INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (14661,41,'2021-03-25 17:45:18','2021-03-25 09:45:18','一行一事件,格式為: 日期`事件標題`事件對應的文章ID(若有)。\r\n20210101`元旦連假\r\n20210101`停課\r\n20210102`元旦連假\r\n20210102`停課\r\n20210103`元旦連假\r\n20210109`台中第七期技術班招生報名截止\r\n20210122`台中第七期經理人班招生報名截止\r\n20210202`AI職能體驗營\r\n20210203`AI職能體驗營\r\n20210204`AI職能體驗營\r\n20210205`AI職能體驗營\r\n20210210`農曆春節連假\r\n20210211`農曆春節連假\r\n20210212`農曆春節連假\r\n20210213`農曆春節連假\r\n20210214`農曆春節連假\r\n20210215`農曆春節連假\r\n20210216`農曆春節連假\r\n20210210`停課\r\n20210212`停課\r\n20210213`停課\r\n20210220`補班課\r\n20210227`停課\r\n20210227`? 2/27 AIA校友回娘家 ?`/202102-alumni-back/\r\n20210227`二二八連假\r\n20210228`二二八連假\r\n20210301`二二八連假\r\n20210306`台中第七期開學典禮\r\n\r\n20210320`台北第九期招生報名截止\r\n20210323`台中第八期招生報名開始\r\n20210323`台北第十期招生報名開始\r\n20210327`台北總校第九期技術班入學考\r\n20210402`清明節兒童節連假\r\n20210403`清明節兒童節連假\r\n20210404`清明節兒童節連假\r\n20210405`清明節兒童節連假\r\n20210402`停課\r\n20210403`停課\r\n20210402`南部第六期技術班招生報名截止\r\n20210409`南部第六期經理人班招生報名截止\r\n20210410`台北第八期結業典禮\r\n20210410`南部分校第六期技術班入學考\r\n20210413`台北總校第九期錄取名單放榜\r\n\r\n20210417`南部分校第六期錄取名單放榜\r\n20210424`南部第五期結業典禮\r\n20210501`台中第七期照常上課\r\n20210508`台北第九期開學典禮\r\n20210515`南部第六期開學典禮\r\n20210610`AI技術應用論壇\r\n20210612`端午節連假\r\n20210613`端午節連假\r\n20210614`端午節連假\r\n20210612`停課\r\n20210625`台北第四期醫療專班招生報名截止\r\n\r\n20210703`台中第七期結業典禮\r\n20210717`台中第八期技術班招生報名截止\r\n20210724`台中第八期經理人班招生報名截止\r\n20210807`台北第十期技術班招生報名截止\r\n\r\n20210814`台北第十期經理人班招生報名截止\r\n20210828`台北第九期結業典禮\r\n20210904`南部第六期結業典禮\r\n20210911`補班課\r\n20210904`台中第八期開學典禮\r\n20210918`中秋節連假\r\n20210919`中秋節連假\r\n20210920`中秋節連假\r\n20210921`中秋節連假\r\n20210918`停課\r\n20210925`台北第四期醫療專班開學典禮\r\n20210926`台北第十期開學典禮\r\n20211106`台北第四期醫療專班結業典禮\r\n20211009`停課\r\n20211009`雙十節連假\r\n20211010`雙十節連假\r\n20211011`雙十節連假\r\n20211112`2021 AI Academy 台灣人工智慧年會\r\n20211112`停課\r\n20211113`2021 AI Academy 台灣人工智慧年會\r\n20211113`停課\r\n\r\n20211231`停課\r\n20211231`元旦連假\r\n20220101`元旦連假\r\n20220102`元旦連假\r\n\r\n20220108`台中第八期結業典禮\r\n20220122`台北第十期結業典禮','行事曆','','inherit','closed','closed','','7783-autosave-v1','','','2021-03-25 17:45:18','2021-03-25 09:45:18','',7783,'https://aiacademy.tw/7783-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14662,41,'2021-03-25 17:45:28','2021-03-25 09:45:28','一行一事件,格式為: 日期`事件標題`事件對應的文章ID(若有)。\r\n20210101`元旦連假\r\n20210101`停課\r\n20210102`元旦連假\r\n20210102`停課\r\n20210103`元旦連假\r\n20210109`台中第七期技術班招生報名截止\r\n20210122`台中第七期經理人班招生報名截止\r\n20210202`AI職能體驗營\r\n20210203`AI職能體驗營\r\n20210204`AI職能體驗營\r\n20210205`AI職能體驗營\r\n20210210`農曆春節連假\r\n20210211`農曆春節連假\r\n20210212`農曆春節連假\r\n20210213`農曆春節連假\r\n20210214`農曆春節連假\r\n20210215`農曆春節連假\r\n20210216`農曆春節連假\r\n20210210`停課\r\n20210212`停課\r\n20210213`停課\r\n20210220`補班課\r\n20210227`停課\r\n20210227`? 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 </li>\r\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\r\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\r\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\r\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\r\n</ol>\r\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\r\n','AI Expert Interview Series (1) Interviewee: Dr. Jyh-Shing Roger Jang, CTO, E.Sun Financial Holding Company','','publish','closed','open','','ai-interview-1','','','2021-05-29 16:34:27','2021-05-29 08:34:27','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14703',15,'post','',0),(14705,41,'2021-04-06 13:32:13','2021-04-06 05:32:13','1.您什麼時候開始接觸AI? \r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? \r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是? \r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是? \r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議 \r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:32:13','2021-04-06 05:32:13','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14706,41,'2021-04-06 13:32:37','2021-04-06 05:32:37','1.您什麼時候開始接觸AI? \r\n\'2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? \r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是? \r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是? \r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議 \r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:32:37','2021-04-06 05:32:37','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14707,41,'2021-04-06 13:32:49','2021-04-06 05:32:49','1.您什麼時候開始接觸AI? \r\nˋ2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? \r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是? \r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是? \r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議 \r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:32:49','2021-04-06 05:32:49','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14708,41,'2021-04-06 13:33:16','2021-04-06 05:33:16','1.您什麼時候開始接觸AI? \r\n′2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? \r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是? \r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是? \r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議 \r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:33:16','2021-04-06 05:33:16','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14709,41,'2021-04-06 13:34:05','2021-04-06 05:34:05','1.您什麼時候開始接觸AI? \r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是? \r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議 \r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:34:05','2021-04-06 05:34:05','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14710,41,'2021-04-06 13:34:19','2021-04-06 05:34:19','1.您什麼時候開始接觸AI?  <br>\r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是?  <br>\r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議  <br>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:34:19','2021-04-06 05:34:19','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14711,41,'2021-04-06 13:35:05','2021-04-06 05:35:05','1.您什麼時候開始接觸AI?  <br>\r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是?  <br>\r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議  <br>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:35:05','2021-04-06 05:35:05','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14712,41,'2021-04-06 13:36:03','2021-04-06 05:36:03','1.您什麼時候開始接觸AI?  <br>\r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是?  <br>\r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議  <br>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (1) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 13:36:03','2021-04-06 05:36:03','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14715,41,'2021-04-06 15:10:56','2021-04-06 07:10:56','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n1.您什麼時候開始接觸AI?  <br>\r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是?  <br>\r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議  <br>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列(一)受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-autosave-v1','','','2021-04-06 15:10:56','2021-04-06 07:10:56','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14716,41,'2021-04-06 15:11:35','2021-04-06 07:11:35','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n1.您什麼時候開始接觸AI?  <br>\r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是?  <br>\r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議  <br>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列(一)受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-06 15:11:35','2021-04-06 07:11:35','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14718,1,'2021-04-07 06:55:07','2021-04-06 22:55:07','[page_head2]工作報告、財務報告[/page_head2][foundation_tbl_annuals head=\"項目|下載\"]\r\n110年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"\"https://drive.google.com/file/d/1zB7jiEBbGzGiabNrEKq3_je7bnCMrwNI/view\">?️ Download</a>\r\n108年度工作報告|<a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1iM84SZBPM8tsiDRn7iquFezqWggTbeYW/view>?️ Download</a>\r\n108年度財務報告|<a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1swDivqB2tMVlpDAIbhSnMSdKaM2u35Zy/view?usp=sharing>?️ Download</a>\r\n107年度工作報告|<a target=_blank href=https://drive.google.com/open?id=1xHtx7UhXVizDR-71VXADwJxzyHpOhK_7>?️ Download</a>\r\n107年度財務報告|<a target=_blank href=https://drive.google.com/open?id=1EkE8Ub9rSeKijv3yu6Q1dLs6N_VJNjGM>?️ Download</a>\r\n[/foundation_tbl_annuals]','年度報告','','inherit','closed','closed','','14128-revision-v1','','','2021-04-07 06:55:07','2021-04-06 22:55:07','',14128,'https://aiacademy.tw/14128-revision-v1/',0,'revision','',0),(14719,1,'2021-04-07 06:59:38','2021-04-06 22:59:38','[page_head2]工作報告、財務報告[/page_head2][foundation_tbl_annuals head=\"項目|下載\"]\r\n110年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1zB7jiEBbGzGiabNrEKq3_je7bnCMrwNI/view\">?️ Download</a>\r\n109年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1JUbM6VjFDhTTOGUoh8Gqp_AoFXThpJv0/view\">?️ Download</a>\r\n108年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1-8PrcQbDKe_1-7fm_AXtQLiM0VcHPQRh/view\">?️ Download</a>\r\n108年度工作報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1iM84SZBPM8tsiDRn7iquFezqWggTbeYW/view\">?️ Download</a>\r\n108年度財務報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1swDivqB2tMVlpDAIbhSnMSdKaM2u35Zy/view\">?️ Download</a>\r\n107年度工作報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/open?id=1xHtx7UhXVizDR-71VXADwJxzyHpOhK_7\">?️ Download</a>\r\n107年度財務報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/open?id=1EkE8Ub9rSeKijv3yu6Q1dLs6N_VJNjGM\">?️ Download</a>\r\n[/foundation_tbl_annuals]','年度報告','','inherit','closed','closed','','14128-revision-v1','','','2021-04-07 06:59:38','2021-04-06 22:59:38','',14128,'https://aiacademy.tw/14128-revision-v1/',0,'revision','',0),(14720,1,'2021-04-07 07:02:11','2021-04-06 23:02:11','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n1.您什麼時候開始接觸AI?  <br>\r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是?  <br>\r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議  <br>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-07 07:02:11','2021-04-06 23:02:11','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14721,1,'2021-04-07 07:15:57','2021-04-06 23:15:57','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n1.您什麼時候開始接觸AI?  <br>\r\n2.您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? <br>\r\n3.您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  <br>\r\n4.您最想要給AIA校友的一句話是?  <br>\r\n5.您給企業老闆或主管的一小段建議  <br>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>','AI名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-07 07:15:57','2021-04-06 23:15:57','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14722,1,'2021-04-07 07:17:05','2021-04-06 23:17:05','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n<div>\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n</div>\r\n<ol>\r\n<li>您什麼時候開始接觸AI?  </li>\r\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\r\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\r\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\r\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\r\n</ol>\r\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\r\n','AI名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-07 07:17:05','2021-04-06 23:17:05','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14723,1,'2021-04-07 07:17:46','2021-04-06 23:17:46','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n<div>\r\n<iframe width=\"100%\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n</div>\r\n<ol>\r\n<li>您什麼時候開始接觸AI?  </li>\r\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\r\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\r\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\r\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\r\n</ol>\r\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\r\n','AI名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-07 07:17:46','2021-04-06 23:17:46','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14724,1,'2021-04-07 07:20:01','2021-04-06 23:20:01','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\n<div>\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\n</div>\n<ol>\n<li>您什麼時候開始接觸AI?  </li>\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\n</ol>\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\n','AI名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-autosave-v1','','','2021-04-07 07:20:01','2021-04-06 23:20:01','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14725,1,'2021-04-07 07:21:00','2021-04-06 23:21:00','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n<div class=utube-wrap>\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n</div>\r\n<ol>\r\n<li>您什麼時候開始接觸AI?  </li>\r\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\r\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\r\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\r\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\r\n</ol>\r\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\r\n','AI名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-07 07:21:00','2021-04-06 23:21:00','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14726,1,'2021-04-07 07:28:13','2021-04-06 23:28:13','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2021-04-07 07:28:13','2021-04-06 23:28:13','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(14727,1,'2021-04-07 07:29:26','2021-04-06 23:29:26','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n<div class=utube-wrap>\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n</div>\r\n<ol style=margin-top:16px>\r\n<li>您什麼時候開始接觸AI?  </li>\r\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\r\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\r\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\r\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\r\n</ol>\r\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\r\n','AI名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-04-07 07:29:26','2021-04-06 23:29:26','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14728,41,'2021-04-07 10:25:40','2021-04-07 02:25:40','[summary]受訪者：亞洲大學 蔡進發 校長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/GWfiKNFnjLc\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI Expert Interview Series (2) Interviewee: Dr. Jeffrey J. P. 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賴偉晏 數位創新服務營運長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/G7xyRn0teSk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI Expert Interview Series (3) Interviewees: Wayne Lai, COO of Digital Innovation Service, KPMG','','publish','closed','open','','ai-interview-3','','','2021-05-29 16:34:44','2021-05-29 08:34:44','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14731',13,'post','',0),(14733,41,'2021-04-07 11:41:18','2021-04-07 03:41:18','[summary]受訪者：KPMG 賴偉晏 數位創新服務營運長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/F6b4Jb2_rl8\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" 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	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列(3)受訪者：KPMG 賴偉晏 數位創新服務營運長','','inherit','closed','closed','','14731-revision-v1','','','2021-04-07 11:41:58','2021-04-07 03:41:58','',14731,'https://aiacademy.tw/14731-revision-v1/',0,'revision','',0),(14735,41,'2021-04-07 11:49:06','2021-04-07 03:49:06','[summary]受訪者：KPMG 賴偉晏 數位創新服務營運長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/F6b4Jb2_rl8\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列(三)受訪者：KPMG 賴偉晏 數位創新服務營運長','','inherit','closed','closed','','14731-revision-v1','','','2021-04-07 11:49:06','2021-04-07 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	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 (三) 受訪者：KPMG 賴偉晏 數位創新服務營運長','','inherit','closed','closed','','14731-revision-v1','','','2021-04-07 18:15:24','2021-04-07 10:15:24','',14731,'https://aiacademy.tw/14731-revision-v1/',0,'revision','',0),(14749,41,'2021-04-08 11:26:16','2021-04-08 03:26:16','[summary]受訪者：KPMG 安侯建業 賴偉晏 數位創新服務營運長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/G7xyRn0teSk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 (三) 受訪者：KPMG 安侯建業 賴偉晏 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董事長','','private','closed','open','','ai-interview-4','','','2021-05-13 08:26:02','2021-05-13 00:26:02','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14776',12,'post','',0),(14779,41,'2021-04-13 11:19:48','2021-04-13 03:19:48','[summary]受訪者：義隆電子 葉儀皓 董事長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/sq4ioNTc-eI\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 () 受訪者：義隆電子 葉儀皓 董事長','','inherit','closed','closed','','14776-revision-v1','','','2021-04-13 11:19:48','2021-04-13 03:19:48','',14776,'https://aiacademy.tw/14776-revision-v1/',0,'revision','',0),(14780,41,'2021-04-13 11:22:27','2021-04-13 03:22:27','[summary]受訪者：台大資工 陳信希 特聘教授[/summary]\r\n<div 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	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI名人訪談系列 ()受訪者：台大資工 陳信希 特聘教授','','inherit','closed','closed','','14780-revision-v1','','','2021-04-13 11:22:27','2021-04-13 03:22:27','',14780,'https://aiacademy.tw/14780-revision-v1/',0,'revision','',0),(14783,41,'2021-04-13 11:24:27','2021-04-13 03:24:27','[summary]受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/akix4VueHHk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI Expert Interview Series (4) Interviewee: Joyce Chen, Senior Director, Fareastone Telecom','','publish','closed','open','','ai-interview-four','','','2021-05-29 16:34:54','2021-05-29 08:34:54','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14783',10,'post','',0),(14785,41,'2021-04-13 11:24:27','2021-04-13 03:24:27','[summary]受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深副理[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/akix4VueHHk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 ()受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深副理','','inherit','closed','closed','','14783-revision-v1','','','2021-04-13 11:24:27','2021-04-13 03:24:27','',14783,'https://aiacademy.tw/14783-revision-v1/',0,'revision','',0),(14786,41,'2021-04-14 16:48:26','2021-04-14 08:48:26','[summary]受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理[/summary]\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/akix4VueHHk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\n</ol>\n「台灣人工智慧學校，加油！」\n','AI名人訪談系列 (四) 受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理','','inherit','closed','closed','','14783-autosave-v1','','','2021-04-14 16:48:26','2021-04-14 08:48:26','',14783,'https://aiacademy.tw/14783-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14787,41,'2021-04-13 11:25:17','2021-04-13 03:25:17','[summary]受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/akix4VueHHk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 ()受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理','','inherit','closed','closed','','14783-revision-v1','','','2021-04-13 11:25:17','2021-04-13 03:25:17','',14783,'https://aiacademy.tw/14783-revision-v1/',0,'revision','',0),(14788,41,'2021-05-13 08:00:46','2021-05-13 00:00:46','[summary]受訪者：微軟亞洲研究院 張益肇 副院長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/aQGkvvRdcEM\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI Expert Interview Series (7) Interviewee: Dr. Eric Chang, Vice President, Microsoft Research Asia','','publish','closed','open','','ai-interview-7','','','2021-05-29 16:35:12','2021-05-29 08:35:12','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14788',9,'post','',0),(14790,41,'2021-04-13 11:27:46','2021-04-13 03:27:46','[summary]受訪者：微軟亞洲研究院 張益肇 副院長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/aQGkvvRdcEM\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 ()受訪者：微軟亞洲研究院 張益肇 副院長','','inherit','closed','closed','','14788-revision-v1','','','2021-04-13 11:27:46','2021-04-13 03:27:46','',14788,'https://aiacademy.tw/14788-revision-v1/',0,'revision','',0),(14794,41,'2021-05-05 13:55:19','2021-05-05 05:55:19','[summary]受訪者：交通大學 林一平 終身講座教授[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/1PEMZBSbGiQ\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI Expert Interview Series (6) Interviewee: Dr. Jason Yi-Bing Lin, Lifetime Chair Professor, National Yang Ming Chiao Tung University','','publish','closed','open','','ai-interview-9','','','2021-05-29 16:36:10','2021-05-29 08:36:10','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14794',8,'post','',0),(14796,41,'2021-04-13 11:33:19','2021-04-13 03:33:19','[summary]受訪者：交通大學 林一平 終身講座教授[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/1PEMZBSbGiQ\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 ()受訪者：交通大學 林一平 終身講座教授','','inherit','closed','closed','','14794-revision-v1','','','2021-04-13 11:33:19','2021-04-13 03:33:19','',14794,'https://aiacademy.tw/14794-revision-v1/',0,'revision','',0),(14797,41,'2021-04-13 11:35:25','2021-04-13 03:35:25','[summary]受訪者：友達光電 數位技術發展總部 謝忠賢 數位長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/yJIrl6vvjuQ\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI 名人訪談系列 () 受訪者：友達光電 數位技術發展總部 謝忠賢 數位長','','private','closed','open','','ai-interview-10','','','2021-05-13 08:24:16','2021-05-13 00:24:16','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14797',7,'post','',0),(14799,41,'2021-04-13 11:34:54','2021-04-13 03:34:54','[summary]受訪者：友達光電 數位技術發展總部 謝忠賢 數位長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/yJIrl6vvjuQ\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 ()受訪者：友達光電 數位技術發展總部 謝忠賢 數位長','','inherit','closed','closed','','14797-revision-v1','','','2021-04-13 11:34:54','2021-04-13 03:34:54','',14797,'https://aiacademy.tw/14797-revision-v1/',0,'revision','',0),(14800,41,'2021-04-28 08:00:52','2021-04-28 00:00:52','[summary]受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/zgQHxOW5Q0w\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI Expert Interview Series (5) Interviewee: Dr. Trista Chen, Chief of Artificial Intelligence, Inventec Group','','publish','closed','open','','ai-interview-11','','','2021-05-29 16:35:54','2021-05-29 08:35:54','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14800',6,'post','',0),(14802,41,'2021-04-13 11:36:52','2021-04-13 03:36:52','[summary]受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/zgQHxOW5Q0w\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 () 受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長','','inherit','closed','closed','','14800-revision-v1','','','2021-04-13 11:36:52','2021-04-13 03:36:52','',14800,'https://aiacademy.tw/14800-revision-v1/',0,'revision','',0),(14803,41,'2021-04-13 11:38:42','2021-04-13 03:38:42','[summary]受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長[/summary]\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/zgQHxOW5Q0w\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\n</ol>\n「台灣人工智慧學校，加油！」