06:42','',10360,'https://aiacademy.tw/10360-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10378,16,'2020-01-18 19:19:41','2020-01-18 11:19:41','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p><strong>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n<p>(本文圖片攝影：台北二期經理人班校友 Marx）</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','publish','closed','open','','hai-day-in-taipei','','','2020-01-18 19:24:04','2020-01-18 11:24:04','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10378',123,'post','',0),(10380,16,'2020-01-18 17:40:01','2020-01-18 09:40:01','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 17:40:01','2020-01-18 09:40:01','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10381,16,'2020-01-18 17:41:36','2020-01-18 09:41:36','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 17:41:36','2020-01-18 09:41:36','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10382,16,'2020-01-18 17:42:53','2020-01-18 09:42:53','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" />','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 17:42:53','2020-01-18 09:42:53','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10383,16,'2020-01-18 17:43:50','2020-01-18 09:43:50','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 17:43:50','2020-01-18 09:43:50','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10384,25,'2020-01-18 19:00:01','2020-01-18 11:00:01','','蔡易霖-AIA AI工程師 / Phoebe Huang-奇美實業 AI 工程師','','inherit','closed','closed','','10265-revision-v1','','','2020-01-18 19:00:01','2020-01-18 11:00:01','',10265,'https://aiacademy.tw/10265-revision-v1/',0,'revision','',0),(10385,16,'2020-01-18 19:12:25','2020-01-18 11:12:25','','_DSC2285_结果-resize (1)','','inherit','closed','closed','','_dsc2285_%e7%bb%93%e6%9e%9c-resize-1','','','2020-01-18 19:12:25','2020-01-18 11:12:25','',10378,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png',0,'attachment','image/png',0),(10386,16,'2020-01-18 19:12:41','2020-01-18 11:12:41','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" />\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:12:41','2020-01-18 11:12:41','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10387,16,'2020-01-18 19:13:02','2020-01-18 11:13:02','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:13:02','2020-01-18 11:13:02','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10388,16,'2020-01-18 19:14:25','2020-01-18 11:14:25','','_DSC2580_结果-resize (1)','','inherit','closed','closed','','_dsc2580_%e7%bb%93%e6%9e%9c-resize-1','','','2020-01-18 19:14:25','2020-01-18 11:14:25','',10378,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png',0,'attachment','image/png',0),(10389,16,'2020-01-18 19:14:40','2020-01-18 11:14:40','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" />\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:14:40','2020-01-18 11:14:40','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10390,16,'2020-01-18 19:15:00','2020-01-18 11:15:00','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<<p>img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:15:00','2020-01-18 11:15:00','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10391,16,'2020-01-18 19:15:27','2020-01-18 11:15:27','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</p>\r\n\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:15:27','2020-01-18 11:15:27','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10392,16,'2020-01-18 19:16:10','2020-01-18 11:16:10','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p><strong>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p>\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:16:10','2020-01-18 11:16:10','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10393,16,'2020-01-18 19:16:40','2020-01-18 11:16:40','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p><strong>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:16:40','2020-01-18 11:16:40','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10394,16,'2020-01-18 19:17:21','2020-01-18 11:17:21','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p><strong>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<blockquote><p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n<p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:17:21','2020-01-18 11:17:21','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10395,16,'2020-01-18 19:18:06','2020-01-18 11:18:06','','_DSC2663_结果-resize (1) (1) (1)','','inherit','closed','closed','','_dsc2663_%e7%bb%93%e6%9e%9c-resize-1-1-1','','','2020-01-21 10:35:08','2020-01-21 02:35:08','',10378,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/DSC2663_结果-resize-1-1-1.png',0,'attachment','image/png',0),(10396,16,'2020-01-18 19:18:17','2020-01-18 11:18:17','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p><strong>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:18:17','2020-01-18 11:18:17','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10398,16,'2020-01-18 19:23:37','2020-01-18 11:23:37','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p><strong>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n<p>(本文圖片攝影：台北二期經理人班 Marx）</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:23:37','2020-01-18 11:23:37','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10399,16,'2020-01-18 19:24:04','2020-01-18 11:24:04','<p>從民生西路與迪化街口走入，穿過年貨大街的人潮和許多烏魚子、干貝、香菇……等南北雜貨，由台灣人工智慧學校校友會主辦的「HAI Day」系列活動第一場，選在2020年第一個週末舉行。這場結合了人文（Humanity）與人工智慧（AI）的活動，讓看似科技的、冰冷的電腦程式與人工智慧回歸人性。主要策展人、台北經理人班第二期的陳頣師博士，希望透過這一系列活動，讓大家思考如何將生活與人工智慧結合，而第一場則從最切身的話題「衣」開始，探討人工智慧與時尚產業的連結。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2285_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"565\" class=\"alignnone size-full wp-image-10385\" /></p>\r\n<p>活動在位於迪化街區內的老厝URS172舉行，對面則是實踐大學推廣部服飾精修班的成果展，兩者巧妙搭配，恰好導引聽眾以實物為連結，重新思考服飾的定義，進而透過講座思考科技應用的必要與可行性。</p>\r\n\r\n<p>講題的設計也從這樣的角度出發，從分析西洋服裝史的演進，呼應時空環境的挪移與需求，逐步堆疊百餘年時尚的底蘊。三位講者林依蒨、徐志山與郭彥伶，分別從服裝設計、行銷與科技的專業出發，彷彿從河的兩岸對望，透過對於人性與生活需求的理解而搭起互動橋樑，也觸發各種未來的創新與可能性。</p>\r\n<p>一開始林依蒨先介紹從西方服裝風格的演變，分析1920年代迄今，大稻埕與時尚的關係，以及與西方服裝的異同。百年前的大稻埕是台灣最繁華的街區，當時的台灣雖已有國際貿易，但服裝仍以漢服為主，直到1960年代後西服才逐漸普及。</p>\r\n\r\n<p>而這一切的演變，除了美學之外，也是服飾設計與社會及心理的微妙關係。例如大家所熟知的香奈兒黑色小洋裝，出現於1926年，其實是歐洲對於女性線條的大解放，而這同時反應一次世界大戰後女性走入社會、具有獨立經濟能力的實況。但這樣的解放到了1940年代又開始回頭，以迄1950年代大家所熟知的奧黛麗赫本，她在《羅馬假期》裡的形象幾乎成為後來我們對於那個世代的不變印象。</p>\r\n\r\n<p>徐志山提到，有趣的是，1950年代電腦發明，人工智慧一詞旋即被學者視為重要研究方向，雖然不到二年就宣告失敗，但很顯然，科技創新對於人文、藝術與時尚思考產生不同的啟發。無論對外太空、未來或另外的世界，人們開始有不同想像，反應在時尚設計領域，則是多元材質的使用，例如金屬、紙張都被做為服裝素材。緊接著下來1970年代的反戰與嬉皮風、1980年代流行的「大墊肩」……都脫離不了大環境變動下所影響的人性需求。</p>\r\n\r\n<p><strong>而來到2020年的今天，人工智慧在短短三、四年間蔚為顯學，對於時尚又會產生什麼影響？</strong></p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/DSC2580_结果-resize-1.png\" alt=\"\" width=\"989\" height=\"659\" class=\"alignnone size-full wp-image-10388\" /></p>\r\n<p>麻省理工學院(MIT) 研究人員，前Google購物之人工智慧專家郭彥伶從另外一個角度出發，她分析AI應用於服裝產業的演進，從搜尋開始，電腦要理解搜尋文字、還有圖片上的服飾特徵，或者是從使用者的行為進行服推薦，這都是常見的應用。而現在則可以採取「策展式搜尋」，例如找「2020紐約時裝週」，就可以從社群媒體或部落客、YouTuber的內容中找到經過整理的資訊。</p>\r\n\r\n<p>但截至目前為止，沒有人工智慧能夠替一個人決定，如何藉由服飾來表達自己的形象或想傳達的訊息，或者什麼樣的服裝最適合你。但可以想見的是，由於科技的大量應用，消費者有機會從被動購買慢慢轉向主動創造；而設計師也從提供知識與創作變成定義規則與參數，成為科技與人文之間的轉譯者。</p>\r\n\r\n<p>當天出席的來賓，也不同於一般科技論壇常見的面孔，除了多位台灣人工智慧學校校友之外，還有台北霞海城隍廟董事長陳文文，曾於2020 S/S CFDA 紐約時裝週走秀的「時尚老人」林經甫，以及新北市政府顧問暨前新北市政府文化局局長蔡佳芬皆到場參與。</p>\r\n\r\n<p>這一場人文與科技的互望與對談，講者們從「人」與「社會文化」的角度，一步步嘗試將服裝與人工智慧結合的方法，探討現今科技能夠實踐的程度，以及潛在的壁壘。進一步也討論到，透過人工智慧的幫助，人類如何能超越並重新探索、重新定義自己獨特的價值與美好。</p>\r\n<p>(本文圖片攝影：台北二期經理人班校友 Marx）</p>\r\n\r\n<p><strong>＜延伸閱讀＞</strong></p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>2017年在美國上市的Stitch Fix就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出20億美元的市值，在美國目前擁有200萬活躍用戶。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix的營運模式相當大膽而簡單，加入會員時先繳交20美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是Stitch Fix依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果。收到後，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付20美元的運費。</p>\r\n\r\n<p>這種創新的營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼Stitch Fix有辦法獲得廣大消費者的持續支持？