\n','AI名人訪談系列 () 受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長','','inherit','closed','closed','','14800-autosave-v1','','','2021-04-13 11:38:42','2021-04-13 03:38:42','',14800,'https://aiacademy.tw/14800-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14804,41,'2021-04-13 11:38:46','2021-04-13 03:38:46','[summary]受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/zgQHxOW5Q0w\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 () 受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長','','inherit','closed','closed','','14800-revision-v1','','','2021-04-13 11:38:46','2021-04-13 03:38:46','',14800,'https://aiacademy.tw/14800-revision-v1/',0,'revision','',0),(14833,41,'2021-04-14 16:48:32','2021-04-14 08:48:32','[summary]受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/akix4VueHHk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 (四) 受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理','','inherit','closed','closed','','14783-revision-v1','','','2021-04-14 16:48:32','2021-04-14 08:48:32','',14783,'https://aiacademy.tw/14783-revision-v1/',0,'revision','',0),(14851,1,'2021-04-17 12:44:03','2021-04-17 04:44:03','<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<thead>\r\n    <tr>\r\n        <th>時段</th>\r\n        <th>內容</th>\r\n    </tr>\r\n</thead>\r\n<tbody>\r\n    <tr><td>09:30 ─ 10:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>10:50 ─ 11:10</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>11:10 ─ 12:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>12:30 ─ 13:30</td><td>? Lunch</td></tr>\r\n    <tr><td>13:30 ─ 14:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>14:50 ─ 15:00</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>15:00 ─ 16:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>16:30 ─ 16:50</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>16:50 ─ 18:00</td><td>短講</td></tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n[space h=30]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n    <th>週　別</th>\r\n    <th></th>\r\n    <th>課程主題</th>\r\n    <th>課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n    <tr><td>第一週</td><td>7/16</td><td>上午：開學典禮<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (1)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (2)<br>\r\n下午：人工智慧概論 (AIA DH)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;分組交流<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;課程安排及環境介紹<br></td><td></td></tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/17</td>\r\n    <td>統計與資料分析<br>\r\n短講：數據處理實戰攻略</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>敘述性統計與機率分布</li>\r\n            <li>參數估計與假設檢定</li>\r\n            <li>探索性資料分析與資料視覺化</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第二週</td>\r\n    <td>7/23</td>\r\n    <td>機器學習與演算法概論<br>短講：AI專案執行與推動之前應有的思維</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>機器學習概論</li>\r\n            <li>非監督式學習方法</li>\r\n            <li>監督式學習方法</li>\r\n            <li>學習理論、泛化與特徵重要性</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/24</td>\r\n    <td>手把手<br>短講：製造業AI案例解說</td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第三週</td>\r\n    <td>7/30</td>\r\n    <td>深度學習入門<br>\r\n短講：如何選擇適合企業 AI 題目</td>\r\n    <td><ol><li>深度學習簡介\r\n<li>深度學習實務技巧與前瞻技術\r\n<li>對抗式學習入門\r\n<li>強化學習入門</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/31</td>\r\n    <td>電腦視覺<br>\r\n短講：建立以數據為基礎的瑕疵分級制度與結合MES系統透過生產履歷進行製程優化</td>\r\n    <td><ol><li>CNN 原理簡介\r\n<li>代表性 CNN 模型\r\n<li>CNN 於電腦視覺之應用與實際案例</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第四週</td>\r\n    <td>8/6</td>\r\n    <td>智慧製造與生產線上的資料科學<br>\r\n短講：從數據分析觀點，智慧製造如何做?</td>\r\n    <td><ol><li>智慧製造的理論與實務 <li>製造生產數據與AI應用</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/7</td>\r\n    <td><ol><li>Digital Twin在智慧製造的應用與發展<li>運用人工智慧在製造生產排程<br>\r\n短講：智慧動態排程在傳產製造業的經驗</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第五週</td>\r\n    <td>8/13</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在供應鏈需求預測\r\n<li>運用人工智慧在錯誤偵測<br>\r\n短講：用 AI 簡化商業決策流程</li></ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/14</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在製程控制與參數優化\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (1)<br>\r\n短講：製程分析與最佳化技術</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第六週</td>\r\n    <td>8/20</td>\r\n    <td><ol><li>智慧生產與精實管理\r\n<li>智慧製造的精密量測M<br>\r\n短講：傳統產業導入智慧製造實務分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/21</td>\r\n    <td><ol><li>預防性維修在智慧製造\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (2)<br>\r\n短講：設備智能化與工業APP</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第七週</td>\r\n    <td>8/27</td>\r\n    <td><ol><li>從刀具磨耗與工件表面品質監控到機聯網智能化\r\n<li>人工智慧在綠色生產<br>短講：AI太陽能維運監控系統</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/28</td>\r\n    <td>上午：移地學習－台中精機<br>\r\n下午：結業典禮<br>\r\n      <ol><li>結業演講<br>領導的藝術－推動航太智慧 製造的實務經驗分享\r\n      <li>分組成果分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n','中部智慧製造專班 課程大綱','','publish','closed','closed','','curriculum-manufacturing','','','2021-04-17 12:51:01','2021-04-17 04:51:01','',0,'https://aiacademy.tw/?page_id=14851',0,'page','',0),(14852,1,'2021-04-17 12:44:03','2021-04-17 04:44:03','<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<thead>\r\n    <tr>\r\n        <th>時段</th>\r\n        <th>內容</th>\r\n    </tr>\r\n</thead>\r\n<tbody>\r\n    <tr><td>09:30 ─ 10:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>10:50 ─ 11:10</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>11:10 ─ 12:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>12:30 ─ 13:30</td><td>? Lunch</td></tr>\r\n    <tr><td>13:30 ─ 14:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>14:50 ─ 15:00</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>15:00 ─ 16:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>16:30 ─ 16:50</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>16:50 ─ 18:00</td><td>短講</td></tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n[space h=30]\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><td>第一週</td><td>7/16</td><td>上午：開學典禮<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (1)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (2)<br>\r\n下午：人工智慧概論 (AIA DH)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;分組交流<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;課程安排及環境介紹<br></td><td></td></tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/17</td>\r\n    <td>統計與資料分析<br>\r\n短講：數據處理實戰攻略</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>敘述性統計與機率分布</li>\r\n            <li>參數估計與假設檢定</li>\r\n            <li>探索性資料分析與資料視覺化</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第二週</td>\r\n    <td>7/23</td>\r\n    <td>機器學習與演算法概論<br>短講：AI專案執行與推動之前應有的思維</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>機器學習概論</li>\r\n            <li>非監督式學習方法</li>\r\n            <li>監督式學習方法</li>\r\n            <li>學習理論、泛化與特徵重要性</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/24</td>\r\n    <td>手把手<br>短講：製造業AI案例解說</td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第三週</td>\r\n    <td>7/30</td>\r\n    <td>深度學習入門<br>\r\n短講：如何選擇適合企業 AI 題目</td>\r\n    <td><ol><li>深度學習簡介\r\n<li>深度學習實務技巧與前瞻技術\r\n<li>對抗式學習入門\r\n<li>強化學習入門</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/31</td>\r\n    <td>電腦視覺<br>\r\n短講：建立以數據為基礎的瑕疵分級制度與結合MES系統透過生產履歷進行製程優化</td>\r\n    <td><ol><li>CNN 原理簡介\r\n<li>代表性 CNN 模型\r\n<li>CNN 於電腦視覺之應用與實際案例</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第四週</td>\r\n    <td>8/6</td>\r\n    <td>智慧製造與生產線上的資料科學<br>\r\n短講：從數據分析觀點，智慧製造如何做?</td>\r\n    <td><ol><li>智慧製造的理論與實務 <li>製造生產數據與AI應用</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/7</td>\r\n    <td><ol><li>Digital Twin在智慧製造的應用與發展<li>運用人工智慧在製造生產排程<br>\r\n短講：智慧動態排程在傳產製造業的經驗</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第五週</td>\r\n    <td>8/13</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在供應鏈需求預測\r\n<li>運用人工智慧在錯誤偵測<br>\r\n短講：用 AI 簡化商業決策流程</li></ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/14</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在製程控制與參數優化\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (1)<br>\r\n短講：製程分析與最佳化技術</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第六週</td>\r\n    <td>8/20</td>\r\n    <td><ol><li>智慧生產與精實管理\r\n<li>智慧製造的精密量測M<br>\r\n短講：傳統產業導入智慧製造實務分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/21</td>\r\n    <td><ol><li>預防性維修在智慧製造\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (2)<br>\r\n短講：設備智能化與工業APP</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第七週</td>\r\n    <td>8/27</td>\r\n    <td><ol><li>從刀具磨耗與工件表面品質監控到機聯網智能化\r\n<li>人工智慧在綠色生產<br>短講：AI太陽能維運監控系統</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/28</td>\r\n    <td>上午：移地學習－台中精機<br>\r\n下午：結業典禮<br>\r\n      <ol><li>結業演講<br>領導的藝術－推動航太智慧 製造的實務經驗分享\r\n      <li>分組成果分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n','中部智慧製造專班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','14851-revision-v1','','','2021-04-17 12:44:03','2021-04-17 04:44:03','',14851,'https://aiacademy.tw/14851-revision-v1/',0,'revision','',0),(14853,1,'2021-04-17 12:44:56','2021-04-17 04:44:56','<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<thead>\r\n    <tr>\r\n        <th>時段</th>\r\n        <th>內容</th>\r\n    </tr>\r\n</thead>\r\n<tbody>\r\n    <tr><td>09:30 ─ 10:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>10:50 ─ 11:10</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>11:10 ─ 12:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>12:30 ─ 13:30</td><td>? Lunch</td></tr>\r\n    <tr><td>13:30 ─ 14:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>14:50 ─ 15:00</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>15:00 ─ 16:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>16:30 ─ 16:50</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>16:50 ─ 18:00</td><td>短講</td></tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n[space h=30]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n    <th>週　別</th>\r\n    <th></th>\r\n    <th>課程主題</th>\r\n    <th>課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n    <tr><td>第一週</td><td>7/16</td><td>上午：開學典禮<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (1)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (2)<br>\r\n下午：人工智慧概論 (AIA DH)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;分組交流<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;課程安排及環境介紹<br></td><td></td></tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/17</td>\r\n    <td>統計與資料分析<br>\r\n短講：數據處理實戰攻略</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>敘述性統計與機率分布</li>\r\n            <li>參數估計與假設檢定</li>\r\n            <li>探索性資料分析與資料視覺化</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第二週</td>\r\n    <td>7/23</td>\r\n    <td>機器學習與演算法概論<br>短講：AI專案執行與推動之前應有的思維</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>機器學習概論</li>\r\n            <li>非監督式學習方法</li>\r\n            <li>監督式學習方法</li>\r\n            <li>學習理論、泛化與特徵重要性</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/24</td>\r\n    <td>手把手<br>短講：製造業AI案例解說</td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第三週</td>\r\n    <td>7/30</td>\r\n    <td>深度學習入門<br>\r\n短講：如何選擇適合企業 AI 題目</td>\r\n    <td><ol><li>深度學習簡介\r\n<li>深度學習實務技巧與前瞻技術\r\n<li>對抗式學習入門\r\n<li>強化學習入門</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/31</td>\r\n    <td>電腦視覺<br>\r\n短講：建立以數據為基礎的瑕疵分級制度與結合MES系統透過生產履歷進行製程優化</td>\r\n    <td><ol><li>CNN 原理簡介\r\n<li>代表性 CNN 模型\r\n<li>CNN 於電腦視覺之應用與實際案例</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第四週</td>\r\n    <td>8/6</td>\r\n    <td>智慧製造與生產線上的資料科學<br>\r\n短講：從數據分析觀點，智慧製造如何做?</td>\r\n    <td><ol><li>智慧製造的理論與實務 <li>製造生產數據與AI應用</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/7</td>\r\n    <td><ol><li>Digital Twin在智慧製造的應用與發展<li>運用人工智慧在製造生產排程<br>\r\n短講：智慧動態排程在傳產製造業的經驗</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第五週</td>\r\n    <td>8/13</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在供應鏈需求預測\r\n<li>運用人工智慧在錯誤偵測<br>\r\n短講：用 AI 簡化商業決策流程</li></ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/14</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在製程控制與參數優化\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (1)<br>\r\n短講：製程分析與最佳化技術</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第六週</td>\r\n    <td>8/20</td>\r\n    <td><ol><li>智慧生產與精實管理\r\n<li>智慧製造的精密量測M<br>\r\n短講：傳統產業導入智慧製造實務分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/21</td>\r\n    <td><ol><li>預防性維修在智慧製造\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (2)<br>\r\n短講：設備智能化與工業APP</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第七週</td>\r\n    <td>8/27</td>\r\n    <td><ol><li>從刀具磨耗與工件表面品質監控到機聯網智能化\r\n<li>人工智慧在綠色生產<br>短講：AI太陽能維運監控系統</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/28</td>\r\n    <td>上午：移地學習－台中精機<br>\r\n下午：結業典禮<br>\r\n      <ol><li>結業演講<br>領導的藝術－推動航太智慧 製造的實務經驗分享\r\n      <li>分組成果分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n','中部智慧製造專班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','14851-revision-v1','','','2021-04-17 12:44:56','2021-04-17 04:44:56','',14851,'https://aiacademy.tw/14851-revision-v1/',0,'revision','',0),(14854,1,'2021-04-17 12:46:44','2021-04-17 04:46:44','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\n\n每日課程原則如下: (依各分校狀況調整)\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<thead>\n    <tr>\n        <th>時段</th>\n        <th>內容</th>\n    </tr>\n</thead>\n<tbody>\n    <tr><td>09:30 ─ 10:50</td><td>課程</td></tr>\n    <tr><td>10:50 ─ 11:10</td><td>☕ Break</td></tr>\n    <tr><td>11:10 ─ 12:30</td><td>課程</td></tr>\n    <tr><td>12:30 ─ 13:30</td><td>? Lunch</td></tr>\n    <tr><td>13:30 ─ 14:50</td><td>課程</td></tr>\n    <tr><td>14:50 ─ 15:00</td><td>☕ Break</td></tr>\n    <tr><td>15:00 ─ 16:30</td><td>課程</td></tr>\n    <tr><td>16:30 ─ 16:50</td><td>☕ Break</td></tr>\n    <tr><td>16:50 ─ 18:00</td><td>短講</td></tr>\n</tbody>\n</table>\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\n[space h=30]\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<tbody>\n<tr>\n    <th>週　別</th>\n    <th></th>\n    <th>課程主題</th>\n    <th>課程大綱</th>\n</tr>\n    <tr><td>第一週</td><td>7/16</td><td>上午：開學典禮<br>\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (1)<br>\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (2)<br>\n下午：人工智慧概論 (AIA DH)<br>\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;分組交流<br>\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;課程安排及環境介紹<br></td><td></td></tr>\n<tr>\n    <td></td>\n    <td>7/17</td>\n    <td>統計與資料分析<br>\n短講：數據處理實戰攻略</td>\n    <td>\n        <ol>\n            <li>敘述性統計與機率分布</li>\n            <li>參數估計與假設檢定</li>\n            <li>探索性資料分析與資料視覺化</li>\n        </ol>\n    </td>\n</tr>\n<tr>\n    <td>第二週</td>\n    <td>7/23</td>\n    <td>機器學習與演算法概論<br>短講：AI專案執行與推動之前應有的思維</td>\n    <td>\n        <ol>\n            <li>機器學習概論</li>\n            <li>非監督式學習方法</li>\n            <li>監督式學習方法</li>\n            <li>學習理論、泛化與特徵重要性</li>\n        </ol>\n    </td>\n</tr>\n<tr>\n    <td></td>\n    <td>7/24</td>\n    <td>手把手<br>短講：製造業AI案例解說</td>\n    <td></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td>第三週</td>\n    <td>7/30</td>\n    <td>深度學習入門<br>\n短講：如何選擇適合企業 AI 題目</td>\n    <td><ol><li>深度學習簡介\n<li>深度學習實務技巧與前瞻技術\n<li>對抗式學習入門\n<li>強化學習入門</ol></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td></td>\n    <td>7/31</td>\n    <td>電腦視覺<br>\n短講：建立以數據為基礎的瑕疵分級制度與結合MES系統透過生產履歷進行製程優化</td>\n    <td><ol><li>CNN 原理簡介\n<li>代表性 CNN 模型\n<li>CNN 於電腦視覺之應用與實際案例</ol></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td>第四週</td>\n    <td>8/6</td>\n    <td>智慧製造與生產線上的資料科學<br>\n短講：從數據分析觀點，智慧製造如何做?</td>\n    <td><ol><li>智慧製造的理論與實務 <li>製造生產數據與AI應用</ol></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td></td>\n    <td>8/7</td>\n    <td><ol><li>Digital Twin在智慧製造的應用與發展<li>運用人工智慧在製造生產排程<br>\n短講：智慧動態排程在傳產製造業的經驗</ol></td>\n    <td></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td>第五週</td>\n    <td>8/13</td>\n    <td><ol><li>運用人工智慧在供應鏈需求預測\n<li>運用人工智慧在錯誤偵測<br>\n短講：用 AI 簡化商業決策流程</li></ol></td>\n    <td></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td></td>\n    <td>8/14</td>\n    <td><ol><li>運用人工智慧在製程控制與參數優化\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (1)<br>\n短講：製程分析與最佳化技術</ol></td>\n    <td></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td>第六週</td>\n    <td>8/20</td>\n    <td><ol><li>智慧生產與精實管理\n<li>智慧製造的精密量測M<br>\n短講：傳統產業導入智慧製造實務分享</ol></td>\n    <td></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td></td>\n    <td>8/21</td>\n    <td><ol><li>預防性維修在智慧製造\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (2)<br>\n短講：設備智能化與工業APP</ol></td>\n    <td></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td>第七週</td>\n    <td>8/27</td>\n    <td><ol><li>從刀具磨耗與工件表面品質監控到機聯網智能化\n<li>人工智慧在綠色生產<br>短講：AI太陽能維運監控系統</ol></td>\n    <td></td>\n</tr>\n<tr>\n    <td></td>\n    <td>8/28</td>\n    <td>上午：移地學習－台中精機<br>\n下午：結業典禮<br>\n      <ol><li>結業演講<br>領導的藝術－推動航太智慧 製造的實務經驗分享\n      <li>分組成果分享</ol></td>\n    <td></td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<div class=aia_btns>\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-mgr/\">課程大綱</a>\n[admission_opening_button]</div>\n','中部智慧製造專班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','14851-autosave-v1','','','2021-04-17 12:46:44','2021-04-17 04:46:44','',14851,'https://aiacademy.tw/14851-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14856,1,'2021-04-17 12:47:31','2021-04-17 04:47:31','<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<thead>\r\n    <tr>\r\n        <th>時段</th>\r\n        <th>內容</th>\r\n    </tr>\r\n</thead>\r\n<tbody>\r\n    <tr><td>09:30 ─ 10:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>10:50 ─ 11:10</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>11:10 ─ 12:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>12:30 ─ 13:30</td><td>? Lunch</td></tr>\r\n    <tr><td>13:30 ─ 14:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>14:50 ─ 15:00</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>15:00 ─ 16:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>16:30 ─ 16:50</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>16:50 ─ 18:00</td><td>短講</td></tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n[space h=30]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n    <th>週　別</th>\r\n    <th></th>\r\n    <th>課程主題</th>\r\n    <th>課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n    <tr><td>第一週</td><td>7/16</td><td>上午：開學典禮<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (1)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (2)<br>\r\n下午：人工智慧概論 (AIA DH)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;分組交流<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;課程安排及環境介紹<br></td><td></td></tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/17</td>\r\n    <td>統計與資料分析<br>\r\n短講：數據處理實戰攻略</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>敘述性統計與機率分布</li>\r\n            <li>參數估計與假設檢定</li>\r\n            <li>探索性資料分析與資料視覺化</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第二週</td>\r\n    <td>7/23</td>\r\n    <td>機器學習與演算法概論<br>短講：AI專案執行與推動之前應有的思維</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>機器學習概論</li>\r\n            <li>非監督式學習方法</li>\r\n            <li>監督式學習方法</li>\r\n            <li>學習理論、泛化與特徵重要性</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/24</td>\r\n    <td>手把手<br>短講：製造業AI案例解說</td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第三週</td>\r\n    <td>7/30</td>\r\n    <td>深度學習入門<br>\r\n短講：如何選擇適合企業 AI 題目</td>\r\n    <td><ol><li>深度學習簡介\r\n<li>深度學習實務技巧與前瞻技術\r\n<li>對抗式學習入門\r\n<li>強化學習入門</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/31</td>\r\n    <td>電腦視覺<br>\r\n短講：建立以數據為基礎的瑕疵分級制度與結合MES系統透過生產履歷進行製程優化</td>\r\n    <td><ol><li>CNN 原理簡介\r\n<li>代表性 CNN 模型\r\n<li>CNN 於電腦視覺之應用與實際案例</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第四週</td>\r\n    <td>8/6</td>\r\n    <td>智慧製造與生產線上的資料科學<br>\r\n短講：從數據分析觀點，智慧製造如何做?</td>\r\n    <td><ol><li>智慧製造的理論與實務 <li>製造生產數據與AI應用</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/7</td>\r\n    <td><ol><li>Digital Twin在智慧製造的應用與發展<li>運用人工智慧在製造生產排程<br>\r\n短講：智慧動態排程在傳產製造業的經驗</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第五週</td>\r\n    <td>8/13</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在供應鏈需求預測\r\n<li>運用人工智慧在錯誤偵測<br>\r\n短講：用 AI 簡化商業決策流程</li></ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/14</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在製程控制與參數優化\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (1)<br>\r\n短講：製程分析與最佳化技術</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第六週</td>\r\n    <td>8/20</td>\r\n    <td><ol><li>智慧生產與精實管理\r\n<li>智慧製造的精密量測M<br>\r\n短講：傳統產業導入智慧製造實務分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/21</td>\r\n    <td><ol><li>預防性維修在智慧製造\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (2)<br>\r\n短講：設備智能化與工業APP</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第七週</td>\r\n    <td>8/27</td>\r\n    <td><ol><li>從刀具磨耗與工件表面品質監控到機聯網智能化\r\n<li>人工智慧在綠色生產<br>短講：AI太陽能維運監控系統</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/28</td>\r\n    <td>上午：移地學習－台中精機<br>\r\n下午：結業典禮<br>\r\n      <ol><li>結業演講<br>領導的藝術－推動航太智慧 製造的實務經驗分享\r\n      <li>分組成果分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/curriculum-manufacturing/\">課程大綱</a>[admission_opening_button]</div>\r\n','中部智慧製造專班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','14851-revision-v1','','','2021-04-17 12:47:31','2021-04-17 04:47:31','',14851,'https://aiacademy.tw/14851-revision-v1/',0,'revision','',0),(14859,1,'2021-04-17 12:51:01','2021-04-17 04:51:01','<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<thead>\r\n    <tr>\r\n        <th>時段</th>\r\n        <th>內容</th>\r\n    </tr>\r\n</thead>\r\n<tbody>\r\n    <tr><td>09:30 ─ 10:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>10:50 ─ 11:10</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>11:10 ─ 12:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>12:30 ─ 13:30</td><td>? Lunch</td></tr>\r\n    <tr><td>13:30 ─ 14:50</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>14:50 ─ 15:00</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>15:00 ─ 16:30</td><td>課程</td></tr>\r\n    <tr><td>16:30 ─ 16:50</td><td>☕ Break</td></tr>\r\n    <tr><td>16:50 ─ 18:00</td><td>短講</td></tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n[space h=30]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n    <th>週　別</th>\r\n    <th></th>\r\n    <th>課程主題</th>\r\n    <th>課程大綱</th>\r\n</tr>\r\n    <tr><td>第一週</td><td>7/16</td><td>上午：開學典禮<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (1)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Keynotes Speech (2)<br>\r\n下午：人工智慧概論 (AIA DH)<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;分組交流<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;課程安排及環境介紹<br></td><td></td></tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/17</td>\r\n    <td>統計與資料分析<br>\r\n短講：數據處理實戰攻略</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>敘述性統計與機率分布</li>\r\n            <li>參數估計與假設檢定</li>\r\n            <li>探索性資料分析與資料視覺化</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第二週</td>\r\n    <td>7/23</td>\r\n    <td>機器學習與演算法概論<br>短講：AI專案執行與推動之前應有的思維</td>\r\n    <td>\r\n        <ol>\r\n            <li>機器學習概論</li>\r\n            <li>非監督式學習方法</li>\r\n            <li>監督式學習方法</li>\r\n            <li>學習理論、泛化與特徵重要性</li>\r\n        </ol>\r\n    </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/24</td>\r\n    <td>手把手<br>短講：製造業AI案例解說</td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第三週</td>\r\n    <td>7/30</td>\r\n    <td>深度學習入門<br>\r\n短講：如何選擇適合企業 AI 題目</td>\r\n    <td><ol><li>深度學習簡介\r\n<li>深度學習實務技巧與前瞻技術\r\n<li>對抗式學習入門\r\n<li>強化學習入門</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>7/31</td>\r\n    <td>電腦視覺<br>\r\n短講：建立以數據為基礎的瑕疵分級制度與結合MES系統透過生產履歷進行製程優化</td>\r\n    <td><ol><li>CNN 原理簡介\r\n<li>代表性 CNN 模型\r\n<li>CNN 於電腦視覺之應用與實際案例</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第四週</td>\r\n    <td>8/6</td>\r\n    <td>智慧製造與生產線上的資料科學<br>\r\n短講：從數據分析觀點，智慧製造如何做?</td>\r\n    <td><ol><li>智慧製造的理論與實務 <li>製造生產數據與AI應用</ol></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/7</td>\r\n    <td><ol><li>Digital Twin在智慧製造的應用與發展<li>運用人工智慧在製造生產排程<br>\r\n短講：智慧動態排程在傳產製造業的經驗</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第五週</td>\r\n    <td>8/13</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在供應鏈需求預測\r\n<li>運用人工智慧在錯誤偵測<br>\r\n短講：用 AI 簡化商業決策流程</li></ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/14</td>\r\n    <td><ol><li>運用人工智慧在製程控制與參數優化\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (1)<br>\r\n短講：製程分析與最佳化技術</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第六週</td>\r\n    <td>8/20</td>\r\n    <td><ol><li>智慧生產與精實管理\r\n<li>智慧製造的精密量測M<br>\r\n短講：傳統產業導入智慧製造實務分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/21</td>\r\n    <td><ol><li>預防性維修在智慧製造\r\n<li>校友智慧製造推動實務分享 (2)<br>\r\n短講：設備智能化與工業APP</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td>第七週</td>\r\n    <td>8/27</td>\r\n    <td><ol><li>從刀具磨耗與工件表面品質監控到機聯網智能化\r\n<li>人工智慧在綠色生產<br>短講：AI太陽能維運監控系統</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n    <td></td>\r\n    <td>8/28</td>\r\n    <td>上午：移地學習－台中精機<br>\r\n下午：結業典禮<br>\r\n      <ol><li>結業演講<br>領導的藝術－推動航太智慧 製造的實務經驗分享\r\n      <li>分組成果分享</ol></td>\r\n    <td></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div class=aia_btns>[admission_opening_button]</div>\r\n','中部智慧製造專班 課程大綱','','inherit','closed','closed','','14851-revision-v1','','','2021-04-17 12:51:01','2021-04-17 04:51:01','',14851,'https://aiacademy.tw/14851-revision-v1/',0,'revision','',0),(14864,43,'2021-04-17 13:15:53','2021-04-17 05:15:53','','manufacturing','','inherit','closed','closed','','manufacturing','','','2021-04-17 13:18:55','2021-04-17 05:18:55','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/04/manufacturing.png',0,'attachment','image/png',0),(14869,1,'2021-04-17 13:37:08','2021-04-17 05:37:08','<p>台灣人工智慧學校電子報將提供近期人工智慧相關議題及學校相關活動，電子報除了能讓大家即時了解台灣人工智慧熱門消息、關鍵技術，也將提供您學校更完整與豐富的最新活動訊息！</p><div class=\"aia_btns\"><a class=\"btn3 btn3c\" target=\"_blank\" href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1M26UwiRPpoy2UXyOmREwVPyhJQ5Md8kzfkNlGvcBPtI/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" title=\"立即訂閱\">立即訂閱</a></div>','訂閱電子報','','inherit','closed','closed','','7199-revision-v1','','','2021-04-17 13:37:08','2021-04-17 05:37:08','',7199,'https://aiacademy.tw/7199-revision-v1/',0,'revision','',0),(14870,1,'2021-04-17 13:37:35','2021-04-17 05:37:35','<p>台灣人工智慧學校電子報將提供近期人工智慧相關議題及學校相關活動，電子報除了能讓大家即時了解台灣人工智慧熱門消息、關鍵技術，也將提供您學校更完整與豐富的最新活動訊息！</p><div class=\"aia_btns\"><a class=\"btn3 btn3c\" target=\"_blank\" href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfeFaEUm9sK9b2gB67yNBsIBuRt32vSL-CQPqj5QgycmszArA/viewform\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" title=\"立即訂閱\">立即訂閱</a></div>','訂閱電子報','','inherit','closed','closed','','7199-revision-v1','','','2021-04-17 13:37:35','2021-04-17 05:37:35','',7199,'https://aiacademy.tw/7199-revision-v1/',0,'revision','',0),(14874,1,'2021-04-21 22:30:35','2021-04-21 14:30:35','<h1 style=text-align:left>宗旨</h1>[space h=16]<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p><h1 style=text-align:left>目標</h1>[space h=16]<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','台灣人工智慧學校願景與使命','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2021-04-21 22:30:35','2021-04-21 14:30:35','',15,'https://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(14879,1,'2021-04-22 23:20:47','2021-04-22 15:20:47','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2021-04-22 23:20:47','2021-04-22 15:20:47','',2,'https://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(14880,1,'2021-04-22 23:21:40','2021-04-22 15:21:40','','tc','','inherit','closed','closed','','tc-2','','','2021-04-22 23:21:40','2021-04-22 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head=\"職稱|姓名|現職\"]\r\n董事(長)|廖俊智|<ul><li>中央研究院院長\r\n董事|孔祥重|<ul><li>哈佛大學教授\r\n董事|魏啟林|<ul><li>國票金融控股(股)公司董事長<li>台灣大學商學研究所兼任教授</ul>\r\n董事|周美吟|<ul><li>中央研究院副院長<li>原子與分子科學研究所特聘研究員</ul>\r\n董事|何美玥|<ul><li>台灣日本關係協會科技交流委員會主任委員<li>總統府國策顧問</ul>\r\n董事|卓桐華|<ul><li>英業達股份有限公司董事長\r\n董事|林健男|<ul><li>台灣塑膠公司董事長<li>台塑美國公司總經理</ul>\r\n董事|邱德成|<ul><li>益鼎、九鼎、合鼎、文鼎創投、益鼎生技、誠鼎及益鼎創業投資管理顧問(股)公司董事長/總經理</ul>\r\n董事|張情福|<ul><li>益鼎創業投資管理顧問（股）副總經理<li>嘉實資訊（股）獨立董事<li>晶采光電科技（股）董事代表人</ul>\r\n董事|廖弘源|<ul><li>中央研究院資訊科學研究所特聘研究員<li>交通大學講座教授<li>成功大學電機系暨資工系合聘教授<li>中原大學兼任講座教授<li>IEEE Fellow</ul>\r\n董事|葉儀皓|<ul><li>義隆電子股份有限公司董事長兼總經理</ul>\r\n監察人|李建興|<ul><li>奇美實業股份有限公司副總經理</ul>\r\n監察人|黃彥男|<ul><li>資創中心特聘研究員兼中心主任\r\n監察人|陳建榮|<ul><li>益鼎創業投資管理顧問股份有限公司經理</li><li>全福生物科技股份有限公司監察人</li><li>士宣生技股份有限公司監察人</li><li>浩宇生醫股份有限公司監察人</li><li>奧理科技股份有限公司監察人</li></ul>\r\n[/foundation_tbl_managers]\r\n','組織架構','','inherit','closed','closed','','14126-revision-v1','','','2021-04-24 21:57:09','2021-04-24 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	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 (11) 受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長','','inherit','closed','closed','','14800-revision-v1','','','2021-04-28 08:10:22','2021-04-28 00:10:22','',14800,'https://aiacademy.tw/14800-revision-v1/',0,'revision','',0),(14909,1,'2021-04-28 08:10:44','2021-04-28 00:10:44','[summary]受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/zgQHxOW5Q0w\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 (五) 受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長','','inherit','closed','closed','','14800-revision-v1','','','2021-04-28 08:10:44','2021-04-28 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50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 14 元匯費。[/aia_sub_page_title]\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所提「實際開課日」為當期開學典禮當日。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>\r\n<p><br></p>\r\n','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2021-04-29 00:04:37','2021-04-28 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終身講座教授','','inherit','closed','closed','','14794-revision-v1','','','2021-05-05 13:15:51','2021-05-05 05:15:51','',14794,'https://aiacademy.tw/14794-revision-v1/',0,'revision','',0),(14965,1,'2021-05-08 02:12:28','2021-05-07 18:12:28','<p><br></p>\r\n<p><strong>技術領袖培訓班 / 經理人週末研修班 退費說明</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">退學 \\ 退費時間</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">學費退還金額</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">註冊截止日（含當日）前，提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">收取新台幣300元行政處理費，餘額退回學員帳戶。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<!--[space h=30][aia_sub_page_title]本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 14 元匯費。[/aia_sub_page_title]-->\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「註冊截止日」、「實際開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所提「實際開課日」為當期開學典禮當日。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<!--li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li-->\r\n</ol>\r\n<p><br></p>\r\n','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2021-05-08 02:12:28','2021-05-07 18:12:28','',32,'https://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(14966,1,'2021-05-08 11:28:54','2021-05-08 03:28:54','<p><br></p>\r\n<p><strong>技術領袖培訓班 / 經理人週末研修班 退費說明</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">退學 \\ 退費時間</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">學費退還金額</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">註冊截止日（含當日）前，提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">收取新台幣300元行政處理費，餘額退回學員帳戶。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<!--[space h=30][aia_sub_page_title]本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 14 元匯費。[/aia_sub_page_title]-->\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「註冊截止日」、「實際開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所提「實際開課日」為當期開學典禮當日。</li>\r\n 	<!--li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li-->\r\n 	<!--li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li-->\r\n</ol>\r\n<p><br></p>\r\n','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2021-05-08 11:28:54','2021-05-08 03:28:54','',32,'https://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(14968,1,'2021-05-08 18:24:10','2021-05-08 10:24:10','','org','','inherit','closed','closed','','org','','','2021-05-08 18:24:10','2021-05-08 10:24:10','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/org.png',0,'attachment','image/png',0),(14969,1,'2021-05-09 22:12:09','2021-05-09 14:12:09','','楊朝棟','','inherit','closed','closed','','14441-revision-v1','','','2021-05-09 22:12:09','2021-05-09 14:12:09','',14441,'https://aiacademy.tw/14441-revision-v1/',0,'revision','',0),(14971,1,'2021-05-13 08:23:53','2021-05-13 00:23:53','[summary]受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/zgQHxOW5Q0w\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI 名人訪談系列 (五) 受訪者：英業達集團 陳佩君 人工智慧長','','inherit','closed','closed','','14800-revision-v1','','','2021-05-13 08:23:53','2021-05-13 00:23:53','',14800,'https://aiacademy.tw/14800-revision-v1/',0,'revision','',0),(14972,1,'2021-05-13 08:24:00','2021-05-13 00:24:00','[summary]受訪者：友達光電 數位技術發展總部 謝忠賢 數位長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/yJIrl6vvjuQ\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI 名人訪談系列 ()受訪者：友達光電 數位技術發展總部 謝忠賢 數位長','','inherit','closed','closed','','14797-revision-v1','','','2021-05-13 08:24:00','2021-05-13 00:24:00','',14797,'https://aiacademy.tw/14797-revision-v1/',0,'revision','',0),(14973,1,'2021-05-13 08:24:11','2021-05-13 00:24:11','[summary]受訪者：交通大學 林一平 終身講座教授[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/1PEMZBSbGiQ\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI 名人訪談系列 (六) 受訪者：交通大學 林一平 終身講座教授','','inherit','closed','closed','','14794-revision-v1','','','2021-05-13 08:24:11','2021-05-13 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src=\"https://www.youtube.com/embed/akix4VueHHk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI 名人訪談系列 (四) 受訪者：遠傳電信 陳佳玲 資深協理','','inherit','closed','closed','','14783-revision-v1','','','2021-05-13 08:24:20','2021-05-13 00:24:20','',14783,'https://aiacademy.tw/14783-revision-v1/',0,'revision','',0),(14976,1,'2021-05-13 08:24:35','2021-05-13 00:24:35','[summary]受訪者：微軟亞洲研究院 張益肇 副院長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/aQGkvvRdcEM\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI名人訪談系列 (七)受訪者：微軟亞洲研究院 張益肇 副院長','','inherit','closed','closed','','14788-revision-v1','','','2021-05-13 08:24:35','2021-05-13 00:24:35','',14788,'https://aiacademy.tw/14788-revision-v1/',0,'revision','',0),(14977,1,'2021-05-13 08:25:06','2021-05-13 00:25:06','[summary]受訪者：台大資工 陳信希 特聘教授[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/RR1MXGGl-4s\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI 名人訪談系列 () 受訪者：台大資工 陳信希 特聘教授','','inherit','closed','closed','','14780-revision-v1','','','2021-05-13 08:25:06','2021-05-13 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	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI 名人訪談系列 (二) 受訪者：亞洲大學 蔡進發 校長','','inherit','closed','closed','','14728-revision-v1','','','2021-05-13 08:25:27','2021-05-13 00:25:27','',14728,'https://aiacademy.tw/14728-revision-v1/',0,'revision','',0),(14981,1,'2021-05-13 08:25:46','2021-05-13 00:25:46','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n<div class=utube-wrap>\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n</div>\r\n<ol style=margin-top:16px>\r\n<li>您什麼時候開始接觸AI?  </li>\r\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\r\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\r\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\r\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\r\n</ol>\r\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\r\n','AI 名人訪談系列 (一) 受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-05-13 08:25:46','2021-05-13 00:25:46','',14703,'https://aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(14982,1,'2021-05-13 08:26:12','2021-05-13 00:26:12','[summary]受訪者：微軟亞洲研究院 張益肇 副院長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/aQGkvvRdcEM\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI 名人訪談系列 (七) 受訪者：微軟亞洲研究院 張益肇 副院長','','inherit','closed','closed','','14788-revision-v1','','','2021-05-13 08:26:12','2021-05-13 00:26:12','',14788,'https://aiacademy.tw/14788-revision-v1/',0,'revision','',0),(14983,38,'2021-05-15 16:25:20','2021-05-15 08:25:20','因應新冠肺炎疫情日益嚴峻，台灣人工智慧學校防疫措施再升級。\r\n\r\n衛福部疾管署5月11日宣布即日起至6月8日全台提升疫情警戒至第二級，台北市、新北市自5月15日至5月28日升第三級防疫警戒。為維護大家健康並降低接觸風險，即日起至6月8日，本校台北、台中、南部校區的經理人班及技術班課程，全面採遠距教學。遠距教學相關細節及作業繳交方式，請學員依校方通知信件。\r\n\r\n疫情嚴峻，學校各項因應措施將依中央宣布而隨時調整，於官網公告並發郵件通知。\r\n\r\n防疫視同作戰，請大家配合政府各項防疫措施，同時再次提醒，疫情嚴峻，出門應全程配戴口罩、勤洗手、與他人保持社交距離，並自我注意是否出現發燒、呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺異常等疑似症狀。如出現疑似症狀，應確實配戴醫用口罩，儘速至附近社區採檢醫院就醫，且不得搭乘大眾交通運輸工具；就醫時，應主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露及身邊是否出現其他人有類似症狀；返家後亦應配戴醫用口罩，避免外出。\r\n\r\n\r\n台灣人工智慧學校 敬上\r\n\r\n<img class=\"alignnone size-medium wp-image-14989\" src=\"/wp-content/uploads/2021/05/螢幕快照-2021-05-15-下午4.13.07-300x172.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"172\" />','Due to COVID-19 pandemic, all programs of Taiwan AI Academy are moving online','','publish','closed','open','','distance-learning','','','2023-04-27 10:23:17','2023-04-27 02:23:17','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14983',16,'post','',0),(14984,38,'2021-05-15 16:23:26','2021-05-15 08:23:26','<p>因應防疫升級，台灣人工智慧學校5/16-6/8所有課程採遠距教學</p>\r\n\r\n<br>因應新冠肺炎疫情日益嚴峻，台灣人工智慧學校防疫措施再升級。\r\n<br>衛福部疾管署5月11日宣布即日起至6月8日全台提升疫情警戒至第二級，台北市、新北市自5月15日至5月28日升第三級防疫警戒。為維護大家健康並降低接觸風險，即日起至6月8日，本校台北、台中、南部校區的經理人班及技術班課程，全面採遠距教學。遠距教學相關細節及作業繳交方式，請學員依校方通知信件。\r\n<br>疫情嚴峻，學校各項因應措施將依中央宣布而隨時調整，於官網公告並發郵件通知。\r\n<br>防疫視同作戰，請大家配合政府各項防疫措施，同時再次提醒，疫情嚴峻，出門應全程配戴口罩、勤洗手、與他人保持社交距離，並自我注意是否出現發燒、呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺異常等疑似症狀。如出現疑似症狀，應確實配戴醫用口罩，儘速至附近社區採檢醫院就醫，且不得搭乘大眾交通運輸工具；就醫時，應主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露及身邊是否出現其他人有類似症狀；返家後亦應配戴醫用口罩，避免外出。\r\n\r\n\r\n<p>台灣人工<br>智慧學校 </p>','台灣人工智慧學校5/16-6/8所有課程採遠距教學','','inherit','closed','closed','','14983-revision-v1','','','2021-05-15 16:23:26','2021-05-15 08:23:26','',14983,'https://aiacademy.tw/14983-revision-v1/',0,'revision','',0),(14985,38,'2021-05-15 16:24:03','2021-05-15 08:24:03','<br>因應新冠肺炎疫情日益嚴峻，台灣人工智慧學校防疫措施再升級。\r\n<br>衛福部疾管署5月11日宣布即日起至6月8日全台提升疫情警戒至第二級，台北市、新北市自5月15日至5月28日升第三級防疫警戒。為維護大家健康並降低接觸風險，即日起至6月8日，本校台北、台中、南部校區的經理人班及技術班課程，全面採遠距教學。遠距教學相關細節及作業繳交方式，請學員依校方通知信件。\r\n<br>疫情嚴峻，學校各項因應措施將依中央宣布而隨時調整，於官網公告並發郵件通知。\r\n<br>防疫視同作戰，請大家配合政府各項防疫措施，同時再次提醒，疫情嚴峻，出門應全程配戴口罩、勤洗手、與他人保持社交距離，並自我注意是否出現發燒、呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺異常等疑似症狀。如出現疑似症狀，應確實配戴醫用口罩，儘速至附近社區採檢醫院就醫，且不得搭乘大眾交通運輸工具；就醫時，應主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露及身邊是否出現其他人有類似症狀；返家後亦應配戴醫用口罩，避免外出。\r\n\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上 </p>','台灣人工智慧學校5/16-6/8所有課程採遠距教學','','inherit','closed','closed','','14983-revision-v1','','','2021-05-15 16:24:03','2021-05-15 08:24:03','',14983,'https://aiacademy.tw/14983-revision-v1/',0,'revision','',0),(14986,38,'2021-05-15 16:24:40','2021-05-15 08:24:40','<br>因應新冠肺炎疫情日益嚴峻，台灣人工智慧學校防疫措施再升級。<br>\r\n\r\n<br>衛福部疾管署5月11日宣布即日起至6月8日全台提升疫情警戒至第二級，台北市、新北市自5月15日至5月28日升第三級防疫警戒。為維護大家健康並降低接觸風險，即日起至6月8日，本校台北、台中、南部校區的經理人班及技術班課程，全面採遠距教學。遠距教學相關細節及作業繳交方式，請學員依校方通知信件。\r\n<br>疫情嚴峻，學校各項因應措施將依中央宣布而隨時調整，於官網公告並發郵件通知。\r\n<br>防疫視同作戰，請大家配合政府各項防疫措施，同時再次提醒，疫情嚴峻，出門應全程配戴口罩、勤洗手、與他人保持社交距離，並自我注意是否出現發燒、呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺異常等疑似症狀。如出現疑似症狀，應確實配戴醫用口罩，儘速至附近社區採檢醫院就醫，且不得搭乘大眾交通運輸工具；就醫時，應主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露及身邊是否出現其他人有類似症狀；返家後亦應配戴醫用口罩，避免外出。\r\n\r\n<br>\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上 </p>','台灣人工智慧學校5/16-6/8所有課程採遠距教學','','inherit','closed','closed','','14983-revision-v1','','','2021-05-15 16:24:40','2021-05-15 08:24:40','',14983,'https://aiacademy.tw/14983-revision-v1/',0,'revision','',0),(14987,38,'2021-05-15 16:25:04','2021-05-15 08:25:04','<br>因應新冠肺炎疫情日益嚴峻，台灣人工智慧學校防疫措施再升級。<br>\r\n\r\n<br>衛福部疾管署5月11日宣布即日起至6月8日全台提升疫情警戒至第二級，台北市、新北市自5月15日至5月28日升第三級防疫警戒。為維護大家健康並降低接觸風險，即日起至6月8日，本校台北、台中、南部校區的經理人班及技術班課程，全面採遠距教學。遠距教學相關細節及作業繳交方式，請學員依校方通知信件。\r\n<br>疫情嚴峻，學校各項因應措施將依中央宣布而隨時調整，於官網公告並發郵件通知。\r\n<br>防疫視同作戰，請大家配合政府各項防疫措施，同時再次提醒，疫情嚴峻，出門應全程配戴口罩、勤洗手、與他人保持社交距離，並自我注意是否出現發燒、呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺異常等疑似症狀。如出現疑似症狀，應確實配戴醫用口罩，儘速至附近社區採檢醫院就醫，且不得搭乘大眾交通運輸工具；就醫時，應主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露及身邊是否出現其他人有類似症狀；返家後亦應配戴醫用口罩，避免外出。\r\n<br>\r\n<br>\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上 </p>','台灣人工智慧學校5/16-6/8所有課程採遠距教學','','inherit','closed','closed','','14983-revision-v1','','','2021-05-15 16:25:04','2021-05-15 08:25:04','',14983,'https://aiacademy.tw/14983-revision-v1/',0,'revision','',0),(14989,38,'2021-05-15 16:26:53','2021-05-15 08:26:53','','螢幕快照 2021-05-15 下午4.13.07','','inherit','closed','closed','','%e8%9e%a2%e5%b9%95%e5%bf%ab%e7%85%a7-2021-05-15-%e4%b8%8b%e5%8d%884-13-07','','','2024-05-30 14:13:31','2024-05-30 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08:27:59','',14983,'https://aiacademy.tw/14983-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14992,38,'2021-05-15 16:28:07','2021-05-15 08:28:07','<br>因應新冠肺炎疫情日益嚴峻，台灣人工智慧學校防疫措施再升級。<br>\r\n\r\n<br>衛福部疾管署5月11日宣布即日起至6月8日全台提升疫情警戒至第二級，台北市、新北市自5月15日至5月28日升第三級防疫警戒。為維護大家健康並降低接觸風險，即日起至6月8日，本校台北、台中、南部校區的經理人班及技術班課程，全面採遠距教學。遠距教學相關細節及作業繳交方式，請學員依校方通知信件。\r\n<br>疫情嚴峻，學校各項因應措施將依中央宣布而隨時調整，於官網公告並發郵件通知。\r\n<br>防疫視同作戰，請大家配合政府各項防疫措施，同時再次提醒，疫情嚴峻，出門應全程配戴口罩、勤洗手、與他人保持社交距離，並自我注意是否出現發燒、呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺異常等疑似症狀。如出現疑似症狀，應確實配戴醫用口罩，儘速至附近社區採檢醫院就醫，且不得搭乘大眾交通運輸工具；就醫時，應主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露及身邊是否出現其他人有類似症狀；返家後亦應配戴醫用口罩，避免外出。\r\n<br>\r\n<br>\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上 </p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/螢幕快照-2021-05-15-下午4.13.07-300x172.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"172\" class=\"alignnone size-medium wp-image-14989\" />','台灣人工智慧學校5/16-6/8所有課程採遠距教學','','inherit','closed','closed','','14983-revision-v1','','','2021-05-15 16:28:07','2021-05-15 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16:56:28','',14983,'https://aiacademy.tw/14983-revision-v1/',0,'revision','',0),(14995,1,'2021-05-22 10:26:17','2021-05-22 02:26:17','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"][/figg]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將 Edge AI 實作的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"][/figg]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"][/figg]\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"][/figg]\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱成像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"][/figg]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','Edge AI Introduction and examples - Mr. Wang','','publish','closed','open','','edge-ai-intro','','','2021-05-23 14:13:11','2021-05-23 06:13:11','',0,'https://aiacademy.tw/?p=14995',5,'post','',0),(14997,1,'2021-05-22 10:26:17','2021-05-22 02:26:17','<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n<figure><img src=\"\" alt=\"\"><figcaption>Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。</figcaption></figure>\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n<figure><img src=\"\" alt=\"\">\r\n<figcaption>Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。</figcaption></figure>\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"\" alt=\"\">\r\n    <figcaption>Fig.2: 不同的影像增強技巧。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n<figura>\r\n    <img src=\"\" alt=\"\">\r\n    <caption>Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。