主因是他們擁有強大的造型師團隊與人工智慧團隊，根據2018年5月的資料，5800位員工中，有3000位造型師與75位資料科學家，根據會員在註冊時填寫的詳細問卷，以及每次留下及退回的品項記錄，精確量化每個用戶的穿著品味、偏好與身材，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服樣式與尺寸，以符合每個用戶的需求，降低退貨率及提升使用者滿意度。</p>\r\n\r\n<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是數據可以解釋的行為，總是有些人工智慧無法完全掌握的考慮，得由造型師與人工智慧協同合作。例如某些用戶特別挑剔老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會、重要的面試等。因此，Stitch Fix安排三百多位造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>\r\n\r\n<p>Stitch Fix這個例子可以呼應我們之前的討論，未來人與人工智慧的協作將會無所不在，不再是特例，而是常規的流程。具體的協作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等等。無論人工智慧以何種形式被使用，員工的績效評估方式應該都是一致的，以最終的成效為依歸：有沒有讓工作效率更高？是不是讓決策更精準？是否為組織帶來更高的價值？ </p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>本段文字出自《人工智慧在台灣》</p>\r\n<a href=\"https://www.books.com.tw/products/0010821934\"><img src=\"/wp-content/uploads/2019/05/b_0528-e1559035306593.jpg\" alt=\"\" width=\"1662\" height=\"492\" class=\"alignnone size-full wp-image-6138\" /></a>','當人工智慧與時尚相遇 – HAI Day驚豔大稻埕','','inherit','closed','closed','','10378-revision-v1','','','2020-01-18 19:24:04','2020-01-18 11:24:04','',10378,'https://aiacademy.tw/10378-revision-v1/',0,'revision','',0),(10400,29,'2020-01-20 15:09:50','2020-01-20 07:09:50','','羅佐良 / 工研院智慧機械科技中心 - 組長<br> 蔡明順 / 台灣人工智慧學校 - 營運長','','inherit','closed','closed','','10237-revision-v1','','','2020-01-20 15:09:50','2020-01-20 07:09:50','',10237,'https://aiacademy.tw/10237-revision-v1/',0,'revision','',0),(10413,16,'2020-01-20 17:55:08','2020-01-20 09:55:08','「CW1-Taiwan AI -1」。','CW1-Taiwan AI -1','','inherit','closed','closed','','cw1-taiwan-ai-1','','','2020-02-04 11:06:08','2020-02-04 03:06:08','',9871,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2019/12/CW1-Taiwan-AI-1.mp3',0,'attachment','audio/mpeg',0),(10414,16,'2020-01-20 17:59:42','2020-01-20 09:59:42','<style>\r\nspan{\r\ncolor:#B10500;}\r\n</style>\r\n<p>要深入了解產業如何應用人工智慧達成策略目標，首先必須瞭解AI究竟能做哪些事？無法做什麼事？企業對於AI又存在著哪些誤解？</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span>在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。</span></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>最近幾年大家一定經常聽到，人工智慧是台灣產業轉型關鍵技術這樣的說法，也有不少企業宣布已經導入人工智慧。但是，到底什麼是人工智慧？我想我們必須在課程開始的第一個重點，先釐清這個概念。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧定義</strong></h2>\r\n<p><u>人工智慧的定義是，任何讓電腦能夠表現出類似人類智慧行為的技術。實現人工智慧的技術有許多種，目前這一波的人工智慧浪潮中，最主要用來實現人工智慧的技術叫做機器學習。</p></u>\r\n\r\n<p>機器學習的定義是，能夠從資料裡頭學習到規則的演算法，之後我們就可以將這些規則實作在電腦系統中，讓電腦展現看起來有智慧的行為。依這個定義來看，機器學習需要有資料才能發揮功用，所以，是否有合適的可用資料也是實現人工智慧的關鍵之一。</p>\r\n\r\n<p>因此，人工智慧、機器學習以及大數據這三個大家常見的名詞，事實上是息息相關的。今天的人工智慧系統，底層的引擎都是機器學習模型；而機器學習必須要基於大數據才能淬取出有用的規則。換句話說，<u>我們可以將大數據想成原料，機器學習則是處理這些原料的方法，而產出的結果就是人工智慧。</p></u>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-1-e1576557161249.jpg\" alt=\"人工智慧、大數據與機器學習\" width=\"870\" height=\"400\" class=\"alignnone size-full wp-image-9882\" /></p>\r\n\r\n<p>人工智慧雖是台灣普遍關注的熱門議題，不僅企業想擁抱人工智慧，人才也想往人工智慧領域移動，大家也都聽過，人工智慧將帶領新一波科技革命，但究竟產業如何導入人工智慧，仍然是不太清楚。在認知不清的狀況下，台灣企業目前的資料運用程度，通常與人工智慧應用仍有一段距離。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧發展的三個面向</strong></h2>\r\n<p>所以，在今天的課程中，要跟大家談的第二個重點是，先了解人工智慧發展的三個面向，再聚焦台灣產業與人工智慧的關係。</p>\r\n<p><u>人工智慧發展的第一個面向指的是技術發展，這個面向通常由學術界或業界實驗室來進行，鑽研機器學習演算法的改善。</u>它的目的是讓以前做不到的事變成可以做到，讓演算法可以基於同樣的資料在同樣的條件下，讓電腦表現出來更聰明。因為我們這個系列課程的目的在於人工智慧應用，在這次的課程中我們先不深入討論。</p>\r\n<p><u>人工智慧發展的第二個面向是AI產業化，像大家都知道的無人車、無人機、無人商店或服務型機器人，這些以人工智慧技術為主軸，所發展出來的新產業或新商業模式，稱為AI產業化。</u></p>\r\n\r\n<p><u>第三個面向，就是我們在這十二堂課程中要深入與各位分享討論的，叫做產業AI化。產業AI化指的是將人工智慧導入現有的各式產業中。</u>不論是製造業、金融業、零售業、服務業、農林漁牧業等等，都可以藉由人工智慧的協助，提升產品或服務的品質，同時降低管理、人事及生產成本等等，維持及提升產業競爭力，甚至成為升級及轉型的契機。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-2-e1576557397220.jpg\" alt=\"人工智慧發展的三個面向\" width=\"870\" height=\"528\" class=\"alignnone size-full wp-image-9884\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>商業智慧平台不等於人工智慧</strong></h2>\r\n\r\n<p><u>不同產業對於產業AI化的需求與方向不太一樣。</u>根據我個人協助許多企業的經驗，金融業與電信業因為監理法規的要求，通常已累積大量交易及使用者行為資料；製造業方面，因為工業4.0與物聯網的觀念推行，尤其是電子製造業，許多中、大型廠商都積極蒐集從備料，排程，生產，出貨到實際運行的所有資料。另外，電商平台生而數位，掌握所有使用者的交易資料。大型零售業也在POS系統的幫忙之下，有限度地瞭解使用者喜好及行為。</p>\r\n<p>這些產業基本上資料充足，且資料架構相對成熟，其中許多已經投資商業智慧平台，可以透過資源儀表板或關鍵績效指標的呈現，來做情勢評估，並據此進行管理。不過，應用數據報表來做情勢評估，仍仰賴人力來做解讀及決策，只是資料分析的最淺層應用，與人工智慧還有一段很長的距離。若企業自己覺得，我已經收集很多資料，每天也都有報表可以看，就是大數據的應用，那實在是太可惜了。 </p>\r\n<p><u>產業AI化談的就是下一步，在企業收集資料並有可能開始進行資料分析後，能讓「資料為企業產生價值」的終極手段，就是人工智慧。</u></p>\r\n<p>Gartner有篇報告<u>將資料分析按深度分為四個階段：描述型分析、診斷型分析、預測型分析與指示型分析。這四種階段，分別要回答「發生了什麼？」「為什麼發生？」「未來是否發生？」「如何讓它發生？」這四個問題。</u>其中，我們通常把前兩個層次，也就是描述型分析、診斷型分析，歸類為商業智慧平台的能力，而把後兩個層次，預測型分析與指示型分析，歸類為人工智慧，因為預測及指示，指示就是指下指令的動作，像是擁有人類智慧才能進行的工作。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-3-e1576574583444.jpg\" alt=\"資料分析運用四大階段\" width=\"870\" height=\"458\" class=\"alignnone size-full wp-image-9892\" /></p>\r\n<p>依我過去數年的觀察，比對上面所提到的描述、診斷、預測與指示四種資料分析階段，也可以說是資料運用的深度，目前台灣企業多數還停留在前兩個階段，甚至是第一個階段，也就是拿著數據產出報表，以人來解讀，號稱是洞察報告的階段。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>須先破除「人類才能做決策」迷思</strong></h2>\r\n<p>困難的是，有些企業誤以為這就是大數據分析該有的運用方式，因為只有人類可以理解瞬息萬變的市場，才有足夠的領域知識及經驗來進行企業裡各式大大小小的決策。這個理解在某些情境是正確的，畢竟今天的人工智慧還沒有真正的智慧；但在許多情境是錯誤的，有太多實例可以證明，在各式商業情境中，人工智慧進行決策，可以比有經驗的從業人員決策更為準確且快速。</p>\r\n<p>因此，在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。<u>大家必須破除「人類才能做決策」的迷思，將資料運用能力提升到「預測」與「指示」的層次，讓人工智慧以合適的角色、合適的方式進入合適的企業流程中，透過人與人工智慧協同合作，讓人工智慧在各方面為企業加分，無論是開源，節流或是提升企業效率。</u></p>\r\n<p>要如何做到這一步呢？在下一次課程中，將會與各位分享，如何讓人工智慧持續變聰明的關鍵技術。</p>\r\n','台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？','','inherit','closed','closed','','9871-revision-v1','','','2020-01-20 17:59:42','2020-01-20 09:59:42','',9871,'https://aiacademy.tw/9871-revision-v1/',0,'revision','',0),(10415,16,'2020-01-20 17:59:55','2020-01-20 09:59:55','<style>\r\nspan{\r\ncolor:#B10500;}\r\n</style>\r\n<p>要深入了解產業如何應用人工智慧達成策略目標，首先必須瞭解AI究竟能做哪些事？無法做什麼事？企業對於AI又存在著哪些誤解？</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span>在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。</span></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>最近幾年大家一定經常聽到，人工智慧是台灣產業轉型關鍵技術這樣的說法，也有不少企業宣布已經導入人工智慧。但是，到底什麼是人工智慧？我想我們必須在課程開始的第一個重點，先釐清這個概念。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧定義</strong></h2>\r\n<p><u>人工智慧的定義是，任何讓電腦能夠表現出類似人類智慧行為的技術。實現人工智慧的技術有許多種，目前這一波的人工智慧浪潮中，最主要用來實現人工智慧的技術叫做機器學習。</p></u>\r\n\r\n<p>機器學習的定義是，能夠從資料裡頭學習到規則的演算法，之後我們就可以將這些規則實作在電腦系統中，讓電腦展現看起來有智慧的行為。依這個定義來看，機器學習需要有資料才能發揮功用，所以，是否有合適的可用資料也是實現人工智慧的關鍵之一。</p>\r\n\r\n<p>因此，人工智慧、機器學習以及大數據這三個大家常見的名詞，事實上是息息相關的。今天的人工智慧系統，底層的引擎都是機器學習模型；而機器學習必須要基於大數據才能淬取出有用的規則。換句話說，<u>我們可以將大數據想成原料，機器學習則是處理這些原料的方法，而產出的結果就是人工智慧。</p></u>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-1-e1576557161249.jpg\" alt=\"人工智慧、大數據與機器學習\" width=\"870\" height=\"400\" class=\"alignnone size-full wp-image-9882\" /></p>\r\n\r\n<p>人工智慧雖是台灣普遍關注的熱門議題，不僅企業想擁抱人工智慧，人才也想往人工智慧領域移動，大家也都聽過，人工智慧將帶領新一波科技革命，但究竟產業如何導入人工智慧，仍然是不太清楚。在認知不清的狀況下，台灣企業目前的資料運用程度，通常與人工智慧應用仍有一段距離。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧發展的三個面向</strong></h2>\r\n<p>所以，在今天的課程中，要跟大家談的第二個重點是，先了解人工智慧發展的三個面向，再聚焦台灣產業與人工智慧的關係。</p>\r\n<p><u>人工智慧發展的第一個面向指的是技術發展，這個面向通常由學術界或業界實驗室來進行，鑽研機器學習演算法的改善。</u>它的目的是讓以前做不到的事變成可以做到，讓演算法可以基於同樣的資料在同樣的條件下，讓電腦表現出來更聰明。因為我們這個系列課程的目的在於人工智慧應用，在這次的課程中我們先不深入討論。</p>\r\n<p><u>人工智慧發展的第二個面向是AI產業化，像大家都知道的無人車、無人機、無人商店或服務型機器人，這些以人工智慧技術為主軸，所發展出來的新產業或新商業模式，稱為AI產業化。</u></p>\r\n\r\n<p><u>第三個面向，就是我們在這十二堂課程中要深入與各位分享討論的，叫做產業AI化。產業AI化指的是將人工智慧導入現有的各式產業中。</u>不論是製造業、金融業、零售業、服務業、農林漁牧業等等，都可以藉由人工智慧的協助，提升產品或服務的品質，同時降低管理、人事及生產成本等等，維持及提升產業競爭力，甚至成為升級及轉型的契機。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-2-e1576557397220.jpg\" alt=\"人工智慧發展的三個面向\" width=\"870\" height=\"528\" class=\"alignnone size-full wp-image-9884\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>商業智慧平台不等於人工智慧</strong></h2>\r\n\r\n<p><u>不同產業對於產業AI化的需求與方向不太一樣。</u>根據我個人協助許多企業的經驗，金融業與電信業因為監理法規的要求，通常已累積大量交易及使用者行為資料；製造業方面，因為工業4.0與物聯網的觀念推行，尤其是電子製造業，許多中、大型廠商都積極蒐集從備料，排程，生產，出貨到實際運行的所有資料。另外，電商平台生而數位，掌握所有使用者的交易資料。大型零售業也在POS系統的幫忙之下，有限度地瞭解使用者喜好及行為。</p>\r\n<p>這些產業基本上資料充足，且資料架構相對成熟，其中許多已經投資商業智慧平台，可以透過資源儀表板或關鍵績效指標的呈現，來做情勢評估，並據此進行管理。不過，應用數據報表來做情勢評估，仍仰賴人力來做解讀及決策，只是資料分析的最淺層應用，與人工智慧還有一段很長的距離。若企業自己覺得，我已經收集很多資料，每天也都有報表可以看，就是大數據的應用，那實在是太可惜了。 </p>\r\n<p><u>產業AI化談的就是下一步，在企業收集資料並有可能開始進行資料分析後，能讓「資料為企業產生價值」的終極手段，就是人工智慧。</u></p>\r\n<p>Gartner有篇報告<u>將資料分析按深度分為四個階段：描述型分析、診斷型分析、預測型分析與指示型分析。這四種階段，分別要回答「發生了什麼？」「為什麼發生？」「未來是否發生？」「如何讓它發生？」這四個問題。