</caption>\r\n</figura>\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"\" alt=\"\">\r\n    <figcaption>Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 10:26:17','2021-05-22 02:26:17','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(14998,1,'2021-05-22 11:16:10','2021-05-22 03:16:10','[medium_start]\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\n<h3>Edge AI</h3>\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\n</p>\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"]\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\n<ol>\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\n</ol>\n</p>\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將 Edge AI 實作的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\n<ul>\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\n</ul>\n\n<h3>實作技巧</h3>\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"]\n\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\n<p>REF:<br>\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"]\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\n<p>REF:<br>\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\nwith Localizable Features</p>\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"]\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\n<ul>\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\n    <li>模型: Yolov4</li>\n    <li>平台: 自有平台</li>\n</ul>\n<h4>影像預處理</h4>\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\n</p>\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\n<p>REF:<br>\n<ul>\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\n    <li></li>\n</ul></p>\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"]\n<h4>背景</h4>\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\n<ul>\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\n    <li>資料: 使用者影像</li>\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\n</ul>\n<h2>結語</h2>\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\n</p>\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\n<h2>圖片來源</h2>\n<ul>\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\n</ul>\n[medium_end]','Edge AI 邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-autosave-v1','','','2021-05-22 11:16:10','2021-05-22 03:16:10','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-autosave-v1/',0,'revision','',0),(14999,1,'2021-05-22 10:31:10','2021-05-22 02:31:10','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n<figure><img src=\"\" alt=\"\"><figcaption>Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。</figcaption></figure>\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n<figure><img src=\"\" alt=\"\">\r\n<figcaption>Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。</figcaption></figure>\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"\" alt=\"\">\r\n    <figcaption>Fig.2: 不同的影像增強技巧。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n<figura>\r\n    <img src=\"\" alt=\"\">\r\n    <caption>Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。</caption>\r\n</figura>\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"\" alt=\"\">\r\n    <figcaption>Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 10:31:10','2021-05-22 02:31:10','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15001,1,'2021-05-22 10:47:36','2021-05-22 02:47:36','','figa0','','inherit','closed','closed','','figa0','','','2021-05-22 10:47:36','2021-05-22 02:47:36','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/figa0.jpeg',0,'attachment','image/jpeg',0),(15002,1,'2021-05-22 10:47:38','2021-05-22 02:47:38','','figa1','','inherit','closed','closed','','figa1','','','2021-05-22 10:47:38','2021-05-22 02:47:38','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png',0,'attachment','image/png',0),(15003,1,'2021-05-22 10:47:40','2021-05-22 02:47:40','','figa2','','inherit','closed','closed','','figa2','','','2021-05-22 10:47:40','2021-05-22 02:47:40','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png',0,'attachment','image/png',0),(15004,1,'2021-05-22 10:47:41','2021-05-22 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概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0.png\" alt=\"\"><figcaption>Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。</figcaption></figure>\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\">\r\n<figcaption>Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。</figcaption></figure>\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\">\r\n    <figcaption>Fig.2: 不同的影像增強技巧。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n<figura>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\">\r\n    <caption>Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。</caption>\r\n</figura>\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\">\r\n    <figcaption>Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 10:48:56','2021-05-22 02:48:56','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15007,1,'2021-05-22 10:51:02','2021-05-22 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AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\">\r\n<figcaption>Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。</figcaption></figure>\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\">\r\n    <figcaption>Fig.2: 不同的影像增強技巧。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n<figura>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\">\r\n    <caption>Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。</caption>\r\n</figura>\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\">\r\n    <figcaption>Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 10:51:02','2021-05-22 02:51:02','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15008,1,'2021-05-22 10:53:00','2021-05-22 02:53:00','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-300x300.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"><figcaption>Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。</figcaption></figure>\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\">\r\n<figcaption>Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。</figcaption></figure>\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\">\r\n    <figcaption>Fig.2: 不同的影像增強技巧。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n<figura>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\">\r\n    <caption>Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。</caption>\r\n</figura>\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\">\r\n    <figcaption>Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 10:53:00','2021-05-22 02:53:00','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15009,1,'2021-05-22 10:53:32','2021-05-22 02:53:32','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"><figcaption>Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。</figcaption></figure>\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\">\r\n<figcaption>Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。</figcaption></figure>\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\">\r\n    <figcaption>Fig.2: 不同的影像增強技巧。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n<figura>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\">\r\n    <caption>Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。</caption>\r\n</figura>\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\">\r\n    <figcaption>Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 10:53:32','2021-05-22 02:53:32','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15010,1,'2021-05-22 10:56:44','2021-05-22 02:56:44','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"><figcaption>Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。</figcaption></figure>\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n<figure><img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\">\r\n<figcaption>Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。</figcaption></figure>\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\">\r\n    <figcaption>Fig.2: 不同的影像增強技巧。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n<figura>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\">\r\n    <figcaption>Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。</figcaption>\r\n</figura>\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n<figure>\r\n    <img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\">\r\n    <figcaption>Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。</figcaption>\r\n</figure>\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 10:56:44','2021-05-22 02:56:44','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15011,1,'2021-05-22 11:04:08','2021-05-22 03:04:08','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"]\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"]\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 11:04:08','2021-05-22 03:04:08','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15012,1,'2021-05-22 11:04:48','2021-05-22 03:04:48','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"]\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"]\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 11:04:48','2021-05-22 03:04:48','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15013,1,'2021-05-22 11:09:13','2021-05-22 03:09:13','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將Edge AI時做的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"]\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"]\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','Edge AI 邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 11:09:13','2021-05-22 03:09:13','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15014,1,'2021-05-22 11:32:07','2021-05-22 03:32:07','','AI Application for finance and/or insurance - Tom Lin','','publish','closed','open','','finance-ai-application','','','2021-05-23 14:09:13','2021-05-23 06:09:13','',0,'https://aiacademy.tw/?p=15014',4,'post','',0),(15016,1,'2021-05-22 11:16:12','2021-05-22 03:16:12','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將 Edge AI 實作的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"]\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"]\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','Edge AI 邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 11:16:12','2021-05-22 03:16:12','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15017,1,'2021-05-22 11:32:07','2021-05-22 03:32:07','<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"\" alt=\"資料來源：https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\"]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:32:07','2021-05-22 03:32:07','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15018,1,'2021-05-22 11:32:21','2021-05-22 03:32:21','','figb1','','inherit','closed','closed','','figb1','','','2021-05-22 11:32:21','2021-05-22 03:32:21','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png',0,'attachment','image/png',0),(15019,1,'2021-05-22 11:32:24','2021-05-22 03:32:24','','figb2','','inherit','closed','closed','','figb2','','','2021-05-22 11:32:24','2021-05-22 03:32:24','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/figb2.png',0,'attachment','image/png',0),(15020,1,'2021-05-22 11:32:25','2021-05-22 03:32:25','','figb3','','inherit','closed','closed','','figb3','','','2021-05-22 11:32:25','2021-05-22 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<li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\n</ul>\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\n[figg src=\"\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\n</p>\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\n<h3>背景說明</h3>\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\n<h3>專案目標</h3>\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\n<ul>\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\n</ul>\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\n<h3>缺失值的處理</h3>\n[figg src=\"\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"]\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\n</p>\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\n[figg src=\"\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\n</p>\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\n[figg src=\"\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\n[figg src=\"\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\n</p>\n<ul>\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\n<h3>最後成果</h3>\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\n</p>\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\n</p>\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\n<h3>背景說明</h3>\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\n<h3>專案目標</h3>\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\n<ul>\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\n</ul>\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\n</p>\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\n</p>\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\n<h3>最後成果</h3>\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\n</p>\n<h2>心得小結</h2>\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-autosave-v1','','','2021-05-22 11:33:22','2021-05-22 03:33:22','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-autosave-v1/',0,'revision','',0),(15023,1,'2021-05-22 11:33:30','2021-05-22 03:33:30','<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:33:30','2021-05-22 03:33:30','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15024,1,'2021-05-22 11:36:17','2021-05-22 03:36:17','<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb2.png\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb3.png\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:36:17','2021-05-22 03:36:17','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15025,1,'2021-05-22 11:38:28','2021-05-22 03:38:28','','figb0','','inherit','closed','closed','','figb0','','','2021-05-22 11:38:28','2021-05-22 03:38:28','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png',0,'attachment','image/png',0),(15026,1,'2021-05-22 11:40:56','2021-05-22 03:40:56','[medium_start]\r\n<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb2.png\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb3.png\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>\r\n[medium_end]','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:40:56','2021-05-22 03:40:56','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15027,1,'2021-05-22 11:48:56','2021-05-22 03:48:56','[medium_start]\r\n<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb3.png\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb4.png\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>\r\n[medium_end]','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:48:56','2021-05-22 03:48:56','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15028,1,'2021-05-22 11:49:38','2021-05-22 03:49:38','[medium_start]\r\n<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"][/figg]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb3.png\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb4.png\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>\r\n[medium_end]','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:49:38','2021-05-22 03:49:38','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15029,1,'2021-05-22 11:50:25','2021-05-22 03:50:25','[medium_start]\r\n<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"][/figg]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb2.png\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb3.png\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb4.png\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>\r\n[medium_end]','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:50:25','2021-05-22 03:50:25','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15030,1,'2021-05-22 11:51:28','2021-05-22 03:51:28','[medium_start]\r\n<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"][/figg]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb2.png\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"][/figg]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb3.png\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb4.png\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>\r\n[medium_end]','Finance AI 人工智慧在金融保險業中的應用 - 林愛哲 Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-22 11:51:28','2021-05-22 03:51:28','',15014,'https://aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15031,1,'2021-05-22 11:54:28','2021-05-22 03:54:28','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"][/figg]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將 Edge AI 實作的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"][/figg]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"][/figg]\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"][/figg]\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱誠像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"][/figg]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','Edge AI 邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 11:54:28','2021-05-22 03:54:28','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15033,1,'2021-05-22 15:04:32','2021-05-22 07:04:32','','o','','inherit','closed','closed','','o','','','2021-05-22 15:04:32','2021-05-22 07:04:32','',0,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/o.png',0,'attachment','image/png',0),(15034,1,'2021-05-22 17:03:01','2021-05-22 09:03:01','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"][/figg]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將 Edge AI 實作的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"][/figg]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 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Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"][/figg]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','Edge AI 邊緣運算之專題整理 - 王柏鈞','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-22 17:03:01','2021-05-22 09:03:01','',14995,'https://aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15037,1,'2021-05-23 13:37:48','2021-05-23 05:37:48','','Home - en.aiacademy.tw','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2021-05-23 13:37:48','2021-05-23 05:37:48','',2,'https://en.aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(15038,1,'2021-05-23 13:37:59','2021-05-23 05:37:59','','Home','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2021-05-23 13:37:59','2021-05-23 05:37:59','',2,'https://en.aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(15039,1,'2021-05-23 14:08:52','2021-05-23 06:08:52','[medium_start]\r\n<h2>引言</h2>\r\n<p>在本篇文章中，將整理過往我在台灣人工智慧學校中所帶過的金融與保險專題與個人研究，略略分享作為金融從業人員，如果妥善掌握AI，優化自身業務，與在AI導入過程中，如何克服常見的困難。分享實例包含：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n    <li>如何掌握機器學習模型，處理連續性數值的預測。</li>\r\n    <li>如何應用自然語言處理模型，從法律文件中，粹取出有用的資訊。</li>\r\n</ul>\r\n<h2>Technique General Overview</h2>\r\n<p>在人工智慧領域中，我們可依照應用的「資料結構」與「技術」約略區分為三大分支：</p>\r\n<ul>\r\n    <li>結構型資料：依統計理論為背景建置的模型，或是強調在擬合資料分佈狀況的機器學習(ML)。</li>\r\n    <li>圖片型資料：不論是圖片、影片，都可使用深度學習中的電腦視覺(CV)模型，進行圖片資訊的粹取與預測。</li>\r\n    <li>文字或時序型資料：最後在人類語言訊息的粹取，或是與時間序列資料有關的資料，都可以使用自然語言處理(NLP)的模型進行預測。</li>\r\n</ul>\r\n<p>因此，落地到金融業中，我們可以如何妥善應用人工智慧，優化金融業者的既有業務，並且深化其在同業中的競爭優勢呢？</p>\r\n<p>下表是倫敦Fintech研究機構Autonomous Research在2019年，針對銀行業，以前中後台三個階段，分析AI所能夠帶來的價值提升。</p>\r\n<p>從圖中，我們可看到Conversational Banking，這就是應用了NLP的技術；而Anti-fraud and Risk的模型，常常是建置在ML技術上；最後我們看到的AI Bio-metrics Technology，就會是使用CV的模型處理。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb0.png\"]資料來源：<a href=\"https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report\" target=_blank rel=\"nofollow noreferer\">https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report</a>[/figg]\r\n<p>因此，回到本篇的主旨，就讓我們事不宜遲，來看看有哪些具體AI應用在金融服務，特別是保險業當中，並且我們又該如何克服模型建立中所會遇到的問題吧！\r\n</p>\r\n<h2>案例分享一：保費預測</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>對於一份保險來說，保險業者與客戶雙方應該最重視的是保險費用。在某些特殊的保險，保費的估計會因為種種外在的條件而有很大的差異，保險公司因而需要花人力與時間來報價。是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過Machine Learning的技巧，學習過往保費估價人員進行估價的hidden Know-how，透過此方式，自動化後續保險案件的估價流程。</p>\r\n<p>在處理此問題時，我們可以羅列出模型建置中，最常出現的幾大問題，這些問題不限於專案，其實在許多其它使用結構化資料進行建模時，也會常常碰到的困難。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：缺失值的處理</li>\r\n    <li>難題二：離群值/偏態的處理</li>\r\n    <li>難題三：類別欄位的值特別多 (High Cardinality)</li>\r\n    <li>難題四：如何進行特徵解釋</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來讓我們一一來探討，面對這些問題，可以如何處理。</p>\r\n<h3>缺失值的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb1.png\" alt=\"為保護資料源，在此使用公開之Boston House Price資料集，作為示範\"][/figg]\r\n<p>在處理缺失值上，我們可以先使用horizontal bar chart來進行觀察，也可以繪製輔助線，如上圖中的紅色直線，作為是否要將該欄位刪除的依據。</p>\r\n<p>更完整的EDA，其實也可以使用一些既成開源的套件，例如 <a href=\"https://github.com/ResidentMario/missingno\" target=_blank>missingno</a> 或是 <a href=\"https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling\" target=_blank>pandas-profiling</a>，這些都可以幫助我們更了解資料。重要的是，透過視覺化的方式，來察看missing value是否有一個固定的pattern，這樣方便我們判別是否資料在收集來源處，就出了問題，需要深入了解。\r\n</p>\r\n<p>一般在面對數值欄位的缺失補值，都會以平均數，或是中位數替代，比較sophisticated的作法，則會使用 <a href=\"https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn\" target=_blank>SMOTE</a>，相關的介紹，可以查看所附連結。</p>\r\n<p>面對類別值欄位，我們最直觀的作法是使用眾數進行補值，但是這有個盲點，我們需要看類別值的出現頻率，是否是近似uniform distribution，還是主要集中在幾個類別值上。眾數補值的作法，通常僅適用在有高頻的類別值上，才比較適合，否則將缺失值歸類到其它，或是直接discard整筆資料，也是一個作法。</p>\r\n<h3>離群值/偏態的處理</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb2.png\" alt=\"針對目標變數的分佈，繪製PP Plot與Density Histogram\"][/figg]\r\n<p>針對離群值/偏態，可以直接先觀察目標變數的分佈情況，如果其呈現高度的偏態，如上圖所示，或許我們可以猜測這個群體，其實是由多個分佈組合而成，比較好的作法，特別是在有雙峰的情況下，是直接將資料集依照目標變數的分佈，進行切割，再各自建模。</p>\r\n<h3>類別欄位的值特別多(High Cardinality)</h3>\r\n<p>High Cardinality — 指的是類別欄位中，類別的種類太多了，最極端的狀況，就是User ID，當將這類的欄位，使用一般的One-Hot-Encode，放入Feature Set當中進行建模，模型往往不容易進行收斂，並且運算量會變得非常大，因此比較適當的作法，一是可以使用簡易的Label-Encode，之後再使用Tree-based的非線性模型，進行擬合。比較advanced的作法，可以使用embedding的方式(當然前提是資料筆數夠多)，將類別值，壓縮到一個小維度的space上頭，使用該方式也能夠讓對target variable的impact相似的類別值，會有比較相同的vector。</p>\r\n<p>另外一個模式，是透過特徵篩選後，只選定幾個比較重要的類別欄位，與該問題的domain expert一同討論，一個個欄位，來重新分類裡面的類別值，截取出最重要的幾個類別值，而將不重要的值，統一歸納到其它值，透過這樣對資料仔細的調整，最後建置出來的模型，一般來說準確度會非常高。\r\n</p>\r\n<h3>如何進行特徵解釋</h3>\r\n<p>導入AI模型中，往往我們不單只希望產出一個可進行預測的模型，我們也會希望能夠透過模型，告訴我們哪一些最重要的因子，如何來影響我們在意的target variable，例如此例的保費。</p>\r\n<p>過去我們可以透過觀察迴歸模型的係數，來了解特徵對於目標變數的影響，但是隨著我們可以使用的模型越來越複雜，像非線性的tree-based model甚至是DNN模型，如何從這些模型中，取得特徵對於target variable的影響，就很重要。</p>\r\n<p>在這邊我們使用了兩種方法，一種是常見的feature importance，另外一個則是SHAP value。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb3.png\"][<a href=\"https://scikit-learn.org/0.22/auto_examples/inspection/plot_permutation_importance.html\" target=_blank>資料來源</a>] Feature Importance的效果呈現示意圖[/figg]\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figb4.png\"][<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\" target=_blank>資料來源</a>] SHAP values典型的成效圖[/figg]\r\n<p>Feature Importance這個在tree-based model下很好的工具，有一個致命的缺陷，那就是我們僅得知這個特徵很重要，但無法得知它對target variable是正向或是負向的影響。