</u>其中，我們通常把前兩個層次，也就是描述型分析、診斷型分析，歸類為商業智慧平台的能力，而把後兩個層次，預測型分析與指示型分析，歸類為人工智慧，因為預測及指示，指示就是指下指令的動作，像是擁有人類智慧才能進行的工作。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-3-e1576574583444.jpg\" alt=\"資料分析運用四大階段\" width=\"870\" height=\"458\" class=\"alignnone size-full wp-image-9892\" /></p>\r\n<p>依我過去數年的觀察，比對上面所提到的描述、診斷、預測與指示四種資料分析階段，也可以說是資料運用的深度，目前台灣企業多數還停留在前兩個階段，甚至是第一個階段，也就是拿著數據產出報表，以人來解讀，號稱是洞察報告的階段。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>須先破除「人類才能做決策」迷思</strong></h2>\r\n<p>困難的是，有些企業誤以為這就是大數據分析該有的運用方式，因為只有人類可以理解瞬息萬變的市場，才有足夠的領域知識及經驗來進行企業裡各式大大小小的決策。這個理解在某些情境是正確的，畢竟今天的人工智慧還沒有真正的智慧；但在許多情境是錯誤的，有太多實例可以證明，在各式商業情境中，人工智慧進行決策，可以比有經驗的從業人員決策更為準確且快速。</p>\r\n<p>因此，在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。<u>大家必須破除「人類才能做決策」的迷思，將資料運用能力提升到「預測」與「指示」的層次，讓人工智慧以合適的角色、合適的方式進入合適的企業流程中，透過人與人工智慧協同合作，讓人工智慧在各方面為企業加分，無論是開源，節流或是提升企業效率。</u></p>\r\n<p>要如何做到這一步呢？在下一次課程中，將會與各位分享，如何讓人工智慧持續變聰明的關鍵技術。</p>\r\n','台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？','','inherit','closed','closed','','9871-revision-v1','','','2020-01-20 17:59:55','2020-01-20 09:59:55','',9871,'https://aiacademy.tw/9871-revision-v1/',0,'revision','',0),(10417,27,'2020-01-21 10:01:20','2020-01-21 02:01:20','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#B10500;}\r\n</style>\r\n<p>要深入了解產業如何應用人工智慧達成策略目標，首先必須瞭解AI究竟能做哪些事？無法做什麼事？企業對於AI又存在著哪些誤解？</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。</span></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>最近幾年大家一定經常聽到，人工智慧是台灣產業轉型關鍵技術這樣的說法，也有不少企業宣布已經導入人工智慧。但是，到底什麼是人工智慧？我想我們必須在課程開始的第一個重點，先釐清這個概念。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧定義</strong></h2>\r\n<p><u>人工智慧的定義是，任何讓電腦能夠表現出類似人類智慧行為的技術。實現人工智慧的技術有許多種，目前這一波的人工智慧浪潮中，最主要用來實現人工智慧的技術叫做機器學習。</p></u>\r\n\r\n<p>機器學習的定義是，能夠從資料裡頭學習到規則的演算法，之後我們就可以將這些規則實作在電腦系統中，讓電腦展現看起來有智慧的行為。依這個定義來看，機器學習需要有資料才能發揮功用，所以，是否有合適的可用資料也是實現人工智慧的關鍵之一。</p>\r\n\r\n<p>因此，人工智慧、機器學習以及大數據這三個大家常見的名詞，事實上是息息相關的。今天的人工智慧系統，底層的引擎都是機器學習模型；而機器學習必須要基於大數據才能淬取出有用的規則。換句話說，<u>我們可以將大數據想成原料，機器學習則是處理這些原料的方法，而產出的結果就是人工智慧。</p></u>\r\n\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-1-e1576557161249.jpg\" alt=\"人工智慧、大數據與機器學習\" width=\"870\" height=\"400\" class=\"alignnone size-full wp-image-9882\" /></p>\r\n\r\n<p>人工智慧雖是台灣普遍關注的熱門議題，不僅企業想擁抱人工智慧，人才也想往人工智慧領域移動，大家也都聽過，人工智慧將帶領新一波科技革命，但究竟產業如何導入人工智慧，仍然是不太清楚。在認知不清的狀況下，台灣企業目前的資料運用程度，通常與人工智慧應用仍有一段距離。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>人工智慧發展的三個面向</strong></h2>\r\n<p>所以，在今天的課程中，要跟大家談的第二個重點是，先了解人工智慧發展的三個面向，再聚焦台灣產業與人工智慧的關係。</p>\r\n<p><u>人工智慧發展的第一個面向指的是技術發展，這個面向通常由學術界或業界實驗室來進行，鑽研機器學習演算法的改善。</u>它的目的是讓以前做不到的事變成可以做到，讓演算法可以基於同樣的資料在同樣的條件下，讓電腦表現出來更聰明。因為我們這個系列課程的目的在於人工智慧應用，在這次的課程中我們先不深入討論。</p>\r\n<p><u>人工智慧發展的第二個面向是AI產業化，像大家都知道的無人車、無人機、無人商店或服務型機器人，這些以人工智慧技術為主軸，所發展出來的新產業或新商業模式，稱為AI產業化。</u></p>\r\n\r\n<p><u>第三個面向，就是我們在這十二堂課程中要深入與各位分享討論的，叫做產業AI化。產業AI化指的是將人工智慧導入現有的各式產業中。</u>不論是製造業、金融業、零售業、服務業、農林漁牧業等等，都可以藉由人工智慧的協助，提升產品或服務的品質，同時降低管理、人事及生產成本等等，維持及提升產業競爭力，甚至成為升級及轉型的契機。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-2-e1576557397220.jpg\" alt=\"人工智慧發展的三個面向\" width=\"870\" height=\"528\" class=\"alignnone size-full wp-image-9884\" /></p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>商業智慧平台不等於人工智慧</strong></h2>\r\n\r\n<p><u>不同產業對於產業AI化的需求與方向不太一樣。</u>根據我個人協助許多企業的經驗，金融業與電信業因為監理法規的要求，通常已累積大量交易及使用者行為資料；製造業方面，因為工業4.0與物聯網的觀念推行，尤其是電子製造業，許多中、大型廠商都積極蒐集從備料，排程，生產，出貨到實際運行的所有資料。另外，電商平台生而數位，掌握所有使用者的交易資料。大型零售業也在POS系統的幫忙之下，有限度地瞭解使用者喜好及行為。</p>\r\n<p>這些產業基本上資料充足，且資料架構相對成熟，其中許多已經投資商業智慧平台，可以透過資源儀表板或關鍵績效指標的呈現，來做情勢評估，並據此進行管理。不過，應用數據報表來做情勢評估，仍仰賴人力來做解讀及決策，只是資料分析的最淺層應用，與人工智慧還有一段很長的距離。若企業自己覺得，我已經收集很多資料，每天也都有報表可以看，就是大數據的應用，那實在是太可惜了。 </p>\r\n<p><u>產業AI化談的就是下一步，在企業收集資料並有可能開始進行資料分析後，能讓「資料為企業產生價值」的終極手段，就是人工智慧。</u></p>\r\n<p>Gartner有篇報告<u>將資料分析按深度分為四個階段：描述型分析、診斷型分析、預測型分析與指示型分析。這四種階段，分別要回答「發生了什麼？」「為什麼發生？」「未來是否發生？」「如何讓它發生？」這四個問題。</u>其中，我們通常把前兩個層次，也就是描述型分析、診斷型分析，歸類為商業智慧平台的能力，而把後兩個層次，預測型分析與指示型分析，歸類為人工智慧，因為預測及指示，指示就是指下指令的動作，像是擁有人類智慧才能進行的工作。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2019/12/class1-3-e1576574583444.jpg\" alt=\"資料分析運用四大階段\" width=\"870\" height=\"458\" class=\"alignnone size-full wp-image-9892\" /></p>\r\n<p>依我過去數年的觀察，比對上面所提到的描述、診斷、預測與指示四種資料分析階段，也可以說是資料運用的深度，目前台灣企業多數還停留在前兩個階段，甚至是第一個階段，也就是拿著數據產出報表，以人來解讀，號稱是洞察報告的階段。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>須先破除「人類才能做決策」迷思</strong></h2>\r\n<p>困難的是，有些企業誤以為這就是大數據分析該有的運用方式，因為只有人類可以理解瞬息萬變的市場，才有足夠的領域知識及經驗來進行企業裡各式大大小小的決策。這個理解在某些情境是正確的，畢竟今天的人工智慧還沒有真正的智慧；但在許多情境是錯誤的，有太多實例可以證明，在各式商業情境中，人工智慧進行決策，可以比有經驗的從業人員決策更為準確且快速。</p>\r\n<p>因此，在人工智慧的年代裡，企業若要維持現有的競爭力，甚至彎道超車勝過對手，產業AI化是非做不可的。<u>大家必須破除「人類才能做決策」的迷思，將資料運用能力提升到「預測」與「指示」的層次，讓人工智慧以合適的角色、合適的方式進入合適的企業流程中，透過人與人工智慧協同合作，讓人工智慧在各方面為企業加分，無論是開源，節流或是提升企業效率。</u></p>\r\n<p>要如何做到這一步呢？在下一次課程中，將會與各位分享，如何讓人工智慧持續變聰明的關鍵技術。</p>\r\n','台灣產業AI化的問題1〉人工智慧產業化的定義？','','inherit','closed','closed','','9871-revision-v1','','','2020-01-21 10:01:20','2020-01-21 02:01:20','',9871,'https://aiacademy.tw/9871-revision-v1/',0,'revision','',0),(10423,25,'2020-01-21 12:07:48','2020-01-21 04:07:48','','0131南部小聚','','inherit','closed','closed','','0131','','','2020-01-21 12:08:00','2020-01-21 04:08:00','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/0131.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10428,21,'2020-01-21 15:51:42','2020-01-21 07:51:42','<p>1. 考試時間共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前一週內以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14 </p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a></p>','技術領袖培訓班考試須知','','publish','closed','closed','','tech-exam-notes','','','2021-01-16 16:45:12','2021-01-16 08:45:12','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=10428',0,'page','',0),(10429,21,'2020-01-21 15:44:22','2020-01-21 07:44:22','<p>共70分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>Python為作答的程式語言。</p>\r\n<p>2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各50分，總分100分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>3-1.[中文]蔡炎龍MOOC課程(http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro)：第一、二周課程</p>\r\n<p>3-2.[中文]彭彭YouTube影片(https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk)：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>3-3.[英文]Python for Everybody(http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf)：Chapter 1-6, 8-11, 14< p>\r\n<p>3-4.[環境]Google Colaboratory簡介(https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn)</p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-21 15:44:22','2020-01-21 07:44:22','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10430,21,'2020-01-21 15:45:52','2020-01-21 07:45:52','<p>共70分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>1. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>2. Python為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各50分，總分100分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]蔡炎龍MOOC課程(http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro)：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]彭彭YouTube影片(https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk)：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]Python for Everybody(http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf)：Chapter 1-6, 8-11, 14< p>\r\n<p>　3-4.[環境]Google Colaboratory簡介(https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn)</p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-21 15:45:52','2020-01-21 07:45:52','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10431,21,'2020-01-21 15:47:17','2020-01-21 07:47:17','<p>1. 共70分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各50分，總分100分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]蔡炎龍MOOC課程(http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro)：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]彭彭YouTube影片(https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk)：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]Python for Everybody(http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf)：Chapter 1-6, 8-11, 14< p>\r\n<p>　3-4.[環境]Google Colaboratory簡介(https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn)</p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-21 15:47:17','2020-01-21 07:47:17','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10432,21,'2020-01-21 15:49:21','2020-01-21 07:49:21','<p>1. 