因此SHAP values就因應這個需求而誕生。</p>\r\n<p>使用SHAP values，我們不但可以知道哪些特徵是最重要的，同時它對於target variable是正向或是負向的影響，都可以透過視覺化的方式呈現。如同上方的示意圖，紅色值代表特徵值越大，如果它對應的SHAP value越大，就表示它對target variable的正相關越明顯。</p>\r\n<p>如果對於SHAP value的計算原理，想更進一步地了解，可以閱讀本校Evans助教曾寫過的兩篇深入淺出的SHAP介紹，與另外一篇發表在towards data science上的文章：\r\n</p>\r\n<ul>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-1-228fb2a57119\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 1)</a></li>\r\n<li><a rel=\"nofollow\" href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/explain-your-machine-learning-model-by-shap-part-2-df1afd9fa06f\">Explain Your Machine Learning Model by SHAP. (Part 2)</a></li>\r\n<li><a href=\"https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d\" rel=\"nofollow\">Explain Your Model with the SHAP Values</a></li></ul>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>透過上述一系列的作法，在處理保費自動報價上，模型可以達到R²分數0.9以上的準確度，並且在使用連續三個季度的資料，進行驗證，其R²分數，都非常穩定，表示模型的表現非常robust。\r\n</p>\r\n<p>許多人對於建模，往往會認為使用複雜的Ensemble modeling，才可以建構出最佳的模型，但是使用Ensemble，一方面會消耗大量的運算資源，並且容易有over-fitting的狀況，在本案中，可以佐證透過適合的資料前處理，使用一般的模型(簡易的Random Forest Model)，就能夠on par with ensemble model的精準度。</p>\r\n<p>本案例仍然以結構型資料並素材，進行模型建置，但目前在國外，已開始有保險理賠業者利用非結構化的影像，進行模型訓練，從而透過模型的自動判斷，簡化理賠流程。詳細內容，可參考此此連結：“<a href=\"https://technews.tw/2021/04/15/car-insurance-use-ai-to-settlement-of-claims/\" target=_blank>AI 計算汽車理賠，汽車維修業大敵來了</a>”\r\n</p>\r\n<h2>案例分享二：金融法律文件的重要元素粹取</h2>\r\n<h3>背景說明</h3>\r\n<p>在保險業務中，保費估算是一個重點，另一個重點是保險合約。對於保險公司而言，合約的條款一旦有錯誤，會影響成千上萬的保戶，並且造成保險公司巨大的損失。因此保險公司需要花大量的人力進行保單文件的校對，是否有更好的方法來輔助保險公司，是我們這個案例想分享的重點。</p>\r\n<h3>專案目標</h3>\r\n<p>— 透過NLP當中的BERT模型，依特定情境需要而客製訓練Named Entity Recognition模型。透過該模型，highlight出最法律文件當中最需要再次校訂的部份，方便文件審核人員偵錯與對照。</p>\r\n<p>處理NLP問題時，有兩大方式，可以處理，一是較為傳統的rule-based text parsing，像是正則表達法(regular expression)；另一個則是新近常見的Deep Learning(DL) transformer model，以下是我們在處理NLP問題時，常需要預先思考的面向。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>難題一：Rule-based V.S. Model-based</li>\r\n    <li>難題二：如何定義好的元素類別</li>\r\n    <li>難題三：訓練資料的處理技巧</li>\r\n    <li>難題四：如何提升少數樣本的類別準確度</li>\r\n</ul>\r\n<p>接下來，我會一一藉著對這些問題的探討，來分享如何建構一個高品質的NLP模型。</p>\r\n<h3>Rule-based V.S. Model-based</h3>\r\n<p>針對NLP的問題，許多人一開始會跳下去直接使用最複雜，當然也是最先進的DL模型。但其實有許多問題，或許直接透過rule-based的regular expression，就可以達到非常好的成效。依照sapCy套件作者的意見，如果我們手頭上要parsing的text，使用regular expression就可以達到九成以上的準確度，那麼或許我們就不一定要直接跳到使用DL NLP model。</p>\r\n<p style=font-style:italic>那麼，何時我們需要轉向使用model-based的NER模型呢？</p>\r\n<p>最直觀的判斷，就是使用regular expression的方式，有沒有辨法有效identify出我們想關注的字詞。例如，如果字詞在文本context中會有多義的狀況出現，那麼這個字詞可能就會被mis-labeled。</p>\r\n<p>另外一個狀況是想關注的詞彙類別，會有變型出現，那使用rule-based的方法，就會漏標註這些資料，例如，針對存款產品，會出現：活期存款、定期存款、證券存款、甚至是現在衍申的員工存款、綠存款等。\r\n</p>\r\n<p>如果是為了要因應辨別未來變型的詞彙，使用model-based的方式，往往會比rule-based的方式來得好，因為model-based的方式，是透過辨識詞彙在句子中的相對關係，來判斷詞彙的類別，這讓模型更為flexible，可以處理新衍生的詞彙。</p>\r\n<h3>如何定義好的元素類別</h3>\r\n<p>在建立一個NER模型時，最常出現不知道該如何將想關注的詞彙，分成幾大類的狀況。這通常是需要一個不斷修正的過程，建議的方式，是先將類別區隔的比較細，這樣即便後來想要使用比較大類的類別進行訓練時，也不需要重新label資料，將其中幾項類別合併成「中類」或是「大類」即可。</p>\r\n<p>另一個在設定label類別過程中，需要確認是否這個類別定義是非常清楚，也就是self-explanatory，實務上，可以讓兩位以上的資料標注人員label同一份文件，如果大家對於要將哪些詞彙歸納在哪個類別上，都沒有什麼歧異，那就表示這個label的類別定義應該是清楚好判斷的。</p>\r\n<p>這個步驟很重要，因為這樣才能確保訓練資料的label品質。</p>\r\n<h3>訓練資料的處理技巧</h3>\r\n<p>針對訓練資料，在放入Bert模型訓練前，還有一個地方要注意，就是Bert最常只能夠接收512個字，當作一筆文本的input。但是大多時候，我們的文章，往往都超過512個字。最簡單地作法，就是直接將文章進行truncate，取前面512個字，但是這樣文章的後面，就沒辨法讓模型學習，所以有另外一個比較好的作法，是將一篇文章，切割成一段一段。例如以一個句點作為切割點。有一些為了增加文句的變化性，也可以用sliding window的方式，將一整段文句，透過slide的方式，生成頭尾和前後段文句都會over-lapping的input。</p>\r\n<p>另外一個常見需要處理的問題，就是整段句子中，都沒有需要被highlight的類別，針對這類句子，就是常見的負樣本，這種樣本通常會比正樣本數量多出非常多，因此在訓練中，可以剔除部份的負樣本，這樣可以減輕在訓練中imbalanced data的狀況，讓模型可以學的更好。\r\n</p>\r\n<h3>如何提升少數樣本的類別準確度</h3>\r\n<p>在分類文本中，一定會有一些類別，因為它的樣本特別少，導致它的分類準確度會下降很多，這時，可以透過confusion matrix的方式，觀察模型到底是在哪幾類別上的分類效果特別差，因此需要針對這些類別的樣本，再進行加工，不論是直接重複製該類別樣本，增加訓練集數量，或是人工製作假的該類別樣本，來讓模型更多機率接觸這類的類別，可以真正地學習到如何正確分類少樣本的類別。</p>\r\n<h3>最後成果</h3>\r\n<p>原本這個專題在使用Bert為主的NER模型訓練時，會發現模型對於負樣本的分類正確度非常高(因為imbalanced data的狀況)，但正樣本的正確度不夠高。因此在這過程中，就經歷了重新整理類別的數量，並且針對訓練的樣本，進行正樣本的over-sampling，還有將文章樣本，改以句子的方式(將句子截短)，作為一個個input，最後讓整體的模型預測達到了97%的正確率，並且也能夠正確辨別出稀少類別。\r\n</p>\r\n<h2>心得小結</h2>\r\n<p>在這兩個案例中，我們探討了幾個建置AI模型的重要觀念，針對結構型資料本身，如何妥善清理與整併資料；針對非結構型的文字訓練資料，如何透過適當的段落切割，就可以強化預訓練模型Bert適應新文本的能力。遇到不平衡資料時，如何透過手動over-sampling的方法，減輕不平衡資料對模型學習效果的影響。當完成模型訓練時，可以使用哪些工具，來解釋模型，找尋真正影響產出的關鍵因子。最後當然還是再一次強調，人工智慧科學家也需要和該問題領域的domain expert合作，一起來建構模型，這樣所產出的模型，往往會比直接一股地使用複雜的模型，丟入大量未經整理的資料，準確度來得高，該模型也會比較精簡，容易解釋與使用。</p>\r\n[medium_end]','AI Application for finance and/or insurance - Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-23 14:08:52','2021-05-23 06:08:52','',15014,'https://en.aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15040,1,'2021-05-23 14:09:13','2021-05-23 06:09:13','','AI Application for finance and/or insurance - Tom Lin','','inherit','closed','closed','','15014-revision-v1','','','2021-05-23 14:09:13','2021-05-23 06:09:13','',15014,'https://en.aiacademy.tw/15014-revision-v1/',0,'revision','',0),(15041,1,'2021-05-23 14:13:11','2021-05-23 06:13:11','[medium_start]\r\n<p>本文整理了台灣人工智慧學校近幾期技術領袖班所產出的邊緣運算(Edge AI)專題，專題可以分成兩個面向，一是在製造業工廠中的Edge AI應用，另一個是日常生活中的Edge AI應用，同時也針對Edge AI的定義和實作方法做一些簡介。</p>\r\n<h2>Edge AI 的發展緣由</h2>\r\n<p>傳統上的AI佈署，是將資料集中後，由一個具備強大算力的伺服器進行模型訓練與預測。為了讓更多使用者同時在不同地方存取、使用這台計算機上的模型，我們會將伺服器連網，並讓網路上的使用者能夠依據指定的安全協定連線到伺服器上。</p>\r\n<p style=font-style:italic>這種將服務架設在雲端伺服器上的應用我們稱為 Cloud AI。</p>\r\n<p>隨著時代演進，Cloud AI形式的AI佈署開始在資料集中所導致的隱私問題，以及通訊的安全與效率等方面受到質疑。</p>\r\n<p style=font-style:italic>於是捨棄雲端伺服器、而直接在邊緣裝置上進行 AI運算的 Edge AI 概念相應而生。</p>\r\n<h3>Edge AI</h3>\r\n<p>Edge AI強調的是讓使用者不需要連線到伺服器，而是直接在邊緣裝置應用AI模型，近期甚至可以在邊緣裝置上微調(Fine-tune)或是透過近年提出的聯邦學習(Federated learning)技術，由不同邊緣裝置在不洩漏資料的條件下共同參與模型訓練以找到更好的模型。\r\n<span style=font-style:italic;display:block>*微調 (Fine-tune): 將已經完成訓練的模型，在新獲取的資料上重新訓練，好讓模型的推論結果在當前環境下表現的更好。</span></p>\r\n<p style=font-style:italic>舉例來說，邊緣裝置可能是你的手機或是家裡的 Webcam，使用 Edge AI來提供 AI服務，可以保證使用者的隱私不會被第三方獲取。</p>\r\n<p>因為Edge AI在近幾年如此的火紅，台灣人工智慧學校的技術領袖班學員中，有許多的專題使用這個AI的前沿技術，並成功佈署於邊緣裝置上，漂亮的實現了Edge AI的技術，成果十分亮眼。\r\n</p>\r\n<p>在本文中會對「工廠生產」以及「日常生活」兩個情境，透過技術領袖班的專題經驗，介紹Edge AI應用。</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa0-500x500.jpeg\" alt=\"Fig.0: AI協助瑕疵檢測是當前最熱門的智慧製造應用之一。\"][/figg]\r\n<h2>Edge AI應用在工廠生產: 瑕疵檢測 (物件偵測/影像分割)</h2>\r\n<p>AI技術應用在工廠生產的瑕疵檢測有兩個典型的場景：\r\n<ol>\r\n    <li>對產線上的產品做立即的瑕疵檢測<span style=display:block;font-size:.9em>廠內加工、組立等生產線環節的零件瑕疵檢測(e.g. 螺絲、排線)</span></li>\r\n    <li>對AOI(自動光學檢查)設備檢測出的瑕疵產品進行複判<span style=display:block;font-size:.9em>在AOI機台自動篩選瑕疵物件後，人工再次判斷是否確實存在瑕疵</span></li>\r\n</ol>\r\n</p>\r\n<h2>AOI與瑕疵檢測</h2>\r\n<p>當我們提到對AOI設備檢測出的瑕疵物件進行複判，可能會是應用在像是NB機殼、滑鼠或鍵盤等外觀件的複判上，或是晶圓、面板、SMT等生產瑕疵的複判上。生產線中可能已經存在著透過傳統電腦視覺方法來實現的AOI檢測機台。</p>\r\n<p>考慮AI導入現有產線的情況。當客戶有更高的品質要求，我們會將現有的自動化瑕疵檢測標準提高，但也因此會造成更多的誤殺，於是人工複判的工作會顯得重要且極具負擔，透過AI輔助瑕疵檢測可以進一步減少需要複判的數量。</p>\r\n<p>而當我們提到對產線物件做瑕疵判斷，那表示生產線中原先是沒有AOI機台的，這時候透過AI實作瑕疵檢測就成了品質管控的第一守門員</p>\r\n<h2>為什麼要用Edge AI</h2>\r\n<p>從系統建置的層面上來看，相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案，使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦，就可以快速的實現應用。</p>\r\n<p style=font-style:italic>在工廠端發展的應用，通訊成本和頻寬是很大的限制因素，而Edge AI可以極大幅度的減少甚至不需要通訊，這讓 Edge AI在工廠端的應用有天生的優勢。</p>\r\n<p>Edge AI的應用可以非常有彈性，例如可以將 Edge AI 實作的瑕疵檢測裝置與自走車結合，形成可移動的檢測工作站；又或者將攝像頭佈署在現有的機械手臂上，不須額外佈署繁瑣系統，無痛升級智慧機械手臂。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標 : 外觀件 AOI後的複判</li>\r\n    <li>資料 : 包含瑕疵的多解析度的影像</li>\r\n    <li>模型 : Yolov4, MaskRCNN</li>\r\n    <li>平台 : Nvidia平台</li>\r\n</ul>\r\n\r\n<h3>實作技巧</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa1.png\" alt=\"Fig.1:直接對整張影像進行影像識別的難度較高，所以如何更有效率的找到可能出現待測物件的區塊(Patch)一直是深度學習電腦視覺領域中的熱門研究。\"][/figg]\r\n\r\n<h3>分割成小影像(patch)</h3>\r\n<p>當瑕疵在影像中很小的時候，將原始影像切分成更細小的區塊(patch)進行偵測可以有效的提升訓練效果。</p>\r\n<p>用物件偵測的形式執行是最直白的解決方案，以Yolo為例，一開始會先以固定比例分割影像，然後進行候選區域估測(Region Proposal)找到有可能包含物件的區塊(Bounding box)，然後透過演算法(e.g. NMS, Non-Maximum Suppression)找到最小的有效區塊，然後才把這個小小的有效區塊放到影像分類的網路中進行預測。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa2.png\" alt=\"Fig.2: 不同的影像增強技巧。\"][/figg]\r\n<h3>用資料增強的手法增加瑕疵影像</h3>\r\n<p>增加瑕疵影像的方法可以是單純的將瑕疵區域框選，針對該區域的影像進行影像的轉置或預處理，然後重新貼合到原始影像上。也可以使用像CutMix等等的特殊方法更好的提升訓練效能。</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n- CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers\r\nwith Localizable Features</p>\r\n<h2>Edge AI應用在日常生活</h2>\r\n<h3>場景一、熱成像影像的行車預警系統 (物件偵測)</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa3.png\" alt=\"Fig.3: 基於熱成像的行人檢測。\"][/figg]\r\n<h4>行車紀錄器與Edge AI</h4>\r\n<p>傳統的行車紀錄器只有錄影功能，而對於錄影過程收集到的資料並沒有善加利用，但事實上，行車紀錄器獲得的影像對駕駛十分有價值，我們可以透過Edge AI與行車紀錄器的結合，產生出令人驚豔的智慧化商品。</p>\r\n<p>使用Edge AI可以保證數據不會被惡意使用或流傳到雲端上，所以很適合與包含隱私資訊(e.g. 行車紀錄器、監視錄影器 )的產品結合，提出一種全新的加值設計，將它與現有的產品做結合，實現智慧化的轉型。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(一)</h5>\r\n<p>行車紀錄器與AI結合，一個很好的應用就是行人偵測與預警系統：為了實現輔助駕駛，即時的服務變得十分重要，Edge AI與傳統AI服務相比，不需要將資料回傳雲端、並等待結果，而是完全在邊緣端進行資料處理、預測，因此會有更高的即時性。</p>\r\n<p>關於 AI的電腦視覺專案，如果要將影像回傳伺服器勢必會占用大量頻寬，倘若將影像壓縮可能會減少幀數或畫值。這使得關於影像專案的實作上，Edge AI顯得相當實用。</p>\r\n<h5>行車紀錄器的加值應用(二)</h5>\r\n<p>在行車預警的場景中，很多時候僅靠RGB的傳統影像並不能很好的識別行人，例如隧道、晚上或者曝光強烈的情況。而熱成像模組已經可以很好的對應不同曝光情況進行對焦和感光度調整，不論是白天或晚上，都有比RGB傳統影像更優異的行人偵測能力。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 透過熱成像影像進行行人偵測，實現行車預警</li>\r\n    <li>資料: FLIR 開源熱成像 dataset</li>\r\n    <li>模型: Yolov4</li>\r\n    <li>平台: 自有平台</li>\r\n</ul>\r\n<h4>影像預處理</h4>\r\n<p>FLIR的熱成像開源資料集為640x512的影像，但專題所使用的熱成像模組卻是另一個規格。不同的解析度會讓模型訓練產生很大的問題，因為單純將影像調整大小並不能很好的將特徵遷移到小的解析度上。</p><p>\r\n為了解決這個問題，本專題先對資料集中的影像增加高斯噪音(Gausian blur)，然後再調整影像大小。並取得相當優異的訓練成果。</p>\r\n<h4>結合RGB的深度感測</h4>\r\n<p>行車預警系統中，與行人之間的距離也相當重要。而如何用單一鏡頭實現深度感測一直是電腦視覺領域很重要的研究課題，本專題使用深度學習的模型 dispnet、monodepth來進行深度預測。</p>\r\n<p>monodepth是針對影片(video)進行預測的自監督模型，透過對影片中第n幀、第n+1幀的影像計算相似度，並計算兩幀之間的轉移矩陣以估計姿態，最後輸出深度圖。\r\n</p>\r\n<p>dispnet繼承自FlowNet，透過卷積神經網路以及光流(optical flow)來實現視差(disparity)以及場景流(scene flow)的估計。(場景流是3D的光流)</p>\r\n<p>REF:<br>\r\n<ul>\r\n    <li>- https://www.flir.com/oem/adas/adas-dataset-form/</li>\r\n    <li>- A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation</li>- Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction\r\n    <li></li>\r\n</ul></p>\r\n<h3>場景二、智慧手機架</h3>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/05/figa4.png\" alt=\"Fig.4: 基於機械手臂的智慧手機架。\"][/figg]\r\n<h4>背景</h4>\r\n<p>經常用手機閱讀、或是觀看Youtube影片的現代人，經常會不經意的把手機斜靠在馬克杯、筆記型電腦或是盒裝牛奶上，做一個簡易的手機支撐架。當然，也有朋友直接購買專用的手機架。而有學員就發想，設計一個智慧手機架，利用AI讓手機架可以自動追隨你擺頭的角度，讓你的視線始終與螢幕保持平行，大大減少了長時間觀影的疲勞。</p>\r\n<h4>Maker與Edge AI</h4>\r\n<p>智慧手機架是一個帶有濃重Maker氣息的專案。動手實作，並快速建立產品雛形，取得反饋並繼續修正，這是Maker手創的重要流程。而Edge AI已經可以結合Maker常用的樹梅派，甚至一些開源的機械手臂，這讓Maker們可以選擇自己熟悉的平台和硬體實現夢想中的專案。</p>\r\n<h4>Edge AI與電腦視覺</h4>\r\n<p>同樣是電腦視覺的任務，與傳統高深的演算法比較起來，深度學習大大降低了建立模型的難度，尤其是一些常見的生活應用，諸如：口罩偵測、馬克杯辨識、門禁系統等，這些應用甚至不需要特別收集資料，只要使用別人已經開源的資料集就可以實現。</p>\r\n<p>而Edge AI則進一步降低了系統建置的成本。免去了集中式AI繁瑣的系統，用微型開發版(RPI、Jetson nano)和一些易用的python套件，就可以在各種Maker應用中實作AI應用。</p>\r\n<ul>\r\n    <li>專案目標: 控制手機架自動跟隨頭部傾斜角度，並結合手勢控制</li>\r\n    <li>資料: 使用者影像</li>\r\n    <li>模型: MTCNN、Yolov4、FSA-NET、WHE-Net</li>\r\n    <li>平台: Nvidia平台、yahboom dofbot</li>\r\n</ul>\r\n<h2>結語</h2>\r\n<p>以手機架的控制為例，學員使用的4個模型中，包括偵測人臉的MTCNN、計算頭部姿態的FSA-NET、WHE-Net都是不需要額外收集資料的預訓練模型，而Yolo在應用時，只要收集少量的資料(單一類別約100張以內)，就可以有足以實用的準確率。</p>\r\n<p>與傳統的AI系統比較起來，Edge AI不需要伺服器、也不需要前後端串接和資料庫，只需要單一開發版(微型電腦)就可以建立一個AI系統。\r\n</p>\r\n<p>如果想要嘗試 Edge AI，筆者會建議從電腦視覺的專案開始實作，硬體的部分不論是 Intel、Google、Nvidia 又或是新創 Kneron 等等在市面上都已經有可以讓一般消費者購買的加速棒或硬體平台，同時也有大量的教學文件，非常好上手，很推薦對 AI 有興趣的人動手玩創意。</p>\r\n<h2>圖片來源</h2>\r\n<ul>\r\n    <li>Fig.0: <a target=_blank href=https://www.freepik.com/vectors/business rel=\"noreferrer nofollow\">Business vector created by dooder — www.freepik.com</a></li>\r\n    <li>Fig.1: Deep Neural Networks Segment Neuronal Membranes in Electron Microscopy Images</li>\r\n    <li>Fig.2: CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features</li>\r\n    <li>Fig.3: FLIR Thermal Dataset for Algorithm Training</li>\r\n    <li>Fig.4: 台灣人工智慧學校</li>\r\n</ul>\r\n[medium_end]','Edge AI Introduction and examples - Mr. Wang','','inherit','closed','closed','','14995-revision-v1','','','2021-05-23 14:13:11','2021-05-23 06:13:11','',14995,'https://en.aiacademy.tw/14995-revision-v1/',0,'revision','',0),(15042,1,'2021-05-23 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In light of these challenges, we must find new ways to strengthen our industries from the inside out.<br>\r\n<br>\r\nThat’s why Taiwan AI Academy has made it our mission to nurture a new generation of qualified tech professionals - we believe that they are the key to weathering the new challenges of globalization and will help revitalize the innovative tech ecosystem of Taiwan.<br>\r\n<br>\r\n<h2>Short Term: Promote industry-academic collaboration</h2>\r\nThough Taiwan continues to make great strides in promoting industry-academic partnership, it stays true that instructors in academia, whose professional experience tilts more towards research and education, can benefit from more exposure to business and operational aspects of relevant industries. On the other hand, though businesses may have access to a wealth of information, they focus most of the attention on production and product development, while lacking the proper resources and technology for research and development, as shown below:<br>\r\n<br>\r\n\r\n[figg src=\"2021/06/g-1.png\"]Figure 1. The gap between academia and business[/figg]\r\n\r\nOur goal is to elevate industry-academic partnership, so as to empower businesses to leverage academia’s research and development resources to accelerate AI application, as shown in the following figure: <br>\r\n<br>\r\n\r\n[figg src=\"2021/06/g-2.png\"]Figure 2 Bridging the gap between academia and business[/figg]\r\n\r\nTaiwan AI Academy will continue to help businesses to integrate AI into industry practices through talent cultivation, technical exchange, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.<br>\r\n<br>\r\n[figg src=\"2021/06/g-3.jpg\"][/figg]\r\n<h2>Long-Term: adaptation and advancement with time</h2>\r\nTalent cultivation is only the first step. Over the long-run, Taiwan AI Academy will not only promote AI industrialization, but also utilize AI as the driver for establishing innovation ecosystems for the industries, thus accelerating Taiwan’s innovative growth.<br>\r\n<br>\r\nThe Academy’s role will also become more diversified with the increasingly maturing AI technology, application development and changes in businesses demand. Through our platform, and the continued industry-academic collaboration, Taiwan will have a more competitive talent pool. Through this effort, Taiwanese businesses will be well-positioned to use AI to create significant value.\r\n\r\n</div>','Goals','','publish','closed','closed','','goals','','','2022-04-27 09:39:42','2022-04-27 01:39:42','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15047',0,'page','',0),(15049,1,'2021-05-23 15:40:01','2021-05-23 07:40:01','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>培育台灣產業數位轉型的關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/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>','About us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-05-23 15:40:01','2021-05-23 07:40:01','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15050,1,'2021-05-23 15:40:09','2021-05-23 07:40:09','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙，同時建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>培育台灣產業數位轉型的關鍵課程</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-05-23 15:40:09','2021-05-23 07:40:09','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15051,1,'2021-05-23 15:40:18','2021-05-23 07:40:18','','Goals','','inherit','closed','closed','','15047-revision-v1','','','2021-05-23 15:40:18','2021-05-23 07:40:18','',15047,'https://en.aiacademy.tw/15047-revision-v1/',0,'revision','',0),(15052,1,'2021-05-23 15:40:31','0000-00-00 00:00:00','','Advantages','','draft','closed','closed','','','','','2021-05-23 15:40:31','2021-05-23 07:40:31','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15052',0,'page','',0),(15054,1,'2021-05-23 15:40:31','2021-05-23 07:40:31','','Advantages','','inherit','closed','closed','','15052-revision-v1','','','2021-05-23 15:40:31','2021-05-23 07:40:31','',15052,'https://en.aiacademy.tw/15052-revision-v1/',0,'revision','',0),(15055,1,'2021-05-23 15:40:41','0000-00-00 00:00:00','','Achievements','','draft','closed','closed','','','','','2021-05-23 15:40:41','2021-05-23 07:40:41','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15055',0,'page','',0),(15057,1,'2021-05-23 15:40:41','2021-05-23 07:40:41','','Achievements','','inherit','closed','closed','','15055-revision-v1','','','2021-05-23 15:40:41','2021-05-23 07:40:41','',15055,'https://en.aiacademy.tw/15055-revision-v1/',0,'revision','',0),(15058,1,'2021-05-23 15:56:56','2021-05-23 07:56:56','<p>The AI Industrial Program is a unique feature of the Taiwan AI Academy. Aiming at the needs of separated industries, Taiwan AI Academy has in-depth discussions with business leaders and domain experts. It has designed industrial programs that meet the industries\' characteristics and actual needs collaboratively. Now we have already delivered special classes for intelligent medical care and intelligent manufacturing.\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/ind-0.jpg /></p>\r\n<h2 style=margin-bottom:8px>AI Industrial program for intelligent manufacturing</h2>\r\n<p><img class=float-img-in-p src=/wp-content/uploads/2021/06/ind-1.jpg />According to the characteristics of industrial clusters in various regions of Taiwan, we plan and design an industrial program for intelligent manufacturing in north Taiwan, concentrating the theme of semiconductor/electronic OEM/ODM. We\'re focusing on the machinery industry and small and medium-sized traditional processing/assembly production for central Taiwan; In southern Taiwan, we aim to the steel industry/petrochemical industry/large continuous production industry.\r\n</p><p>In summary, we have designed this program from the perspective of the most concern of the manufacturing industry, with the improvement of business performance. It discusses the critical issues of the application of artificial intelligence in intelligent manufacturing.\r\n</p>\r\n<h2 style=margin-bottom:8px>AI Industrial program for intelligent medical care</h2>\r\n<p><img class=float-img-in-p src=/wp-content/uploads/2021/06/ind-2.jpg />The Industrial Program for Intelligent medical care is an intensive course designed by the Taiwan AI Academy, and it is for practitioners in the medical industry in Taiwan. We expect medical industry practitioners to quickly and systematically grasp the latest trends in artificial intelligence technology through the intelligent medical care industrial program and thoroughly understand artificial intelligence technology. The practitioners can practically apply artificial intelligence and know its capabilities, limitations, and future development.</p>\r\n<p>\r\nThrough this program, we have expected that medical professional knowledge and artificial intelligence can be integrated and utilized in various aspects, such as testing, treatment, care, and management. </p>\r\n<p>\r\nIn summary, this program aims to maintain Taiwan\'s leading global medical quality, solve urban-rural gaps in medical resources, and protect health and improve the quality of life through AI.</p>\r\n','AI Industrial Program','','publish','closed','closed','','class-industrial','','','2021-06-06 23:55:13','2021-06-06 15:55:13','',0,'https://en.aiacademy.tw/?p=15058',249,'post','',0),(15059,1,'2021-05-23 15:56:56','2021-05-23 07:56:56','<div class=v2intro>\r\n<p>\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將以為期十六周，每周三天（三、五、六），朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與<a href=\"/corporate-partner/\">產業的連結</a>，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們將在期末安排專題成果發表會促進各領域專家的交流，讓本班所培訓之人工智慧人才無論是在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>\r\n[p]各地開課詳情請參考簡章[/p]\r\n<div style=\"text-align: center;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tc/\">台中分校簡章</a><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-st/\">南部分校簡章</a></div>\r\n</div><!--v2intro-->','產業班簡介','','inherit','closed','closed','','15058-revision-v1','','','2021-05-23 15:56:56','2021-05-23 07:56:56','',15058,'https://en.aiacademy.tw/15058-revision-v1/',0,'revision','',0),(15060,1,'2021-05-23 15:58:14','2021-05-23 07:58:14','','Home','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2021-05-23 15:58:14','2021-05-23 07:58:14','',2,'https://en.aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(15061,1,'2021-05-23 15:59:47','2021-05-23 07:59:47','','Home','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2021-05-23 15:59:47','2021-05-23 07:59:47','',2,'https://en.aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(15062,1,'2021-05-23 16:04:10','2021-05-23 08:04:10','<div id=\"aboutus-alike\">\r\n\r\n<img style=\"width: 450px; max-width: 80%;\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/Advantage.png\" alt=\"Advantages\" />\r\n<br>\r\n\r\nIn addition to training new tech professionals with leadership qualities and the requisite know-how, Taiwan AI Academy is also deeply concerned with the democratization of AI technology - accessibility and availability for all.<br>\r\n<br>\r\nAs such, we’ve dedicated ourselves to helping entities from all different sectors - including government institutions, NPO’s, for-profit organizations, as well as enterprises large-and-small - explore methods to apply AI technology to their respective fields.<br>\r\n<br>\r\nOur ultimate goal? More competitive industries, a more effective government, and more scientific breakthroughs to create a better society for the people of Taiwan.<br>\r\n<br>\r\n\r\n<dl>\r\n\r\n<dt>- Intensive Training</dt>\r\n<dd>Taiwan AI Academy offers a technical leader training course and a weekend training course for managers, each of which lasts for 4 months.<br>\r\n<br>\r\nStudents of the AI Engineers course are admitted via entrance examination, which includes five subjects: programming, linear algebra, calculus, probability, and statistics. The course aims to impart the latest in machine learning and deep learning technologies to engineers who have yet to be exposed to AI so they can apply the knowledge to business problems at the end of the course.<br>\r\n<br>\r\nThe Business Manager’s Course offers systematic AI training for professional managers. Mid-to-high-level managers must have sufficient knowledge of AI to make the correct decisions and resolve real-life problems with AI technology once institutions introduce the technology into their operations.<br>\r\n<br>\r\nAt the end of both courses, a series of special seminars give managers the opportunity to engage with the technical team, learn how to identify problems during internships, resolve real-life problems, and introduce the relevant skills into their respective industries.</dd>\r\n<br>\r\n<dt>- Master Instructors</dt>\r\n<dd>Dr. Sheng-wei Chen hosted the Taiwan Data Science and Artificial Intelligence Annual Conference between 2014-2020. Hundreds of world-class industry experts and scholars from various fields and disciplines have been invited from home and abroad to speak at the conference since its inception. Therefore, we were able to assemble a world-class AI faculty team when Taiwan AI Academy was established affording our students the most comprehensive curriculum and practical knowledge that the industry has to offer.<br>\r\n<br></dd>\r\n<img style=\"width: 600px; max-width: 100%;\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/adv.jpg\" alt=\"Advantages\" />\r\n<br>\r\n<dt>- Alternative Solutions</dt>\r\n<dd>The issue of managing staff remains one of the greatest concerns of many companies. Scheduling difficulties make it hard for employees to take significant time off work to attend training at Taiwan AI Academy. In order to overcome this problem, we’ve offered an alternative that allows companies to assign certain problems to select employees, who then attend the Technical Leadership Course and tackle these problems in class as a final research project or exam topic for the course.<br>\r\n<br>\r\nAfter finishing the course, the company may choose to incorporate the AI solution developed in class into their business processes. Taiwan AI Academy may deploy staff to facilitate and assist the integration process and help the company fully utilize AI technology to increase their productivity and output.\r\n</dd>\r\n<br>\r\n<dt>- Local link</dt>\r\n<dd>Taiwan AI Academy has invited the Economic Development Bureaus of six major cities across Taiwan to attend a series of weekend seminars for managers. Several intermediate executives with decision-making authority in the planning and budgeting of industrial zones have also been invited to take part in these seminars.<br>\r\n<br>\r\nBy bringing together the private and public sectors, the objective of the seminars is to promote internal innovation and provide assistance to various enterprises.<br>\r\n<br>\r\nTaiwan AI Academy also invited the aforementioned six major cities to recommend the top 20 most important local manufacturers and invited them to partake in Technical Leadership courses in an effort to inspire greater innovation in the field of AI.\r\n</dd>\r\n</dl>\r\n</div>','Advantages','','publish','closed','closed','','advantages','','','2022-04-27 13:31:35','2022-04-27 05:31:35','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15062',0,'page','',0),(15064,1,'2021-05-23 16:03:29','2021-05-23 08:03:29','','Advantages','','inherit','closed','closed','','15062-revision-v1','','','2021-05-23 16:03:29','2021-05-23 08:03:29','',15062,'https://en.aiacademy.tw/15062-revision-v1/',0,'revision','',0),(15065,1,'2021-05-23 16:03:53','2021-05-23 08:03:53','<style>\r\n#bd #achievement-alike img{float:left;max-width:250px;margin:7px 12px 12px 0}\r\n#bd #achievement-alike dd::after{content:\'\';clear:both;display:block;visibility:hidden;height:0}\r\n#bd #achievement-alike dt{clear:both;margin-top:30px}\r\n</style>\r\n\r\n<div id=achievement-alike>\r\n<br>\r\n<p>Taiwan AI Academy was established in 2018. Since then we have collaborated with 300 instructors and trained over 1,700 companies, cumulating over 8,000 alumni from across different industries and regions. As such, Taiwan AI Academy has become one of the world’s leading institutes promoting industry participation in the field of artificial intelligence.</p>\r\n<p>Employees from across a wide range of industries are sent to us for training and often return to the company to launch new and successful AI projects. The scope of our courses has extended from simple optimization of the production line and associated process to encompass other processes and aspects of business operations, including finance, sales, and warehouse management.</p>\r\n\r\n<dl>\r\n<dt>-  Textile industry</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/001.jpg alt=\"Textile industry\" />In the past, Everest Textile Co., Ltd. had to rely on the judgment of experienced employees and the human eye to detect color changes during the dyeing and finishing process in textile production. After receiving training at Taiwan AI Academy, several senior executives and technicians successfully integrated AI “color-matching” technology into the dying process and also utilized AI image recognition for cloth inspection, saving approximately 50% in manpower and recovering their investment within six months.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Petrochemical industry</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/002.jpg alt=\"Petrochemical industry\" />Within the petrochemical industry, the greatest hurdle to AI integration lies in the careful control of various parameters (e.g., temperature) during the oil refining process - the raw materials are highly complex, with hundreds of parameters to consider.<br>\r\n<br>\r\nThe Formosa Plastics Group had collaborated with several well-known software companies in the past, yet the convoluted processes would always stump the software engineers.<br>\r\n<br>\r\nThe problem persisted until an ad hoc team from the Formosa Plastics Group was sent to Taiwan AI Academy for training. Deeply familiar with the oil-refining process, the employees were able to develop a working algorithm within a year and significantly increased the revenue generated from a single refinery tank.<br>\r\n<br>\r\nThe algorithm eventually became the model for AI applications in oil refineries across the world.<br>\r\n \r\n</dd>\r\n<dt>-  Aquaculture</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/003.jpg alt=\"Aquaculture industry\" />AI has wide-reaching potential even within the aquaculture industry. Apollo Aquatic is the first aquaculture farm in Taiwan to obtain an EU certification and after being introduced to AI technology, they were able to conserve 50% of the energy required to maintain milkfish breeding ponds. An AI warning system also alerted the farm on potential losses due to climate factors at least two days prior.<br>\r\n</dd>\r\n\r\n<dt>-  Healthcare</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/004.jpg alt=\"Healthcare industry\" />Trainees from the Taichung Branch of Taipei Veterans General Hospital collaborated with Tung-Hai University to generate early warning reports in order to alert staff if a patient’s health deteriorates. Artificial intelligence was used to assist the healthcare team, allowing them to quickly identify patients with rapidly deteriorating conditions and provide timely medical intervention. The application is expected to save the lives of 900 patients every year, and is a prime example of Taiwan AI Academy’s participation in university-industry collaboration within the medical field.</dd>\r\n</dl>\r\n</div>','Achievements','','publish','closed','closed','','achievements','','','2022-04-27 13:35:17','2022-04-27 05:35:17','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15065',0,'page','',0),(15067,1,'2021-05-23 16:03:49','2021-05-23 08:03:49','','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-revision-v1','','','2021-05-23 16:03:49','2021-05-23 08:03:49','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-revision-v1/',0,'revision','',0),(15071,1,'2021-05-29 10:15:12','2021-05-29 02:15:12','','bnr01_','','inherit','closed','closed','','bnr01_','','','2021-05-29 10:15:12','2021-05-29 02:15:12','',0,'https://en.aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/bnr01_.png',0,'attachment','image/png',0),(15072,1,'2021-05-29 10:15:18','2021-05-29 02:15:18','','bnr02_','','inherit','closed','closed','','bnr02_','','','2021-05-29 10:15:18','2021-05-29 02:15:18','',0,'https://en.aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/bnr02_.png',0,'attachment','image/png',0),(15074,1,'2021-05-29 11:55:24','2021-05-29 03:55:24','','bnr03_','','inherit','closed','closed','','bnr03_','','','2021-05-29 11:55:24','2021-05-29 03:55:24','',0,'https://en.aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/05/bnr03_.png',0,'attachment','image/png',0),(15075,1,'2021-05-29 12:49:03','2021-05-29 04:49:03','<p>The AI Talent Matching Platform (<a href=\"//jobs.aiacademy.tw\" target=\"_blank\">jobs.aiacademy.tw</a>) is a free service provided by the official website of Taiwan Artificial Intelligence Academy.AI-related talents or manufacturers can apply for AI jobs according to job categories and post vacancies in related fields after registration.</p><p>Find your best match, just sign up!</p>\r\n<a href=\"//jobs.aiacademy.tw\" target=\"_blank\"><img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/jobs.png\" style=\"display:block;margin:auto;max-width:80%;width:600px\" alt=\"Jobs Matching\" /></a>','Jobs Matching','','publish','closed','closed','','jobs-matching','','','2021-06-07 00:12:46','2021-06-06 16:12:46','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15075',0,'page','',0),(15077,1,'2021-05-29 12:49:03','2021-05-29 04:49:03','','Jobs Matching','','inherit','closed','closed','','15075-revision-v1','','','2021-05-29 12:49:03','2021-05-29 04:49:03','',15075,'https://en.aiacademy.tw/15075-revision-v1/',0,'revision','',0),(15078,1,'2021-05-29 12:49:42','2021-05-29 04:49:42','jobs matching introduction','Jobs Matching','','inherit','closed','closed','','15075-revision-v1','','','2021-05-29 12:49:42','2021-05-29 04:49:42','',15075,'https://en.aiacademy.tw/15075-revision-v1/',0,'revision','',0),(15082,1,'2021-05-29 12:57:35','2021-05-29 04:57:35','<p>The current status of Taiwan\'s industry-academic cooperation is that professors in academia do not have business and operating experience, and are prone to rely on basic research. Although enterprises have endless sources of information, they often do not have sufficient Research and Development energy and technology, and most of them focus only on production and product development, as shown below:</p>','Goal','','inherit','closed','closed','','15047-revision-v1','','','2021-05-29 12:57:35','2021-05-29 04:57:35','',15047,'https://en.aiacademy.tw/15047-revision-v1/',0,'revision','',0),(15083,1,'2021-05-29 12:58:55','2021-05-29 04:58:55','<p>Taiwan AI Academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. \r\nThe training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain. </p>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-05-29 12:58:55','2021-05-29 04:58:55','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15084,1,'2021-05-29 12:59:30','2021-05-29 04:59:30','<p>Since the Taiwan AI Academy was established in 2018, about 300 teachers and more than 1,700 companies have been trained and approximately 7,500 alumni have matriculated. These alumni are located in different industries and regions, and have become the best promoters for companies to actively participate in the field of artificial intelligence.</p>','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-revision-v1','','','2021-05-29 12:59:30','2021-05-29 04:59:30','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-revision-v1/',0,'revision','',0),(15085,1,'2021-05-29 13:00:36','2021-05-29 05:00:36','<dl>\r\n<dt>- Intensive training</dt>\r\n<dd>The Taiwanese AI Academy opened a technical leader training course and a manager\'s weekend training course, each of which lasted for 4 months.\r\n</dd>\r\n</dl>','Advantages','','inherit','closed','closed','','15062-revision-v1','','','2021-05-29 13:00:36','2021-05-29 05:00:36','',15062,'https://en.aiacademy.tw/15062-revision-v1/',0,'revision','',0),(15086,1,'2021-05-29 13:05:36','2021-05-29 05:05:36','<p>\"Improving the competitiveness of Taiwan\'s industries with artificial intelligence\" is the vision of Taiwan AI Academy since its establishment. We hope that by cultivating many AI talents, all industries in Taiwan can make breakthroughs through artificial intelligence technology. As of today, more than 7,000 industrial AI talents have been trained, helping 1,500 companies to promote industrial AI.\r\n</p>\r\n<p>Because of this, Taiwan AI Academy has launched AI liberal arts program. Its purpose is to empower all business leaders and essential cadres, establish a common communication language, and align with corporate goals. That is, through integrated tools and modules : (1) AI and digital transformation basic knowledge training, (2)advisory type AI topic selection guidance, (3)AI competitions testing and ability verification, (4)AI technology exploration, stepping out a steady pace of AI, and showing full competitiveness.\r\n</p>\r\n[figg src=\"2021/06/Liberal.png\"][/figg]','AI Liberal Arts Program','','publish','closed','closed','','ai-liberal','','','2021-06-06 23:03:03','2021-06-06 15:03:03','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15086',0,'page','',0),(15088,1,'2021-05-29 13:05:26','2021-05-29 05:05:26','','AI Liberal','','inherit','closed','closed','','15086-revision-v1','','','2021-05-29 13:05:26','2021-05-29 05:05:26','',15086,'https://en.aiacademy.tw/15086-revision-v1/',0,'revision','',0),(15089,1,'2021-05-29 13:05:36','2021-05-29 05:05:36','introduce','AI Liberal','','inherit','closed','closed','','15086-revision-v1','','','2021-05-29 13:05:36','2021-05-29 05:05:36','',15086,'https://en.aiacademy.tw/15086-revision-v1/',0,'revision','',0),(15091,1,'2021-05-29 13:24:08','2021-05-29 05:24:08','<p>Based on the mission of our Taiwan AI Academy – enabling the employees from different industries with AI knowledge and technology, Technical Professionals Class offer the students 16-week course with 3 days in a week. \r\n</p>\r\n<p>This course can be separated into two parts: (1) theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\r\n<dl>\r\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\r\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 10 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics. </dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to learn the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they faces in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dt>','Technical Professionals Class','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2021-05-29 13:24:08','2021-05-29 05:24:08','',169,'https://en.aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(15092,1,'2021-06-06 23:45:09','2021-06-06 15:45:09','<style>\n#bd #class-tech-rwd01{margin-top:8px}\n#bd #class-tech-rwd01 img{float:left;width:32%;margin-right:1%;max-width:330px}\n@media screen and (max-width:600px){\n#bd #class-tech-rwd01 img{width:51%;margin:0 auto 8px;display:block;float:none}\n}\n@media screen and (max-width:400px){\n#bd #class-tech-rwd01 img{width:60%;margin:0 auto 8px;display:block;float:none}\n}\n<div id=aboutus-alike>\n</style><p>Based on the mission of our Taiwan AI Academy – enabling the employees from different industries with AI knowledge and technology, Technical Professionals Class offers the students 16-week course with 3 days in a week. \n</p>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/T.jpg\" width=550 style=display:block;margin:auto />\n<div id=class-tech-rwd01>\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/t1.jpg\"  />\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/t2.jpg\"  />\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/t3.jpg\"  />\n<div style=clear:both></div>\n</div>\n<p>This course can be separated into two parts: (1) theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\n<div id=\n<dl>\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 9 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics.\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/Theory.png\"  />\n</dd>\n<dt>(2) Term project:</dt>\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to understand the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they encounter in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\n</dt>\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\n<dl>\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\n<dd>\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c1.jpg />\n<ul><li>Purpose: Use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/>https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/</a>\n</ul>\n</dd>\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\n<dd>\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c2.jpg />\n<ul><li>Purpose: Use Lego and other mechanics to build a pipeline, which carries the coffee beans to the camera, to judge bean is OK or with problems, by AI technology, and then automatically send beans to two buckets (OK and NG) respectively.\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/>https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/</a>\n</ul>\n</dd>\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\n<dd>\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c3.jpg />\n<ul><li>Purpose: Use smartphone as an edge device. The app inside that smartphone can determine the driver whether to behave sleepy from its facial expression. Once the app finds drowsy driving, it will warn and suggest the driver by voice.\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/>https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/</a>\n</ul>\n</dd>\n<dt>Project 4: Smart Trash Can</dt>\n<dd>\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c4.jpg />\n<ul><li>Purpose: This smart trash can uses camera to determine what kind of trash the person is carrying, and automatically open the door for that kind of trash.\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/>https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/</a>\n</ul></dd>\n</dl>\n</div>','Technical Professionals Program in Artificial Intelligence','','inherit','closed','closed','','169-autosave-v1','','','2021-06-06 23:45:09','2021-06-06 15:45:09','',169,'https://en.aiacademy.tw/169-autosave-v1/',0,'revision','',0),(15093,1,'2021-05-29 13:27:08','2021-05-29 05:27:08','<p>Based on the mission of our Taiwan AI Academy – enabling the employees from different industries with AI knowledge and technology, Technical Professionals Class offer the students 16-week course with 3 days in a week. \r\n</p>\r\n<p>This course can be separated into two parts: (1) theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\r\n<dl>\r\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\r\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 10 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics. </dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to learn the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they faces in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dt>\r\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\r\n<dl>\r\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\r\n<li>Video: https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use Lego and other mechanics to build a pipeline which carries the coffee beans to the camera, for classification good bean or bean with problems, and then automatically send to two buckets respectively.\r\n<li>Video: https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use smartphone as an edge device. The app inside the smartphone will determine the driver whether to behave sleepy by the action in their face. Once the app finds drowsy driving, it will warn to driver by voice and suggest.\r\n<li>Video: https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 4: Smart Trash Can</dt>\r\n<dd><ul><li>Purpose: this smart trash can uses camera to determine what kind of trash the person is carrying, and automatically open the door for that kind of trash.\r\n<li>Video: https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/\r\n</ul></dd>\r\n<dt>Project 5: MRT Crowd Estimation</dt>\r\n<dd>\r\n<ul>\r\n<li>Purpose: \r\n<li>Picture:\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n</dl>','Technical Professionals Class','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2021-05-29 13:27:08','2021-05-29 05:27:08','',169,'https://en.aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(15094,1,'2021-05-29 13:28:31','2021-05-29 05:28:31','<p>Based on the mission of our Taiwan AI Academy – enabling the employees from different industries with AI knowledge and technology, Technical Professionals Class offer the students 16-week course with 3 days in a week. \r\n</p>\r\n<p>This course can be separated into two parts: (1) theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\r\n<dl>\r\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\r\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 10 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics. </dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to learn the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they faces in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dt>\r\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\r\n<dl>\r\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/>https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use Lego and other mechanics to build a pipeline which carries the coffee beans to the camera, for classification good bean or bean with problems, and then automatically send to two buckets respectively.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/>https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use smartphone as an edge device. The app inside the smartphone will determine the driver whether to behave sleepy by the action in their face. 