共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]蔡炎龍 MOOC 課程(<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro</a>)：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]彭彭 YouTube 影片(<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk</a>)：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]Python for Everybody (<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf</a>)：Chapter 1-6, 8-11, 14< p>\r\n<p>　3-4.[環境]Google Colaboratory 簡介(<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn</a>)</p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-21 15:49:21','2020-01-21 07:49:21','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10433,21,'2020-01-21 15:50:52','2020-01-21 07:50:52','<p>1. 共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14< p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a>/p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-21 15:50:52','2020-01-21 07:50:52','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10434,21,'2020-01-21 15:51:21','2020-01-21 07:51:21','<p>1. 共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14 </p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a></p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-21 15:51:21','2020-01-21 07:51:21','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10441,21,'2020-01-21 17:07:43','2020-01-21 09:07:43','<p>1. 共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前一週內以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14 </p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a></p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-21 17:07:43','2020-01-21 09:07:43','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10442,21,'2020-01-21 17:43:49','2020-01-21 09:43:49','[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 4 月 18 日起，至 2020 年 8 月8 日止；每週五、六 09:30 - 18:00，共 16 週，6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]200名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]新竹市科學園區力行路 21 號[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020/2/26 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 03 月 07 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`考試須知: <a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">https://aiacademy.tw/tech-exam-notes</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 03 月 18 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：32,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明；服役者則須提出徵集令）`本期停課日：6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/12/18開放報名`2020/02/26報名截止日`2020/03/07報名者進行網路考試(14:00-15:40)`2020/03/18錄取名單公布`2020/03/25正取生註冊截止`2020/04/18學期開始`2020/08/08學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech-elite/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=137\"]</div>\r\n[word_section_end]','新竹分校第五期技術精英班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9915-revision-v1','','','2020-01-21 17:43:49','2020-01-21 09:43:49','',9915,'https://aiacademy.tw/9915-revision-v1/',0,'revision','',0),(10443,21,'2020-01-21 17:44:50','2020-01-21 09:44:50','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 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：新北市三重區光復路二段 69 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https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 2020/03/25{/span} 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 11 日 (星期六) 14:00-15:40，採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\">網路考試</a>。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`考試須知: <a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">https://aiacademy.tw/tech-exam-notes</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正 (備) 取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格 (因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長核可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/12/20開放報名</a>`2020/03/25報名截止日`2020/04/11報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/05學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tech/\" text=\"課程大鋼\"][admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\"]\r\n</div>','台北總校第七期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9928-revision-v1','','','2020-01-21 17:44:50','2020-01-21 09:44:50','',9928,'https://aiacademy.tw/9928-revision-v1/',0,'revision','',0),(10444,21,'2020-01-21 17:46:28','2020-01-21 09:46:28','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`考試須知: <a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">https://aiacademy.tw/tech-exam-notes</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-01-21 17:46:28','2020-01-21 09:46:28','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10445,21,'2020-01-23 14:08:57','2020-01-23 06:08:57','[word_section_start]\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\n\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\n\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\n\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\n\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\n\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\n\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\n\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\n\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\n[word_section_end]\n\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行<a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\n\n<div class=\"aia_btns\">\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-autosave-v1','','','2020-01-23 14:08:57','2020-01-23 06:08:57','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10446,21,'2020-01-21 17:50:19','2020-01-21 09:50:19','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 30 日起，至 2020 年 9 月 19 日止，共 16 週。每週三、五、六上課，時間皆為早上九時半至下午六時，國定假日除外。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 216 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]南部分校(台南市仁德區勝利一街 18 號)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\">網路報名</a>，請於報名截止日 2020 / 4 / 8 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 18 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以 Python 作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 29 日 `公布方式：當日公布於官網，並同步以電子郵件寄發錄取通知。`為避免系統擋信或漏信，請考生自行上網查詢錄取名單，以免因逾期未能註冊而錯失錄取資格。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`<span style=color:red>本期放假日期： 6/25~6/27 適逢端午連假停課，實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2020/04/08報名截止日`2020/04/18報名者進行網路考試 (14:00-15:40)`2020/04/29錄取名單公布`2020/05/06正取生註冊截止`2020/05/30<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/19學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tec/\" text=\"課程大綱\"]\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=146\"]\r\n</div>','南部分校第四期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9981-revision-v1','','','2020-01-21 17:50:19','2020-01-21 09:50:19','',9981,'https://aiacademy.tw/9981-revision-v1/',0,'revision','',0),(10447,21,'2020-01-21 17:50:59','2020-01-21 09:50:59','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 5 月 16 日起，至 2020 年 9 月 5 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：新北市三重區光復路二段 69 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https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於{span style=`color:red`}截止日 2020/03/25{/span} 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 4 月 11 日 (星期六) 14:00-15:40，採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\">網路考試</a>。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 4 月 22 日。`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正 (備) 取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：NT$ 48,000[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格 (因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長核可；服役者則須提出徵集令)。`<span style=color:red>技術領袖培訓班第七期放假日期：6/25~6/28端午節連假。實際放假日期依課表為主。