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Please refer below course roadmap for the detail of 10 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics. </dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to learn the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they faces in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dt>\r\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\r\n<dl>\r\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/>https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/</a>尚待 DH 設成anyone can view\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use Lego and other mechanics to build a pipeline which carries the coffee beans to the camera, for classification good bean or bean with problems, and then automatically send to two buckets respectively.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/>https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/</a>尚待 DH 設成anyone can view\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use smartphone as an edge device. 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Although enterprises have endless sources of information, they often do not have sufficient Research and Development energy and technology, and most of them focus only on production and product development, as shown below:</p>\r\n[figg src=\"\" cap=\"Figure 1. The gap between academia and business\"][/figg]\r\n<p>One of the missions that Taiwan AI Academy must continue to practice is to increase the energy of collaboration between industry and academia so that the research and development energy of academia can be used by industry to accelerate the application of artificial intelligence, as shown in the following figure:</p>\r\n[figg src=\"\" cap=\"Figure 2 Bridging the gap between academia and business\"][/figg]\r\n<p>Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n<h2>Long Term: Tasks advance with the time</h2>\r\n<p>Talent cultivation is only the first step. In the future, Taiwan AI Academy will not only continue to promote the industrialization of artificial intelligence, but also use artificial intelligence as the driving force to the innovation-industry ecosystem, leading Taiwan to take a new path.</p>\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value.</p>','Goal','','inherit','closed','closed','','15047-revision-v1','','','2021-05-29 13:38:16','2021-05-29 05:38:16','',15047,'https://en.aiacademy.tw/15047-revision-v1/',0,'revision','',0),(15098,1,'2021-05-29 13:39:18','2021-05-29 05:39:18','<dl>\r\n<dt>- Intensive training</dt>\r\n<dd><p>The Taiwanese AI Academy opened a technical leader training course and a manager\'s weekend training course, each of which lasted for 4 months.\r\n<p>Students in the AI Engineers Class must first pass an entrance exam. The entrance exam includes five subject areas: programming, linear algebra, calculus, probability, and statistics. The training aims to enable engineers, who do not thoroughly understand artificial intelligence at the beginning, to use the latest machine learning and deep learning technologies to solve business problems by the end of the course.\r\n<p>The Business managers class is a systematic course for professional managers. Middle-to-high-level managers must have sufficient knowledge of artificial intelligence to correctly judge and solve actual problems with artificial intelligence when the enterprise introduces artificial intelligence operationally.\r\n<p>At the end of the course, the  AI Engineers class and the Business Manager class are arranged to conduct special seminars allowing managers to interact with the technical team, define problems during internships, solve practical problems, and introduce relevant skills into industries.\r\n</dd>\r\n</dl>','Advantages','','inherit','closed','closed','','15062-revision-v1','','','2021-05-29 13:39:18','2021-05-29 05:39:18','',15062,'https://en.aiacademy.tw/15062-revision-v1/',0,'revision','',0),(15099,1,'2021-06-06 23:05:01','2021-06-06 15:05:01','\n<dl>\n<dt>- Intensive training</dt>\n<dd><p>The Taiwanese AI Academy opened a technical leader training course and a manager\'s weekend training course, each of which lasted for 4 months.\n<p>Students in the AI Engineers Class must first pass an entrance exam. The entrance exam includes five subject areas: programming, linear algebra, calculus, probability, and statistics. The training aims to enable engineers, who do not thoroughly understand artificial intelligence at the beginning, to use the latest machine learning and deep learning technologies to solve business problems by the end of the course.\n<p>The Business managers class is a systematic course for professional managers. Middle-to-high-level managers must have sufficient knowledge of artificial intelligence to correctly judge and solve actual problems with artificial intelligence when the enterprise introduces artificial intelligence operationally.\n<p>At the end of the course, the  AI Engineers class and the Business Manager class are arranged to conduct special seminars allowing managers to interact with the technical team, define problems during internships, solve practical problems, and introduce relevant skills into industries.\n</dd>\n<dt>-  Master teachers</dt>\n<dd>\n<p>Researcher Dr. Shengwei Chen had hosted the Taiwan Data Science and Artificial Intelligence Annual Conference since 2014 and invited nearly 200 first-class industry experts and scholars in related fields, at home and abroad, to give lectures within these four years. Accordingly, as soon as the Taiwan AI Academy was established, the best teachers in Taiwan in the field of artificial intelligence were easily assembled, providing the most complete knowledge system and application experience of industry professionals.\n<dt>-  Relocation solution</dt>\n<dd><p>Many companies are hindered by manpower issues, such as scheduling, and are unable to let employees take time off work for two work days a week to study at the Taiwan AI Academy. In order to help companies overcome this problem, we launched a \"relocation solution:” The company assigns select employees to take up difficult problems within their companies to participate in the technical leadership class course, and use these problems as final research or exam topics of the course, which effectively solves the demand for talent training and problem solving at the same time.</p>\n<p>After the student graduates, if the company decides to fully introduce into the business process the solutions figured out in the course, the Taiwan AI Academy can send staff to help the company utilize artificial intelligence to increase productivity, output value and transformation from different perspectives.\n</p>\n</dd>\n<dt>-  Local link</dt>\n<dd>\n<p>The Taiwan AI Academy also cooperates with six major cities in Taiwan, inviting the economic development bureaus of these six cities and other intermediate executives who have decision-making authority in planning and budgeting from industrial zones, to participate in weekend seminars for managers. Combining the power of industry and government, the objective of the training is to promote internal innovation and to provide the assistance requested by enterprises.\n<p>The Taiwan AI Academy also invited six major cities to recommend each city\'s most important top-20 manufacturers, and invited them to join technical leadership training classes to create more artificial intelligence innovative solutions.\n</dd>\n</dl>','Advantages','','inherit','closed','closed','','15062-autosave-v1','','','2021-06-06 23:05:01','2021-06-06 15:05:01','',15062,'https://en.aiacademy.tw/15062-autosave-v1/',0,'revision','',0),(15100,1,'2021-05-29 13:41:03','2021-05-29 05:41:03','<dl>\r\n<dt>- Intensive training</dt>\r\n<dd><p>The Taiwanese AI Academy opened a technical leader training course and a manager\'s weekend training course, each of which lasted for 4 months.\r\n<p>Students in the AI Engineers Class must first pass an entrance exam. The entrance exam includes five subject areas: programming, linear algebra, calculus, probability, and statistics. The training aims to enable engineers, who do not thoroughly understand artificial intelligence at the beginning, to use the latest machine learning and deep learning technologies to solve business problems by the end of the course.\r\n<p>The Business managers class is a systematic course for professional managers. Middle-to-high-level managers must have sufficient knowledge of artificial intelligence to correctly judge and solve actual problems with artificial intelligence when the enterprise introduces artificial intelligence operationally.\r\n<p>At the end of the course, the  AI Engineers class and the Business Manager class are arranged to conduct special seminars allowing managers to interact with the technical team, define problems during internships, solve practical problems, and introduce relevant skills into industries.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Master teachers</dt>\r\n<dd>\r\n<p>Researcher Dr. Shengwei Chen had hosted the Taiwan Data Science and Artificial Intelligence Annual Conference since 2014 and invited nearly 200 first-class industry experts and scholars in related fields, at home and abroad, to give lectures within these four years. Accordingly, as soon as the Taiwan AI Academy was established, the best teachers in Taiwan in the field of artificial intelligence were easily assembled, providing the most complete knowledge system and application experience of industry professionals.\r\n<dt>-  Relocation solution</dt>\r\n<dd><p>Many companies are hindered by manpower issues, such as scheduling, and are unable to let employees take time off work for two work days a week to study at the Taiwan AI Academy. In order to help companies overcome this problem, we launched a \"relocation solution:” The company assigns select employees to take up difficult problems within their companies to participate in the technical leadership class course, and use these problems as final research or exam topics of the course, which effectively solves the demand for talent training and problem solving at the same time.</p>\r\n<p>After the student graduates, if the company decides to fully introduce into the business process the solutions figured out in the course, the Taiwan AI Academy can send staff to help the company utilize artificial intelligence to increase productivity, output value and transformation from different perspectives.\r\n</p>\r\n</dd>\r\n<dt>-  Local link</dt>\r\n<dd>\r\n<p>The Taiwan AI Academy also cooperates with six major cities in Taiwan, inviting the economic development bureaus of these six cities and other intermediate executives who have decision-making authority in planning and budgeting from industrial zones, to participate in weekend seminars for managers. Combining the power of industry and government, the objective of the training is to promote internal innovation and to provide the assistance requested by enterprises.\r\n<p>The Taiwan AI Academy also invited six major cities to recommend each city\'s most important top-20 manufacturers, and invited them to join technical leadership training classes to create more artificial intelligence innovative solutions.\r\n</dd>\r\n</dl>','Advantages','','inherit','closed','closed','','15062-revision-v1','','','2021-05-29 13:41:03','2021-05-29 05:41:03','',15062,'https://en.aiacademy.tw/15062-revision-v1/',0,'revision','',0),(15101,1,'2021-06-06 23:39:24','2021-06-06 15:39:24','<div id=achievement-alike>\n<p>Since the Taiwan AI Academy was established in 2018, about 300 teachers and more than 1,700 companies have been trained and approximately 7,500 alumni have matriculated. These alumni are located in different industries and regions, and have become the best promoters for companies to actively participate in the field of artificial intelligence.</p>\n<p>Many industries have sent employees to the Taiwan AI Academy for training, and have successfully introduced artificial intelligence projects. The scope of application has extended from the original production line and process optimization to the improvement of various processes and businesses, such as finance, sales, and warehouse management.\n</p>\n<dl>\n<dt>-  Textile industry</dt>\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/001.jpg alt=\"Textile industry\" />Take Everest Textile Co., Ltd. as an example. In the past, the dyeing and finishing of a complete set of colors had to rely on the senior experienced colleague to judge with human eyes. After assigning senior executives and technical colleagues to study at AI Academy, artificial intelligence can now be used to achieve the \"intelligent color matching\" of the dyeing and finishing process. In addition, artificial intelligence image recognition has been introduced for smart cloth inspection, which saves 50-percent in manpower and results in recovery of investment within six months.\n</dd>\n<dt>-  Petrochemical industry</dt>\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/002.jpg alt=\"Petrochemical industry\" />In the petrochemical industry, the biggest difficulty for oil refineries to introduce artificial intelligence lies in the control of parameters, such as temperature. In the past, Formosa Plastics Group sought to cooperate with well-known software vendors. However, due to the high complexity of raw materials and hundreds of parameters, the software developer was powerless to solve the company’s problems. Later on, an ad hoc team was formed by employees who were familiar with the refining profession within the company and received training from the Taiwan AI Academy. After one year, an algorithm was successfully developed, and a single refinery tank could increase revenue by nearly 120 million NTD, becoming a model for the use of artificial intelligence in global refineries. \n</dd>\n<dt>-  Aquaculture</dt>\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/003.jpg alt=\"Aquaculture industry\" />Even the aquaculture industry can make use of artificial intelligence. Take Apollo Aquatic as an example. The company is the first aquaculture farm in Taiwan to obtain EU certification. After the introduction of artificial intelligence, milkfish breeding ponds can now save half of the electricity expense than before and also can warn two days before that the fish will be lost  due to weather factors.\n</dd>\n<dt>-  Healthcare</dt>\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/004.jpg alt=\"Healthcare industry\" />Trainees from the Taichung Branch of Taipei Veterans General Hospital cooperated with Tung-Hai University to submit early warning reports for the worsening of patient health conditions. By utilizing artificial intelligence to help the healthcare team, medical staff can quickly identify patients with worsening conditions, allowing the medical team to rapidly intervene. Use of this application is expected to reduce the emergency deterioration of 900 patients each year. It is the best example of the Taiwan Artificial Intelligence School\'s cross-border integration of medical and academic circles.</dd>\n</dl>\n</div>','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-autosave-v1','','','2021-06-06 23:39:24','2021-06-06 15:39:24','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-autosave-v1/',0,'revision','',0),(15102,1,'2021-05-29 13:43:31','2021-05-29 05:43:31','<p>Since the Taiwan AI Academy was established in 2018, about 300 teachers and more than 1,700 companies have been trained and approximately 7,500 alumni have matriculated. These alumni are located in different industries and regions, and have become the best promoters for companies to actively participate in the field of artificial intelligence.</p>\r\n<p>Many industries have sent employees to the Taiwan AI Academy for training, and have successfully introduced artificial intelligence projects. The scope of application has extended from the original production line and process optimization to the improvement of various processes and businesses, such as finance, sales, and warehouse management.\r\n</p>\r\n<dl>\r\n<dt>-  Textile industry</dt>\r\n<dd>Take Everest Textile Co., Ltd. as an example. In the past, the dyeing and finishing of a complete set of colors had to rely on the senior experienced colleague to judge with human eyes. After assigning senior executives and technical colleagues to study at AI Academy, artificial intelligence can now be used to achieve the \"intelligent color matching\" of the dyeing and finishing process. In addition, artificial intelligence image recognition has been introduced for smart cloth inspection, which saves 50-percent in manpower and results in recovery of investment within six months.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Petrochemical industry</dt>\r\n<dd>In the petrochemical industry, the biggest difficulty for oil refineries to introduce artificial intelligence lies in the control of parameters, such as temperature. In the past, Formosa Plastics Group sought to cooperate with well-known software vendors. However, due to the high complexity of raw materials and hundreds of parameters, the software developer was powerless to solve the company’s problems. Later on, an ad hoc team was formed by employees who were familiar with the refining profession within the company and received training from the Taiwan AI Academy. After one year, an algorithm was successfully developed, and a single refinery tank could increase revenue by nearly 120 million NTD, becoming a model for the use of artificial intelligence in global refineries. \r\n</dd>\r\n<dt>-  Aquaculture</dt>\r\n<dd>Even the aquaculture industry can make use of artificial intelligence. Take Apollo Aquatic as an example. The company is the first aquaculture farm in Taiwan to obtain EU certification. After the introduction of artificial intelligence, milkfish breeding ponds can now save half of the electricity expense than before and also can warn two days before that the fish will be lost  due to weather factors.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Healthcare</dt>\r\n<dd>Trainees from the Taichung Branch of Taipei Veterans General Hospital cooperated with Tung-Hai University to submit early warning reports for the worsening of patient health conditions. By utilizing artificial intelligence to help the healthcare team, medical staff can quickly identify patients with worsening conditions, allowing the medical team to rapidly intervene. Use of this application is expected to reduce the emergency deterioration of 900 patients each year. It is the best example of the Taiwan Artificial Intelligence School\'s cross-border integration of medical and academic circles.</dd>\r\n</dl>','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-revision-v1','','','2021-05-29 13:43:31','2021-05-29 05:43:31','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-revision-v1/',0,'revision','',0),(15103,1,'2021-06-05 09:54:51','2021-06-05 01:54:51','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}</style>\n<div id=aboutus>\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\n[figg hidecap=1 class=\"imgabout01\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\n<ol>\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\n<li>There is a lack of good AI use cases\n<li>There is a lack of AI solution providers\n<li>There is a lack of academia research in AI\n</ol>\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-autosave-v1','','','2021-06-05 09:54:51','2021-06-05 01:54:51','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-autosave-v1/',0,'revision','',0),(15104,1,'2021-05-29 13:49:28','2021-05-29 05:49:28','<p><strong style=color:#222>Taiwan AI Academy</strong> offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. </p>\r\n<p>The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain. </p>\r\n<h2>Program for Technical Professionals: Content & Training Objectives</h2>\r\n<h3>Theory x Practice: Charge up your AI skills and become an AI forerunner</h3>\r\n<p>The requirement of participating in Technical Professionals is to first pass an entrance exam including five subjects: programming, linear algebra, calculus, probability, and statistics.</p>\r\n<p>The program for technical professionals is geared towards training experts from various industries to become AI-minded while providing practical hands-on experience with AI.</p>\r\n<p>Featuring specially designed courses taught by a leading faculty, this program gives students the most comprehensive overview of key AI technology in a systematic and efficient manner.</p>\r\n<dl>\r\n<dt>— Courses offer training in</dt>\r\n<dd></dd>\r\n<dt>— Term end special report </dt>\r\n<dd></dd>\r\n</dl>\r\n<h2>Program for Business Managers: Content & Training Objectives</h2>\r\n<h3>AI x Management: Power up for the AI revolution by grasping future industrial trends</h3>\r\n<p>The requirement of participating in Business Managers is to offer profound working experiences for reviewing.</p>\r\n<p>Presenting a blueprint for understanding AI, the program for business managers is a roadmap for navigating AI technology and its applications.\r\n</p>\r\n<p>It provides a lens for middle and high-level managers across fields to understand the future development and limitations of AI. Besides theoretical knowledge, courses feature interactive activities that facilitate conversations across disciplines and professions.\r\n</p><dl>\r\n<dt>— Courses offer training in</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Data analysis and visualization\r\n<li>Preliminaries in machine learning and deep learning\r\n<li>Artificial intelligence and related applications\r\n<li>AI teamwork—examining the challenges and limitations of creating an AI team\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>— Term end special report </dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>AI with creative idea \r\n<li>Apply into business mode\r\n<li>Practice project\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n</dl>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-05-29 13:49:28','2021-05-29 05:49:28','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15105,1,'2021-05-29 13:51:23','2021-05-29 05:51:23','<p><strong style=color:#222>Taiwan AI Academy</strong> offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. </p>\r\n<p>The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain. </p>\r\n<h2>Program for Technical Professionals: Content & Training Objectives</h2>\r\n<h3>Theory x Practice: Charge up your AI skills and become an AI forerunner</h3>\r\n<p>The requirement of participating in Technical Professionals is to first pass an entrance exam including five subjects: programming, linear algebra, calculus, probability, and statistics.