</span>[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n[timeline]2019/12/20開放報名</a>`2020/03/25報名截止日`2020/04/11報名者進行<a href=\"tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/04/22錄取名單公布`2020/04/29正取生註冊截止`2020/05/16<a href=/curriculum-tech/>學期開始</a>`2020/09/05學期結束[/timeline]\r\n\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[curriculum_button open=\"/curriculum-tech/\" text=\"課程大鋼\"][admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=131\"]\r\n</div>','台北總校第七期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9928-revision-v1','','','2020-01-21 17:50:59','2020-01-21 09:50:59','',9928,'https://aiacademy.tw/9928-revision-v1/',0,'revision','',0),(10448,21,'2020-01-21 17:51:38','2020-01-21 09:51:38','[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 4 月 18 日起，至 2020 年 8 月8 日止；每週五、六 09:30 - 18:00，共 16 週，6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]200名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]新竹市科學園區力行路 21 號[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020/2/26 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 03 月 07 日 (星期六) 14:00-15:40，採網路考試。`考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力。會以Python作為作答的程式語言。而考試的形式包括選擇題與程式撰寫。`<a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes\" target=\"_blank\">更多考試須知請點這裏</a>[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 03 月 18 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`教育訓練費：32,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明；服役者則須提出徵集令）`本期停課日：6/25~6/27 適逢端午連假停課。[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/12/18開放報名`2020/02/26報名截止日`2020/03/07報名者進行網路考試(14:00-15:40)`2020/03/18錄取名單公布`2020/03/25正取生註冊截止`2020/04/18學期開始`2020/08/08學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech-elite/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=137\"]</div>\r\n[word_section_end]','新竹分校第五期技術精英班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9915-revision-v1','','','2020-01-21 17:51:38','2020-01-21 09:51:38','',9915,'https://aiacademy.tw/9915-revision-v1/',0,'revision','',0),(10454,11,'2020-01-22 12:11:45','2020-01-22 04:11:45','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 12:11:45','2020-01-22 04:11:45','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10455,11,'2020-01-22 12:14:34','2020-01-22 04:14:34','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 12:14:34','2020-01-22 04:14:34','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10458,11,'2020-01-22 12:19:49','2020-01-22 04:19:49','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 12:19:49','2020-01-22 04:19:49','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10460,11,'2020-01-22 12:23:50','2020-01-22 04:23:50','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 12:23:50','2020-01-22 04:23:50','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10462,11,'2020-01-22 12:24:31','2020-01-22 04:24:31','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 12:24:31','2020-01-22 04:24:31','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10463,11,'2020-01-22 12:24:56','2020-01-22 04:24:56','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 12:24:56','2020-01-22 04:24:56','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10464,11,'2020-01-22 14:01:01','2020-01-22 06:01:01','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:01:01','2020-01-22 06:01:01','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10466,11,'2020-01-22 14:04:01','2020-01-22 06:04:01','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:04:01','2020-01-22 06:04:01','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10467,11,'2020-01-22 14:10:24','2020-01-22 06:10:24','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:10:24','2020-01-22 06:10:24','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10468,11,'2020-01-22 14:10:56','2020-01-22 06:10:56','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:10:56','2020-01-22 06:10:56','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10470,11,'2020-01-22 14:13:44','2020-01-22 06:13:44','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:13:44','2020-01-22 06:13:44','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10471,11,'2020-01-22 14:16:50','2020-01-22 06:16:50','','0122','','inherit','closed','closed','','0122','','','2020-01-22 14:16:50','2020-01-22 06:16:50','',2,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/11/0122.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10472,11,'2020-01-22 14:17:11','2020-01-22 06:17:11','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:17:11','2020-01-22 06:17:11','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10474,16,'2020-01-22 14:18:00','2020-01-22 06:18:00','[word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 3 月 14 日起，至 2020 年 7 月 11 日止，共 16 週；原則上每週六9:30 ~ 18:30，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：\"]台中分校校本部 & 東海大學人文大樓[/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 title=\"報名方式：\"]本招生採網路報名，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"放榜：\"]放榜日期：2020 年 02 月 19 日。`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]\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: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span> [/word_section][word_section_end]\r\n\r\n[timeline w=330]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=121\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-mgr/\">學期開始</a>`2020/07/11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=\"266663527\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=121\"]</div>','台中分校第五期經理人週末研修班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9496-revision-v1','','','2020-01-22 14:18:00','2020-01-22 06:18:00','',9496,'https://aiacademy.tw/9496-revision-v1/',0,'revision','',0),(10475,11,'2020-01-22 14:19:27','2020-01-22 06:19:27','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:19:27','2020-01-22 06:19:27','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10477,11,'2020-01-22 14:20:29','2020-01-22 06:20:29','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:20:29','2020-01-22 06:20:29','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10478,11,'2020-01-22 14:20:54','2020-01-22 06:20:54','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:20:54','2020-01-22 06:20:54','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10479,11,'2020-01-22 14:22:48','2020-01-22 06:22:48','','0122','','inherit','closed','closed','','0122-2','','','2020-04-09 13:52:55','2020-04-09 05:52:55','',2,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/11/0122-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10480,11,'2020-01-22 14:23:06','2020-01-22 06:23:06','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:23:06','2020-01-22 06:23:06','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10481,11,'2020-01-22 14:28:32','2020-01-22 06:28:32','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2020-01-22 14:28:32','2020-01-22 06:28:32','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(10482,21,'2020-01-23 14:22:51','2020-01-23 06:22:51','[word_section_start]\n\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 03 月 14 日起，至 2020 年 07 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]\n\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 200 名 (得不足額錄取)[/word_section]\n\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中市西區民權路 239 號 16F (校本部)[/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 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\n\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 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，內容以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">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\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 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：2020 年 02 月 19 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\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: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 03 日~2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 05 月 01 日（勞動節停課）、2020 年 06 月 26 日~2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span>[/word_section]\n\n[timeline]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes-bk/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech/\">課程大綱</a>\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\"]<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"></a>\n\n</div>\n[word_section_end]','台中分校第五期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9509-autosave-v1','','','2020-01-23 14:22:51','2020-01-23 06:22:51','',9509,'https://aiacademy.tw/9509-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10483,21,'2020-01-23 14:25:34','2020-01-23 06:25:34','<p>1. 考試時間共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前一週內以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14 </p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a></p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-23 14:25:34','2020-01-23 06:25:34','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10484,21,'2020-01-23 14:33:50','2020-01-23 06:33:50','<strong><p>台中分校第五期技術領袖培訓班的考試須知<a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes-bk\" target=\"_blank\">請點這裏</a></p>\r\n<p>以下考試須知適用的招生期數為：台北總校第七期技術領袖培訓班、新竹分校第五期技術精英班、南部分校第四期技術領袖培訓班。</p></strong>\r\n<p>1. 考試時間共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前一週內以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14 </p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a></p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-autosave-v1','','','2020-01-23 14:33:50','2020-01-23 06:33:50','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10486,21,'2020-01-23 14:34:05','2020-01-23 06:34:05','<strong><p>台中分校第五期技術領袖培訓班的考試須知<a href=\"https://aiacademy.tw/tech-exam-notes-bk\" target=\"_blank\">請點這裏</a></p>\r\n<p>以下考試須知適用的招生期數為：台北總校第七期技術領袖培訓班、新竹分校第五期技術精英班、南部分校第四期技術領袖培訓班。</p></strong>\r\n<p>1. 考試時間共 70 分鐘。採網路考試，在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前一週內以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫程式，建議考生盡量使用 PC 進行考試，並請在時間期限內送出答案。 </p>\r\n<p>2. 考試內容以程式設計為主，希望確認應試者的程式設計能力:</p>\r\n<p>　2-1. Python 為作答的程式語言。</p>\r\n<p>　2-2. 考試的形式有選擇題與程式撰寫，各 50 分，總分 100 分，答錯不倒扣。</p>\r\n<p>　2-3. 選擇題的範圍包括基本語法、資料結構、控制流與函數等等。</p>\r\n<p>　2-4. 程式撰寫希望考生用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)。</p>\r\n<p>3. 考生可參考以下的教學資源:</p>\r\n<p>　3-1.[中文]<a href=\"http://moocs.nccu.edu.tw/course/123/intro\" target=\"_blank\">蔡炎龍 MOOC 課程</a>：第一、二周課程</p>\r\n<p>　3-2.[中文]<a href=\"https://www.youtube.com/playlist?list=PL-g0fdC5RMboYEyt6QS2iLb_1m7QcgfHk\" target=\"_blank\">彭彭 YouTube 影片</a>：影片編號1-11, 13, 16-18</p>\r\n<p>　3-3.[英文]<a href=\"http://do1.dr-chuck.com/pythonlearn/EN_us/pythonlearn.pdf\" target=\"_blank\">Python for Everybody</a>：Chapter 1-6, 8-11, 14 </p>\r\n<p>　3-4.[環境]<a href=\"https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=zh-cn\" target=\"_blank\">Google Colaboratory 簡介</a></p>','技術領袖培訓班 / 技術精英培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','10428-revision-v1','','','2020-01-23 14:34:05','2020-01-23 06:34:05','',10428,'https://aiacademy.tw/10428-revision-v1/',0,'revision','',0),(10487,21,'2020-01-23 14:35:59','2020-01-23 06:35:59','<p>考試時間: 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 14:00-15:40，共100分鐘</p>\r\n<p>考試形式: 線上考試 (在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫 code，建議學員盡量使用 PC 進行考試，並請在時間內送出考卷。)</p>\r\n<p>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/\">Deep Learning</a> 這本書的Part1為主，包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，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。</p>\r\n\r\n<p>題目分成單選題及問答題兩種，總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選題為數學科目 (微積分, 線性代數, 機率) 若干題，共 50 分；<br>\r\n- 問答題為程式設計若干題，共 50 分。<br>\r\n<br/>\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖律 (the Chain Rule) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','台中分校第五期技術領袖培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','2412-autosave-v1','','','2020-01-23 14:35:59','2020-01-23 06:35:59','',2412,'https://aiacademy.tw/2412-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10488,21,'2020-01-23 14:36:13','2020-01-23 06:36:13','<p>考試時間: 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 14:00-15:40，共100分鐘</p>\r\n<p>考試形式: 線上考試 (在任何地方只要確保網路暢通即可，考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫 code，建議學員盡量使用 PC 進行考試，並請在時間內送出考卷。)</p>\r\n<p>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/\">Deep Learning</a> 這本書的Part1為主，包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題，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。</p>\r\n\r\n<p>題目分成單選題及問答題兩種，總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選題為數學科目 (微積分, 線性代數, 機率) 若干題，共 50 分；<br>\r\n- 問答題為程式設計若干題，共 50 分。<br>\r\n<br/>\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖律 (the Chain Rule) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','台中分校第五期技術領袖培訓班考試須知','','inherit','closed','closed','','2412-revision-v1','','','2020-01-23 14:36:13','2020-01-23 06:36:13','',2412,'https://aiacademy.tw/2412-revision-v1/',0,'revision','',0),(10489,15,'2020-01-23 14:39:13','2020-01-23 06:39:13','[word_section_start]\n\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 03 月 14 日起，至 2020 年 07 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]\n\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：\"]每班 200 名 (得不足額錄取)[/word_section]\n\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中市西區民權路239號16F (校本部)[/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 title=\"報名方式：\"]本招生採<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\n\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 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，內容以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">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\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 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：2020 年 02 月 19 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\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: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 03 日~2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 05 月 01 日（勞動節停課）、2020 年 06 月 26 日~2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span>[/word_section]\n\n[timeline]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech/\">課程大綱</a>\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\"]<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"></a>\n\n</div>\n[word_section_end]','台中分校第五期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9509-autosave-v1','','','2020-01-23 14:39:13','2020-01-23 06:39:13','',9509,'https://aiacademy.tw/9509-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10490,1,'2020-01-24 20:25:21','2020-01-24 12:25:21','[word_section_start]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：\"]本學期自 2020 年 03 月 14 日起，至 2020 年 07 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：\"]每班 200 名 (得不足額錄取)[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：\"]台中市西區民權路 239 號 16F (校本部)[/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://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">網路報名</a>，請於截止日 2020/02/07 前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=6 title=\"考試：\"]考試時間為 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 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，內容以 <a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">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\" rel=\"noopener\">Calculus online textbook</a> 的 ch2、ch3、ch4、ch13; <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Linear Algebra</a> 的 ch1、ch3.4、ch5.2; <a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 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：2020 年 02 月 19 日（星期三）`公布方式：正、備取生將以電子郵件寄發通知。`放榜後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於放榜後一週內完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一週內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`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: #ff0000;\">本期停課日：2020 年 04 月 03 日~2020 年 04 月 04 日（清明連假停課）、2020 年 05 月 01 日（勞動節停課）、2020 年 06 月 26 日~2020 年 06 月 27 日（端午連假停課）。</span>[/word_section]\r\n\r\n[timeline]2019/11/22<a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\">開放報名</a>`2020/02/07報名截止日`2020/02/15報名者進行<a href=\"/tech-exam-notes/?2020\">網路考試</a> (14:00-15:40)`2020/02/19錄取名單公布`2020/02/26正取生註冊截止`2020/03/14<a href=\"/curriculum-tech/\">學期開始</a>`2020/07/11學期結束[/timeline]\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-tech/\">課程大綱</a>\r\n[admission_signup_button entry=\"419947227\" open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&id=123\"]<a href=\"/offsite-problem-solving/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"></a>\r\n\r\n</div>\r\n[word_section_end]','台中分校第五期技術領袖培訓班招生簡章','','inherit','closed','closed','','9509-revision-v1','','','2020-01-24 20:25:21','2020-01-24 12:25:21','',9509,'https://aiacademy.tw/9509-revision-v1/',0,'revision','',0),(10492,16,'2020-01-30 14:39:20','2020-01-30 06:39:20','','林愛哲-AIA AI工程師<br>杜宥霖-台灣大學心理學系','','publish','closed','open','','%e6%9e%97%e6%84%9b%e5%93%b2-aia-ai%e5%b7%a5%e7%a8%8b%e5%b8%ab%e6%9d%9c%e5%ae%a5%e9%9c%96-%e5%8f%b0%e7%81%a3%e5%a4%a7%e5%ad%b8%e5%bf%83%e7%90%86%e5%ad%b8%e7%b3%bb','','','2020-02-08 18:18:17','2020-02-08 10:18:17','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10492',115,'post','',0),(10494,16,'2020-01-30 14:32:29','2020-01-30 06:32:29','','0210.001','','inherit','closed','closed','','0210-001','','','2020-01-30 14:32:29','2020-01-30 06:32:29','',10492,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/01/0210.001.jpeg',0,'attachment','image/jpeg',0),(10495,16,'2020-01-30 14:39:20','2020-01-30 06:39:20','','林愛哲-AIA AI工程師<br>杜宥霖-台灣大學心理學系','','inherit','closed','closed','','10492-revision-v1','','','2020-01-30 14:39:20','2020-01-30 06:39:20','',10492,'https://aiacademy.tw/10492-revision-v1/',0,'revision','',0),(10496,16,'2020-01-30 14:39:30','2020-01-30 06:39:30','','林愛哲-AIA AI工程師<br>杜宥霖-台灣大學心理學系','','inherit','closed','closed','','10492-autosave-v1','','','2020-01-30 14:39:30','2020-01-30 06:39:30','',10492,'https://aiacademy.tw/10492-autosave-v1/',0,'revision','',0),(10507,16,'2020-01-31 15:46:23','2020-01-31 07:46:23','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n.source{\r\ncolor: gray;\r\nfont-size: 13px;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>「自然語言處理」是什麼</p>\r\n<p>讓電腦擁有理解人類語言的能力，就是自然語言處理 (Natural Language Processing，縮寫 NLP)。然而，人和人之間就會誤會彼此的語言了，電腦要如何理解語義？中研院資訊科學研究所的馬偉雲助研究員說明：以中文來說，最基本的，要先教電腦學會「斷詞」和「理解詞的意思」。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何理解一種語言？</strong></h2>\r\n<p>小時候學習中文，會背誦課文詞彙的注釋，在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文，面對像天書般的英文文章，會把不懂的單字圈起來，拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做？</p>\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">因為，詞彙是語言的最小單位。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-10.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1243\" class=\"alignnone size-full wp-image-10515\" />\r\n<p class=\"source\">中文的詞沒有邊界，若誤解「詞的意思」與「句法結構」，會寫出這般造句練習。資料來源│網路趣聞</p>\r\n\r\n<p>那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是<a href=\"https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86\" target=\"_blank\">自然語言處理</a> (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。</p>\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-11.png\" alt=\"\" width=\"930\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-10620\" />\r\n<p class=\"source\">(馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。攝影│張語辰)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>問「自然語言」有多自然？</strong></h2>\r\n<p>我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-02.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2296\" class=\"alignnone size-full wp-image-10522\" />\r\n<p class=\"source\">(程式語言 vs. 自然語言 / 圖說設計│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>如何教電腦學會一種語言？</strong></h2>\r\n<p>若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。</p>\r\n\r\n<p>早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。</p>\r\n\r\n<p>1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-03.jpg\" alt=\"\" width=\"870\" height=\"auto\" class=\"alignnone size-full wp-image-10566\" />\r\n<p class=\"source\">自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？</strong></h2>\r\n<p>我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。</p>\r\n\r\n<p>首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。</p>\r\n\r\n<p>詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦可以認識所有「詞」嗎？</strong></h2>\r\n<p>語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-05.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10567\" />\r\n<p class=\"source\">(中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲)</p>\r\n\r\n<p>教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。</p>\r\n\r\n<p>中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。</p>\r\n\r\n<p>此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。</p>\r\n\r\n<p>中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。</p>\r\n\r\n<p>目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-06.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1697\" class=\"alignnone size-full wp-image-10581\" />\r\n<p class=\"source\">(「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健)</p>\r\n\r\n<p>從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。</p>\r\n\r\n<p>除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。</p>\r\n\r\n<p>以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。</p>\r\n\r\n<p>此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-07.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"1038\" class=\"alignnone size-full wp-image-10590\" />\r\n<p class=\"source\">(語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>電腦理解「詞」了，那「句子」呢？</strong></h2>\r\n<p>學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-08.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2351\" class=\"alignnone size-full wp-image-10592\" />\r\n<p class=\"source\">(「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明)</p>\r\n\r\n\r\n<p>我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。</p>\r\n\r\n<p>先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。</p>\r\n\r\n<p>寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。</p>\r\n\r\n<p>若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？</strong></h2>\r\n<p>近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-04.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"2309\" class=\"alignnone size-full wp-image-10594\" />\r\n<p class=\"source\">(詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n\r\n<p>舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。</p>\r\n\r\n<p>運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。</p>\r\n\r\n<p>然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">You shall know a word by the company it keeps.</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p><a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Rupert_Firth\" target=\"_blank\">John Rupert Firth</a> 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。</p>\r\n\r\n<p>我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>自然語言處理，有什麼用？</strong></h2>\r\n<p>其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/ma-natural-language-processing-09.jpg\" alt=\"\" width=\"4167\" height=\"3334\" class=\"alignnone size-full wp-image-10597\" />\r\n<p class=\"source\">(自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰)</p>\r\n\r\n<p>例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。</p>\r\n\r\n<p>現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。</p>\r\n\r\n<p>另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。</p>\r\n\r\n<p>自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？</strong></h2>\r\n<p>我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。</p>\r\n\r\n<p>後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。</p>\r\n\r\n<p>2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。</p>\r\n\r\n<p>有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。</sapn></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。</p>\r\n\r\n<p>當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。</p>\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\" target=\"_blank\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\" target=\"_blank\">刊載於此</a>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>學習更多自然語言處理 (NLP)相關知識</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','斷開中文的鎖鍊！自然語言處理 (NLP)是什麼？','','publish','closed','open','','what-is-nlp-natural-language-processing','','','2020-02-12 14:47:17','2020-02-12 06:47:17','',0,'https://aiacademy.tw/?p=10507',114,'post','',0),(10509,16,'2020-01-30 17:10:55','2020-01-30 09:10:55','「自然語言處理」是什麼\r\n讓電腦擁有理解人類語言的能力，就是自然語言處理 (Natural Language Processing，縮寫 NLP)。然而，人和人之間就會誤會彼此的語言了，電腦要如何理解語義？中研院資訊科學研究所的馬偉雲助研究員說明：以中文來說，最基本的，要先教電腦學會「斷詞」和「理解詞的意思」。\r\n如何理解一種語言？\r\n小時候學習中文，會背誦課文詞彙的注釋，在作業簿練習這個詞的寫法。到了國中時期學英文，面對像天書般的英文文章，會把不懂的單字圈起來，拿出字典查這個字的意思。為什麼這樣做？\r\n\r\n因為，詞彙是語言的最小單位。\r\n\r\n然而，中文有一個特殊現象，就是「詞」和「詞」之間沒有邊界，整句串起來像條鎖鏈，不像英文有空格將每個字斷開。所以，若要理解一篇中文文章，必須先學會斷詞，而要學會斷詞，必須先知道這是一個詞、以及這個詞的意思。否則可能會產生這種令人「難過」的情況：\r\n\r\n中文的詞沒有邊界，若誤解「詞的意思」與「句法結構」，會寫出這般造句練習。 資料來源│網路趣聞\r\n中文的詞沒有邊界，若誤解「詞的意思」與「句法結構」，會寫出這般造句練習。\r\n資料來源│網路趣聞\r\n\r\n那麼，問題來了，如果聰明的人類都會誤解複雜的語言，那麼只懂 011000110 的電腦有可能學會斷詞、甚至理解同一個詞在不同上下文的意思嗎？其實，這就是自然語言處理 (Natural Language Processing) 的研究目標。本文專訪中研院中文詞知識庫小組計畫主持人馬偉雲，聊聊自然語言處理究竟是什麼。\r\n\r\n馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。 攝影│張語辰\r\n馬偉雲，是一名對於「讓機器擁有理解語言的能力」深感著迷的計算機科學家。\r\n攝影│張語辰\r\n\r\n問「自然語言」有多自然？\r\n答我們先來了解「自然語言」的定義，與「程式語言」有什麼差別。\r\n\r\n程式語言 vs. 自然語言 圖說設計│林婷嫻、張語辰\r\n程式語言 vs. 自然語言\r\n圖說設計│林婷嫻、張語辰\r\n\r\n簡要來說，程式語言是人類為了與計算機溝通，而設計的人工語言；而自然語言的自然，是相對於「人工」語言的「自然」，換句話說，自然語言是人們溝通時自然地發展出來的語言。「自然語言處理」的目標，就在於讓電腦理解、或是運用人類語言。\r\n\r\n問如何教電腦學會一種語言？\r\n答若要讓電腦理解人類的語言，以中文來說，分成兩步驟：\r\n\r\n第一步是斷詞、理解詞；第二步則是分析句子，包含語法及語義的自動解析。\r\n\r\n自然語言處理透過這兩個步驟，將複雜的語言轉化為電腦容易處理、計算的形式。早期是人工訂定規則，現在則是讓機器自己學習。\r\n\r\n早期的方式是基於一套詞彙資料庫，用程式語言寫好人工訂定的規則，讓電腦依指令做出反應。但這種人工方式不可能包含所有語言的歧異性，例如，當同樣的詞在不同上下文產生不同意思，就會和原本的人工規則相互牴觸。\r\n\r\n1980 年代末期，自然語言處理引進機器學習 (Machine Learning) 的演算法，不再用程式語言命令電腦所有規則，而是建立演算法模型，讓電腦學會從訓練的資料中，尋找資料所含的特定模式和趨勢。我們實驗室——中研院的「中文詞知識庫小組」團隊——就是利用機器學習的演算法，讓電腦學會從訓練的資料中，自動歸納出語言的特性。\r\n\r\n自然語言處理的演變。 圖說設計│林婷嫻、張語辰\r\n自然語言處理的演變。\r\n圖說設計│林婷嫻、張語辰\r\n\r\n問訓練電腦處理自然語言，需要什麼樣的資料？\r\n答我們團隊成員涵蓋中研院語言所、資訊所的研究人員，所以我們也充分利用這兩個領域的專長。\r\n\r\n首先，語言學家為九萬多個中文詞彙定義了完整的語法、以及語義表達方式，並且也標明詞彙之間的關係，例如：「蝴蝶」和「昆蟲」具備「前者是後者的一種」這樣的詞彙關係；「醫生」和「病人」具備「前者醫治後者」這樣的詞彙關係。這樣的表達構建了中文的知識圖譜，我們稱為「廣義知網」。\r\n\r\n詞彙的語法、語義定義完畢後，接下來我們就依這些規則，大量分析文章中的每個句子、每個詞彙的語法和語義，並將分析的結果記錄下來 ，這就是「語料標注」的工作。這些標注的語料，提供給電腦系統進行機器學習，讓電腦學會自動歸納、找出語言的語法以及語義。\r\n\r\n我們的想法是，既然語言學家已分析了某些語言結構的邏輯，那麼基於這些存在的語言學知識來教電腦歸納出語言的特性，是一種相當自然合理的方式。\r\n\r\n只是我們大多數情況下，不會直接教電腦學會語言學上的規則，給它一條魚，不如給它一支釣竿。我們是給電腦看語言學家分析完成的大量結果，由電腦利用機器學習而自動歸納得到 「規則」， 並以參數的方式(請別擔心，一定是人們看得懂的形態)，儲存在資訊學家所設計的模型當中。這種電腦自動學出來的模型，能夠很好地解決語言歧異性，也不會有人工寫死規則的問題。\r\n\r\n問電腦可以認識所有「詞」嗎？\r\n答語言的詞彙組合無窮無盡，不可能將所有詞都收進資料庫中訓練電腦。當電腦面對與時俱進的新詞，例如「郭書瑤」、「班奈狄克·康柏拜區」、「漫撕男」、「非典」，電腦就無法辨識、理解這個詞。\r\n\r\n通常未知詞可分為幾種類型：可能是人名、可能是複合詞、或可能是專有名詞。\r\n\r\n我們團隊將「中文斷詞」這個工作，切分成下圖 7 個步驟，每個步驟都是一種演算法模組，處理一種特別的問題。\r\n\r\n中文斷詞系統的處理步驟。 資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲\r\n中文斷詞系統的處理步驟。\r\n資料來源│〈未知詞擷取作法〉，作者：馬偉雲\r\n\r\n教電腦擷取人名，是相對單純的工作，因為人名的結構有跡可循。\r\n\r\n中文人名通常是三個字、或兩個字，甚至能參考百家姓、某一年考生的所有名字來建立資料庫，例如「慧」、「婷」常出現在女性人名中，而「雄」這個字常用在男性人名中。從統計機率來看，有些字則是不可能作為人名使用。人名的前後文也會有一些暗示訊息，例如「XXX 表示…」、「 XXX 做了…」、「執行長 XXX」。當電腦分析訓練用的文章資料，自己找出這些規律，電腦就能學會判斷某些未知詞是否為人名。\r\n\r\n此外，「複合詞」也是舉不勝舉的未知詞來源。\r\n\r\n中文的複合詞，由相當隨性的詞性結構組成，例如「趣味性」，隨意置換字尾，就變成「趣味感」或是「趣味化」。複合詞的字差一點點，就能延伸許多詞意，這讓電腦需辨識的詞彙量變得無比龐大。這部分透過前輩們的研究，漸漸找出複合詞的組成邏輯，整理在中央研究院漢語平衡語料庫(標記了一千多萬個詞彙)，也整理出常用詞首、詞尾字資料庫。\r\n\r\n目前斷詞系統中的複合詞主要是針對「名詞複合詞」，但其實我們也在「動詞複合詞」上也累積了不少研究。舉一個實例來說明，例如「開聊」和「聊開」：\r\n\r\n「開」的複合動詞結構舉例。 資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健\r\n「開」的複合動詞結構舉例。\r\n資料來源│〈現代漢語複合動詞之詞首詞尾研究〉，作者：邱智銘、駱季青、陳克健\r\n\r\n從語言學的角度，動詞是句子的核心，也是最重要的中心語。「開」這個字有著動詞中心語的起始功能 (inchoative)，然而放在詞首、詞尾不同位置會產生些微差異。\r\n\r\n除了人名、複合詞，新聞或網路文章還會看到許多新創的專有詞，例如：非典( SARS 重症非典型肺炎的簡稱)、河蟹(意指封鎖、掩蓋負面消息)。這類專有詞可以透過 bottom-up merging algorithm (合併字詞演算法)處理。\r\n\r\n以「河蟹」為例，透過合併字詞演算法分析新聞、網路文章等資料，電腦會發現：通常「河」後面就是「蟹」，「蟹」前面就是「河」，「河蟹」兩個字一起出現的統計機率蠻高的，而且整組詞意無法單用「河」或「蟹」的各別字意取代。因此，電腦就會判斷「河蟹」最可能是個專有詞、並做出斷詞。\r\n\r\n此外，就算是字典當中已經有的詞彙，有時候仍然會有不同斷詞的情況，我們必須根據上下文決定哪一種斷法才是正確的。例如：「努力才能成功」的「才能」應該切分為兩個詞彙：「才」和「能」，語義接近英文的 “to make\"；而「他的領導才能很突出」的「才能」是一個詞彙，不可切分，在此表達英文的 “ability\" 的意思。\r\n\r\n語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。 資料來源│馬偉雲說明\r\n語言學家會把這樣子的斷詞標注清楚，供電腦進行機器學習。經過不同語句的大量標注，電腦最後會自己學會利用「才能」的上下文做判斷。\r\n資料來源│馬偉雲說明\r\n\r\n問電腦理解「詞」了，那「句子」呢？\r\n答學會斷詞、並理解個別的詞義之後，下一步我們就要使電腦學會理解整個句子的意思。例如「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子雖然句型不同，但是語義卻是一樣。\r\n\r\n我們怎麼表達句子的語義呢？答案是透過「結構樹」。\r\n\r\n「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。 資料來源│馬偉雲說明\r\n「張三打李四」和「李四被張三打」，兩個句子的結構樹。\r\n資料來源│馬偉雲說明\r\n\r\n我們將每個詞彙集結成片語，再把每個片語標記上它所扮演的語義角色 (semantic role)。「張三」在兩個結構樹中都是「打」的發動者 (agent) 的角色，而「李四」都是「打」的對象 (goal) 的角色。如此一來，透過包含語義角色的結構樹，我們可以得知這兩個句子擁有相同的語義。\r\n\r\n先透過人工訂好結構樹的表達，下一步就是要利用機器學習，使電腦能夠自動針對每一句產生出正確的結構樹。歷年來，中文詞知識庫小組從中央研究院漢語平衡語料庫抽取句子，經由電腦初步剖析成結構樹，再加以人工修正檢驗，共整理了六萬多個中文句結構樹圖，標注了各個中文句的語法以及語義角色，這些就形成機器學習的訓練材料，使得電腦剖析結構樹的工作越做越好。\r\n\r\n自然語言處理的進展到了這裡，斷詞有解，句子結構及語義有解，但還有另一個難題──曖昧不清的指代詞。\r\n\r\n寫作時為了避免某些詞重複出現，會使用別的指代詞，像是「他」、「某某職稱」等等。用句子舉例，「張三打李四，他很痛」，覺得痛的人究竟是誰？除了考量語句結構，也需基於常識和上下文來理解。\r\n\r\n若要教電腦理解指代詞、處理「指代消解」(Coreference Resolution) 的問題，有兩種方式。一種較傳統，用程式語言寫好所有判定的人工規則，好處是較精準，壞處是有其侷限，因為列舉的規則不可能對應至世間所有指代情形。另一種是機器學習的方式，當電腦分析所有訓練文章的上下文發現：幾乎都是被打的李四感到痛，「他 = 李四」這個相關性的機率即為最高，進而做為電腦日後判斷的準則。\r\n\r\n問自然語言處理的方法，有因「深度學習」而改變嗎？\r\n答近年來蓬勃發展的深度學習 (Deep Learning)，提出了另一種方法來教電腦表達詞彙。這種方法是將詞彙轉換為「詞向量」，也就是 Word Vector 或稱 Word Embedding，作法是讓電腦閱讀大量文章，利用前後文的統計特性，慢慢學習出每一個詞彙的詞向量，不必利用任何語言學知識。\r\n\r\n詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例) 資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰\r\n詞向量的概念。(其中的向量數字為舉例)\r\n資料來源│馬偉雲 圖說重製│林婷嫻、張語辰\r\n\r\n舉例來說，傳統的符號學中，「蝴蝶」、「瓢蟲」、「爬」是不同的三個詞彙。但改成用向量思考，「蝴蝶」和「瓢蟲」的向量距離就會比較近，「蝴蝶」和「爬」的向量距離就會比較遠，隨著訓練的文本越來越多，電腦可以自動調整各個詞彙的向量，解決訓練資料不足的問題，並提升電腦的抽象化思考。\r\n\r\n運用「詞向量」的好處是，很多時候針對特定的自然語言處理任務，訓練資料是不足的。因為許多字詞的語義，在人類語感上明明意思很接近、可以相通，但對機器來說，詞彙符號(也就是字元)不同，就是截然不同的詞彙，造成各個詞彙在訓練資料的統計佔比相當低，無法得到足夠信心水準的分析結果。\r\n\r\n然而，訓練過程中，若我們以「詞彙向量」作統計，在向量空間上，有些字詞間的向量很靠近，團結力量大，就會發現相近的詞彙向量在訓練資料的統計佔比大幅提升，解決了訓練資料不足的困境。同時，詞彙向量在深度學習的模型之中，被視為可修改的參數，所以也具備了語義(詞彙向量)自動調整的能力。\r\n\r\nYou shall know a word by the company it keeps.\r\n\r\nJohn Rupert Firth 這句古老的語言學名言，恰巧能說明「詞向量」的思維。其實每個詞就像一個人，若想了解這個人，可以觀察他身旁的人是什麼模樣，也就是物以類聚的概念。\r\n\r\n我們團隊目前嘗試結合「傳統詞彙符號」與「詞向量」，共同從事自然語言處理的任務、以及教電腦表達知識。傳統詞彙符號的好處，在於提供清晰的解釋與穩定的應用，而詞向量可以解決訓練資料不足的困境，並且提供語義(詞彙向量)自動調整的能力。這兩者的長處互補，結合起來具有很高的學理價值、更多應用突破。\r\n\r\n問自然語言處理，有什麼用？\r\n答其實，自然語言處理的用途，已經悄悄在我們身邊幫上許多忙。\r\n\r\n自然語言處理，常見的後續應用。 資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰\r\n自然語言處理，常見的後續應用。\r\n資料來源│李宏毅演講 圖說重製│林婷嫻、張語辰\r\n\r\n例如，運用「摘要文本大綱」的能力，電腦可以擔任助手，幫助連睡覺時間都快沒有的醫生閱讀最新的醫學報告、篩選醫學文獻，找出眼前這位病患的病徵，可能跟哪些疾病相關、或是服用某種藥物可能有哪些副作用。像是 2017 年台北醫學大學，就導入 IBM 的 Watson for Oncology (人工智慧治療輔助系統) ，協助醫師診斷致病機制複雜的癌症。\r\n\r\n現在許多人遇到地震、颱風等災害，第一步是上社群媒體發佈消息，例如哪裡的大樓倒了、哪些親友失聯了、各地需要捐助多少物資等等。若運用自然語言處理，讓電腦自動搜集、分析這些社群媒體的文本，就能幫助整合災情、協助救援。\r\n\r\n另外，輿情分析、聊天機器人等熱門應用，其基礎也需要先讓電腦理解人類所使用的語言，掌握其中的句法結構、分析字裡行間的情緒，才能統計輿情、或讓機器人做出適當的聊天回應。\r\n\r\n自然語言處理，是時間的累積。從民國 75 年到現在，中研院資訊所和語言所合作建立許多語料庫和線上系統，我們很歡迎公家機關和公益團體無償使用，也歡迎有需求的單位來討論合作方式。\r\n\r\n問為什麼會對「讓電腦擁有語言能力」感到著迷？\r\n答我很幸運十幾年前有機會進入這個領域，那時候很驚嘆：怎麼會有一種學問，可以把「語言學」和「計算機科學」結合在一起。\r\n\r\n語言是很複雜的現象，語言也代表人類的智慧，像是我們的思緒、意識，很多都是透過語言來展現。\r\n\r\n1999 年那時候，我在交大電腦科學與資訊工程系碩士班是做語音辨識，那時候我只懂「聲音訊號」的處理，很好奇「語言」這塊怎麼讓電腦了解。當時和中研院接觸，知道中研院做了很多自然語言處理的工作，例如蒐集大量語料，用計算機的方式把語言的統計特性找出來。\r\n\r\n後來我來到中研院服國防役，從研究助理做起，跟著陳克健老師研究中文的斷詞切分，也逐漸發現原來理解語言有非常多面向，包含：語音、詞彙本身的學問、語法結構(這句話怎麼說才合理)、語義解讀(這句話是什麼意思)，還有「語用」，也就是什麼時候講這句話、為什麼要這樣講。\r\n\r\n2006 年之後，我到美國哥倫比亞大學的電腦科學系讀碩博士，除了博士論文是做機器翻譯，也在那裡的實驗室研究電腦的 Q&A 系統：問電腦問題，讓電腦讀過一堆文獻後回答，這些文獻資料包含中文、英文和阿拉伯文，三種語言混合運用。因為國防上的需求，美國國防部需要透過電腦幫助，了解這些文本在說什麼。\r\n\r\n有些對人工智慧發展的疑慮是，在近年電腦深度學習的運算過程中，不知道為什麼會這樣得出結果、難以控制電腦。但現在有一種發展方向，叫做「可解釋人工智慧」(Explainable AI)，明確了解電腦運算過程，藉以優化表現、降低人們擔憂。舉例來說，當 IBM 的 Watson for Oncology 建議醫生要開刀治療病患，醫生也得知道電腦分析文本的過程、為什麼會下這個決策，不是電腦控制人而已。\r\n\r\n至於之前曾傳出 Facebook 的 AI 對話失控，其實是過度擔憂。\r\n\r\n因為這只是 Facebook 工程師教電腦學會「談判」的過程中，電腦自動將對話內容表達地極簡再極簡、能通就好。\r\n\r\n當初唸書時，「自然語言」很冷門，跟別人說也不知道這是什麼東西，因為那時人工智慧在商業上還沒有實際應用，和我們的生活還很遙遠。選擇這個領域並不是因為有遠見，只是基於好奇參與、覺得這很有趣，過程就看到自然語言處理 (NLP) 蓬勃發展至今。\r\n\r\n本文經<a href=\"https://www.facebook.com/research.sinica/\">研之有物</a>授權刊登，原文<a href=\"https://research.sinica.edu.tw/nlp-natural-language-processing-chinese-knowledge-information/\">刊載於此</a>','斷開中文的鎖鍊！自然語言處理 (NLP)','','inherit','closed','closed','','10507-revision-v1','','','2020-01-30 17:10:55','2020-01-30 09:10:55','',10507,'https://aiacademy.tw/10507-revision-v1/',0,'revision','',0),