</p>\r\n<p>The program for technical professionals is geared towards training experts from various industries to become AI-minded while providing practical hands-on experience with AI.</p>\r\n<p>Featuring specially designed courses taught by a leading faculty, this program gives students the most comprehensive overview of key AI technology in a systematic and efficient manner.</p>\r\n<dl>\r\n<dt>— Courses offer training in</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Core concepts in probability and statistics\r\n<li>Machine learning theory and application\r\n<li>Deep learning theory and application\r\n<li>Practical hands-on experiences via group projects\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>— Term end special report </dt>\r\n<dd><ul><li>define problems, \r\n<li>solve problems \r\n<li>conclude relevant AI skills into the report\r\n<li>bring a workable result back to industries\r\n</ul></dd>\r\n</dl>\r\n<h2>Program for Business Managers: Content & Training Objectives</h2>\r\n<h3>AI x Management: Power up for the AI revolution by grasping future industrial trends</h3>\r\n<p>The requirement of participating in Business Managers is to offer profound working experiences for reviewing.</p>\r\n<p>Presenting a blueprint for understanding AI, the program for business managers is a roadmap for navigating AI technology and its applications.\r\n</p>\r\n<p>It provides a lens for middle and high-level managers across fields to understand the future development and limitations of AI. Besides theoretical knowledge, courses feature interactive activities that facilitate conversations across disciplines and professions.\r\n</p><dl>\r\n<dt>— Courses offer training in</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Data analysis and visualization\r\n<li>Preliminaries in machine learning and deep learning\r\n<li>Artificial intelligence and related applications\r\n<li>AI teamwork—examining the challenges and limitations of creating an AI team\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>— Term end special report </dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>AI with creative idea \r\n<li>Apply into business mode\r\n<li>Practice project\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n</dl>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-05-29 13:51:23','2021-05-29 05:51:23','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15106,1,'2021-05-29 13:56:32','2021-05-29 05:56:32','<p>\"Improving the competitiveness of Taiwan\'s industries with artificial intelligence\" is the vision of Taiwan AI Academy since its establishment. We hope that by cultivating many AI talents, all industries in Taiwan can make breakthroughs through artificial intelligence technology. As of today, more than 7,000 industrial AI talents have been trained, helping 1,500 companies to promote industrial AI.\r\n</p>\r\n<p>Because of this, Taiwan AI Academy has launched AI liberal arts program. Its purpose is to empower all business leaders and essential cadres, establish a common communication language, and align with corporate goals. That is, through integrated tools and modules : (1) AI and digital transformation basic knowledge training, (2)advisory type AI topic selection guidance, (3)AI competitions testing and ability verification, (4)AI technology exploration, stepping out a steady pace of AI, and showing full competitiveness.\r\n</p>','AI Liberal','','inherit','closed','closed','','15086-revision-v1','','','2021-05-29 13:56:32','2021-05-29 05:56:32','',15086,'https://en.aiacademy.tw/15086-revision-v1/',0,'revision','',0),(15108,1,'2021-05-29 13:58:51','2021-05-29 05:58:51','<p>The AI Industrial Program is a unique feature of the Taiwan AI Academy. Aiming at the needs of separated industries, Taiwan AI Academy has in-depth discussions with business leaders and domain experts. It has designed industrial programs that meet the industries\' characteristics and actual needs collaboratively. Now we have already delivered special classes for intelligent medical care and intelligent manufacturing.\r\n</p>\r\n<h2>AI Industrial program for intelligent manufacturing</h2>\r\n<p>According to the characteristics of industrial clusters in various regions of Taiwan, we plan and design an industrial program for intelligent manufacturing in north Taiwan, concentrating the theme of semiconductor/electronic OEM/ODM. We\'re focusing on the machinery industry and small and medium-sized traditional processing/assembly production for central Taiwan; In southern Taiwan, we aim to the steel industry/petrochemical industry/large continuous production industry.\r\n</p><p>In summary, we have designed this program from the perspective of the most concern of the manufacturing industry, with the improvement of business performance. It discusses the critical issues of the application of artificial intelligence in intelligent manufacturing.\r\n</p>\r\n<h2>AI Industrial program for intelligent medical care</h2>\r\n<p>The Industrial Program for Intelligent medical care is an intensive course designed by the Taiwan AI Academy, and it is for practitioners in the medical industry in Taiwan. We expect medical industry practitioners to quickly and systematically grasp the latest trends in artificial intelligence technology through the intelligent medical care industrial program and thoroughly understand artificial intelligence technology. The practitioners can practically apply artificial intelligence and know its capabilities, limitations, and future development.</p>\r\n<p>\r\nThrough this program, we have expected that medical professional knowledge and artificial intelligence can be integrated and utilized in various aspects, such as testing, treatment, care, and management. </p>\r\n<p>\r\nIn summary, this program aims to maintain Taiwan\'s leading global medical quality, solve urban-rural gaps in medical resources, and protect health and improve the quality of life through AI.</p>\r\n','AI Industrial Program','','inherit','closed','closed','','15058-revision-v1','','','2021-05-29 13:58:51','2021-05-29 05:58:51','',15058,'https://en.aiacademy.tw/15058-revision-v1/',0,'revision','',0),(15109,1,'2021-05-29 14:04:40','2021-05-29 06:04:40','<p>Based on the mission of our Taiwan AI Academy – enabling the employees from different industries with AI knowledge and technology, Technical Professionals Class offer the students 16-week course with 3 days in a week. \r\n</p>\r\n<p>This course can be separated into two parts: (1) theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\r\n<dl>\r\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\r\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 10 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics. </dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to learn the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they faces in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dt>\r\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\r\n<dl>\r\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/>https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use Lego and other mechanics to build a pipeline which carries the coffee beans to the camera, for classification good bean or bean with problems, and then automatically send to two buckets respectively.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/>https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: use smartphone as an edge device. The app inside the smartphone will determine the driver whether to behave sleepy by the action in their face. Once the app finds drowsy driving, it will warn to driver by voice and suggest.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/>https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 4: Smart Trash Can</dt>\r\n<dd><ul><li>Purpose: this smart trash can uses camera to determine what kind of trash the person is carrying, and automatically open the door for that kind of trash.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/>https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/</a>\r\n</ul></dd>\r\n<dt>Project 5: MRT Crowd Estimation</dt>\r\n<dd>\r\n<ul>\r\n<li>Purpose: \r\n<li>Picture:\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n</dl>','Technical Professionals Class','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2021-05-29 14:04:40','2021-05-29 06:04:40','',169,'https://en.aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(15118,1,'2021-05-29 15:21:18','2021-05-29 07:21:18','<p style=text-align:center>? <a target=_blank href=\"https://drive.google.com/file/d/1K7gDN5vv0G8_rorbJSZxbHw1SowKqCOD/view\">PDF Download</a></p>\r\n<p>\r\n<a target=_blank href=\"https://drive.google.com/file/d/1K7gDN5vv0G8_rorbJSZxbHw1SowKqCOD/view\">\r\n<picture>\r\n  <source media=\"(min-width: 800px)\" srcset=\"/wp-content/uploads/2021/06/AIreport0.jpg\" />\r\n  <img style=margin:auto;display:block src=\"/wp-content/uploads/2021/06/AIreport1.jpg\" alt=\"banner\">\r\n</picture>\r\n</a>\r\n</p>\r\n<p>Since the epidemic, we’ve accelerated into a new era of\r\nAI.</p>\r\n<p>In the next decade after the epidemic, we will see four\r\nwaves of opportunities for AI to enhance transformation\r\nof enterprises, powered by different \"domain knowledge\r\nx information maturity\" matrices:</p>\r\n<p>The first wave will be in single instance efficiency\r\nimprovements, such as defect detection, intelligent\r\nscheduling, predictive maintenance, and optimization of\r\nraw material mix at the manufacturing end, which will\r\nmean the replace of humans by machines. We have\r\nseen rapid progress in specific applications by start-ups,\r\nsuch as voice assistants, facial recognition, medical\r\nimaging interpretation, etc.</p>\r\n\r\n<p style=clear:both>The second wave will be the enhancement of enterprise\r\nprocesses. When all single-instance applications are\r\npopularized, the efficiency of the reorganization process\r\nwill be improved, and changes in the line of production,\r\nservice procedures and human-machine collaboration\r\nwill bring about the reorganization and restructuring of\r\nthe management process.</p>\r\n\r\n<p>The third wave will be in upgrading at the industry level.\r\nTraditional industries will begin to catch up, and AI\r\nadoption by “invisible champions” within mature and\r\nspecial sectors will move become an industry wide\r\nmovement. The breadth and effectiveness of\r\napplications will be greatly enhanced, and many will\r\nstart maturing into standardized products.</p>\r\n<p>The fourth wave will be in the overall improvement of\r\nthe ecosystem. Industry clusters will proliferate and\r\ndiversify. Qualitative changes will materialize at scale.\r\n</p>\r\n<p>New applications will be built upon the existing\r\nfoundations, and the exponential efficiency\r\nimprovements will further drive industry transformations.\r\nIndustries will be restructured, the global division of\r\nlabor will reshuffle.</p>\r\n<p>The Taiwan AI Academy has been promoting industrial\r\nAI since 2018 and is now in its fourth year. It has been\r\nTAIWAN’s vision to let the world think of AI when they\r\nsee TAIWAN, and to gasp \"WA\" when they see\r\nTAIWAN\'s achievements in AI. We are pleased to work\r\nwith Hive Ventures and several outstanding start-up\r\ncompanies to produce this report: STATE OF TAIWAN\r\nENTERPRISE AI 2021, especially in an\r\ninternationalized English format, so that together we\r\ncan make Taiwan\'s soft power in Artificial Intelligence\r\nshine upon the global stage.</p>\r\n\r\n<p style=text-align:center>? <a target=_blank href=\"https://drive.google.com/file/d/1K7gDN5vv0G8_rorbJSZxbHw1SowKqCOD/view\">PDF Download</a></p>','AI Report 2021','','publish','closed','closed','','ai-report-2021','','','2021-06-12 12:30:24','2021-06-12 04:30:24','',0,'https://en.aiacademy.tw/?page_id=15118',0,'page','',0),(15120,1,'2021-05-29 15:21:18','2021-05-29 07:21:18','<p>PDF Download: <a target=_blank href=\"https://drive.google.com/file/d/1K7gDN5vv0G8_rorbJSZxbHw1SowKqCOD/view\">https://drive.google.com/file/d/1K7gDN5vv0G8_rorbJSZxbHw1SowKqCOD/view</a></p>\r\n<p>Since the epidemic, we’ve accelerated into a new era of\r\nAI.</p>\r\n<p>In the next decade after the epidemic, we will see four\r\nwaves of opportunities for AI to enhance transformation\r\nof enterprises, powered by different \"domain knowledge\r\nx information maturity\" matrices:</p>\r\n<p>The first wave will be in single instance efficiency\r\nimprovements, such as defect detection, intelligent\r\nscheduling, predictive maintenance, and optimization of\r\nraw material mix at the manufacturing end, which will\r\nmean the replace of humans by machines. We have\r\nseen rapid progress in specific applications by start-ups,\r\nsuch as voice assistants, facial recognition, medical\r\nimaging interpretation, etc.</p>\r\n<p>The second wave will be the enhancement of enterprise\r\nprocesses. When all single-instance applications are\r\npopularized, the efficiency of the reorganization process\r\nwill be improved, and changes in the line of production,\r\nservice procedures and human-machine collaboration\r\nwill bring about the reorganization and restructuring of\r\nthe management process.</p>\r\n\r\n<p>The third wave will be in upgrading at the industry level.\r\nTraditional industries will begin to catch up, and AI\r\nadoption by “invisible champions” within mature and\r\nspecial sectors will move become an industry wide\r\nmovement. The breadth and effectiveness of\r\napplications will be greatly enhanced, and many will\r\nstart maturing into standardized products.</p>\r\n<p>The fourth wave will be in the overall improvement of\r\nthe ecosystem. Industry clusters will proliferate and\r\ndiversify. Qualitative changes will materialize at scale.\r\n</p>\r\n<p>New applications will be built upon the existing\r\nfoundations, and the exponential efficiency\r\nimprovements will further drive industry transformations.\r\nIndustries will be restructured, the global division of\r\nlabor will reshuffle.</p>\r\n<p>The Taiwan AI Academy has been promoting industrial\r\nAI since 2018 and is now in its fourth year. It has been\r\nTAIWAN’s vision to let the world think of AI when they\r\nsee TAIWAN, and to gasp \"WA\" when they see\r\nTAIWAN\'s achievements in AI. We are pleased to work\r\nwith Hive Ventures and several outstanding start-up\r\ncompanies to produce this report: STATE OF TAIWAN\r\nENTERPRISE AI 2021, especially in an\r\ninternationalized English format, so that together we\r\ncan make Taiwan\'s soft power in Artificial Intelligence\r\nshine upon the global stage.</p>\r\n\r\n<p>PDF Download: <a target=_blank href=\"https://drive.google.com/file/d/1K7gDN5vv0G8_rorbJSZxbHw1SowKqCOD/view\">https://drive.google.com/file/d/1K7gDN5vv0G8_rorbJSZxbHw1SowKqCOD/view</a></p>','AI Report 2021','','inherit','closed','closed','','15118-revision-v1','','','2021-05-29 15:21:18','2021-05-29 07:21:18','',15118,'https://en.aiacademy.tw/15118-revision-v1/',0,'revision','',0),(15121,1,'2021-05-29 15:36:18','2021-05-29 07:36:18','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>從產業 AI 化到政府的角色、企業內部組織如何因應以及給父母的建議，本系列課程最後一堂，陳昇瑋執行長分析不可能被 AI 取代的未來人才。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：今天要延續上一堂的內容，我們繼續邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享大家都非常關心的問題：如果 AI 來勢洶洶，將會使我們的未來產生翻天覆地的變化，那麼未來 10、20 年我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備什麼樣的能力，才有辦法面對未來的不可知？</p>\r\n<p>延續上一次所討論的問題，我們談到了程式語言，以及要如何學習 AI 的基本能力。有一個問題是，相信有很多家長也留意到，自己孩子的興趣完全跟寫程式、資訊理工這些領域完全無關，可能數學、理化都不好，這到底應該要怎麼辦？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>社交性愈強的工作 AI 愈無法取代</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：其實完全不用擔心，因為以現在的人工智慧技術而言，對於思考、策略，是完全沒有著力點的。也就是說，如果孩子的興趣跟程式設計、資工沒有關係，喜歡的是人文或社會方面，其實可能更好。我們可以非常確定的是，<span class=\"blueP\">第一，人工智慧沒有辦法取代任何面向人類的工作，</span>包括服務業、業務、心理治療、諮商、人資等，社交性愈強的工作，人工智慧愈是無法取代，但可以提供協助。</p>\r\n<p>第二，<span class=\"blueP\">跟社會有關的，不管是策略管理、創意、心理、政治、廣告、法律、經濟等，只要跟人有關的議題，基本上都不是「最佳化」的問題，就不是人工智慧可以幫忙的。</span></p>\r\n<p>第三，<span class=\"blueP\">需要人類來消化吸收，有自己觀點的這些領域，例如歷史、人文、哲學、藝術等。</span>真的不用擔心人工智慧哪一天學會創作，讓我們把人文的精神都丟掉， 我相信不會走到這一步的。當然，人工智慧會讓創作的方式發生改變，但不會讓這樣的工作消失，只會讓我們因為使用數位工具而變得更有效率。</p>\r\n<p>簡單而言，未來人們儘可能不必做沒有創意、重複的工作，更能專注在需要策略思考、有獨特觀點的工作。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>道德判斷的問題 人工智慧無計可施</strong></h2>\r\n<p>還有更多的問題，一定要人，才能夠做得好，像是<span class=\"blueP\">自駕車就有很多屬於道德的問題，例如工程師在設計自駕車的人工智慧時，如果有個情況是，他只能選擇讓車內的人受傷，或者是車外的人受傷？</span>兩個一定有一個受傷的時候，人工智慧該怎麼選擇？這是一個很難的道德問題，而不是工程問題。還有，像人工智慧可能帶來的失業，又應該怎麼去權衡？  </p>\r\n<p>第五，還有<span class=\"blueP\">個人隱私跟社會效率的問題。</span>例如說我們在街頭巷尾放很多攝影機，可以抓到逃犯，但是同時也犧牲了個人隱私，我們要怎麼權衡這樣的問題？人工智慧會增加工作效率，但在資本主義社會中容易讓有錢人更有錢、窮人更窮。這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。 </p>\r\n<p>溫怡玲：是的，無論將來人工智慧怎麼樣發展，還是沒有辦法直接了解人真正和內部的需求，或者是剛剛提到的一些道德方面的問題。今天的最後一個問題是，您除了擔任台灣人工智慧學校執行長，同時也是非常知名的資料科學家，為什麼您會轉向研究 AI？可能幾年後 AI 非常普及，可以想像有很多機器人手臂、自駕車之類的，資料還有價值嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：其實<span class=\"blueP\">人工智慧就是資料應用的終極解決方案，有人比喻說資料就是原油，而人工智慧像是電力，因此他們的關係如同一個是因、一個是果。</span>以目前人工智慧技術來看，資料愈多會愈聰明，其實就跟人很像。</p>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它一定有個來源，從這個來源裡學到知識與規則，它才會開始有智慧。因此，在可以預見的將來，資料絕對不會變得沒有價值，重要性反而更加提高。</p>\r\n<p>這也是為什麼我們擔心，目前擁有各種人類行為資料的這些大型科技公司會壟斷，市場，因為即使有一模一樣的技術能力，擁有資料的公司，他能夠做出的人工智慧會愈強大，這是我們必須想辦法解決的問題。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長花了這麼長的時間，從台灣產業 AI 化的角度切入，全面而有系統的解釋 AI 將會對台灣企業人才、營運模式各個方面產生的影響，希望能夠提供各位更深入了解，解開心中因為人云亦云而產生的各種疑慮，更明白 AI 對我們將產生的影響，並能積極因應站上時代的浪頭。台灣產業 AI 化系列課程到此告一個段落，謝謝大家！</p>','Five Jobs That AI Cannot Replace','','inherit','closed','closed','','10714-revision-v1','','','2021-05-29 15:36:18','2021-05-29 07:36:18','',10714,'https://en.aiacademy.tw/10714-revision-v1/',0,'revision','',0),(15122,1,'2021-05-29 15:36:36','2021-05-29 07:36:36','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會 AI 是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','AI Childrens Lives','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2021-05-29 15:36:36','2021-05-29 07:36:36','',10698,'https://en.aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(15123,1,'2021-05-29 15:37:20','2021-05-29 07:37:20','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 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class=\"blueP\">需要人類來消化吸收，有自己觀點的這些領域，例如歷史、人文、哲學、藝術等。</span>真的不用擔心人工智慧哪一天學會創作，讓我們把人文的精神都丟掉， 我相信不會走到這一步的。當然，人工智慧會讓創作的方式發生改變，但不會讓這樣的工作消失，只會讓我們因為使用數位工具而變得更有效率。</p>\r\n<p>簡單而言，未來人們儘可能不必做沒有創意、重複的工作，更能專注在需要策略思考、有獨特觀點的工作。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>道德判斷的問題 人工智慧無計可施</strong></h2>\r\n<p>還有更多的問題，一定要人，才能夠做得好，像是<span class=\"blueP\">自駕車就有很多屬於道德的問題，例如工程師在設計自駕車的人工智慧時，如果有個情況是，他只能選擇讓車內的人受傷，或者是車外的人受傷？</span>兩個一定有一個受傷的時候，人工智慧該怎麼選擇？這是一個很難的道德問題，而不是工程問題。還有，像人工智慧可能帶來的失業，又應該怎麼去權衡？  </p>\r\n<p>第五，還有<span class=\"blueP\">個人隱私跟社會效率的問題。</span>例如說我們在街頭巷尾放很多攝影機，可以抓到逃犯，但是同時也犧牲了個人隱私，我們要怎麼權衡這樣的問題？人工智慧會增加工作效率，但在資本主義社會中容易讓有錢人更有錢、窮人更窮。這些資源配置、所得分配的問題要用人來解決，未來會需要更多聰明有智慧的人們來協助解決這樣的問題，而這些都需要有人文素養、關心社會福祉的人才投入。 </p>\r\n<p>溫怡玲：是的，無論將來人工智慧怎麼樣發展，還是沒有辦法直接了解人真正和內部的需求，或者是剛剛提到的一些道德方面的問題。今天的最後一個問題是，您除了擔任台灣人工智慧學校執行長，同時也是非常知名的資料科學家，為什麼您會轉向研究 AI？可能幾年後 AI 非常普及，可以想像有很多機器人手臂、自駕車之類的，資料還有價值嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：其實<span class=\"blueP\">人工智慧就是資料應用的終極解決方案，有人比喻說資料就是原油，而人工智慧像是電力，因此他們的關係如同一個是因、一個是果。</span>以目前人工智慧技術來看，資料愈多會愈聰明，其實就跟人很像。</p>\r\n<p>人工智慧不是魔術，它一定有個來源，從這個來源裡學到知識與規則，它才會開始有智慧。因此，在可以預見的將來，資料絕對不會變得沒有價值，重要性反而更加提高。</p>\r\n<p>這也是為什麼我們擔心，目前擁有各種人類行為資料的這些大型科技公司會壟斷，市場，因為即使有一模一樣的技術能力，擁有資料的公司，他能夠做出的人工智慧會愈強大，這是我們必須想辦法解決的問題。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長花了這麼長的時間，從台灣產業 AI 化的角度切入，全面而有系統的解釋 AI 將會對台灣企業人才、營運模式各個方面產生的影響，希望能夠提供各位更深入了解，解開心中因為人云亦云而產生的各種疑慮，更明白 AI 對我們將產生的影響，並能積極因應站上時代的浪頭。台灣產業 AI 化系列課程到此告一個段落，謝謝大家！</p>','台灣產業AI化的問題番外篇2〉AI 無法取代的五種工作 回歸人的本質最關鍵','','inherit','closed','closed','','10714-revision-v1','','','2021-05-29 15:37:20','2021-05-29 07:37:20','',10714,'https://en.aiacademy.tw/10714-revision-v1/',0,'revision','',0),(15124,1,'2021-05-29 15:38:00','2021-05-29 07:38:00','<style>\r\nspan.em{\r\ncolor:#b10500;\r\nfont-weight: 500;\r\n}\r\n.blueP{\r\ncolor:#5391c0;\r\nfont-weight: none;\r\n}\r\n</style>\r\n<p>產業發展絕對少不了人才，面對AI世代，是不是該讓孩子早早學習 AI，以便打造未來的競爭力？這是憂心的父母們經常問人工智慧學校執行長陳昇瑋的問題。</p>\r\n<blockquote><p><span class=\"em\">不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用AI這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</span></p></blockquote>\r\n<p>天下創新學院製作人溫怡玲：這堂課相當特別，邀請台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋博士分享，父母們非常關心的問題：如果AI來勢洶洶，將會讓我們的未來發生翻天覆地的變化，那麼未來 10 年、20 年或 30 年，我們的孩子將會面對什麼樣的職場環境？應該具備哪些能力，才可以在AI時代中仍然擁有自己的舞台，擁有實現夢想跟實踐自我的權力？</p>\r\n<p>在正式請教執行長之前，不妨先來看幾個數字。根據世界經濟論壇 2016 年「工作大未來」報告指出，到 2021 年，也就是三年後，全世界會產生200萬個新工作，而且將集中在電腦、數學、建築和工程領域；隨著 AI 的崛起，預料將有 700 萬個工作會被機器取代。</p>\r\n<p>這些數字令人擔心未來人類的工作機會是不是越來越少？同時也意味著，我們這一代父母的學習經驗、職場經驗甚至生活經驗可能都跟下一代截然不同。而這也造成許多家長的恐慌，無論是否了解AI，對於未來都有許多的不確定也有很多的疑問。</p>\r\n<p>所以第一個想請教執行長的問題是，這兩年 AI 成為台灣企業創新成長的關鍵字，也有人說 AI 很快會取代很多人的工作，這讓不少家長們開始擔心，是不是應該趕快送孩子去學 AI？究竟要去哪裡學？應該要學什麼？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 面貌仍在持續演變 孩子應先學好基礎學科</strong></h2>\r\n<p>台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋：我個人覺得其實不用太過擔心，因為未來的 AI 不會是今天的 AI，其實 AI 從 1950 年開始，到今天已經歷好幾波發展，每波的面貌都不同。因此不需要特別讓小孩去學習今天的 AI。如果現在孩子還沒有上大學，除非他們自己非常感興趣，不然我認為應該是把基礎打好。</p>\r\n<p>什麼是 AI 的基礎？基本上有兩個，第一個是程式設計，第二個是數學，包含微積分、線性代數、機率跟統計。我們相信，不論未來人工智慧技術怎麼改變，程式設計與數學都還會是未來的關鍵。</p>\r\n<p>同時我們要特別知道一件事，AI 只是一個工具，未來並不是每一個人都需要成為人工智慧專家，現在我們看到的其他領域還是會存在，只是因為有大數據與人工智慧的關係，會更有效率、更便利。我們只要了解，未來哪些工作將會被AI劇烈影響，避開那些很可能因為 AI 而消失的工作。</p>\r\n<p>同時，若是選擇其他領域工作，我們都必須要學會 AI 是什麼、怎麼樣善用這些工具，這些思維工具讓我們未來的工作更有價值，生活也更好。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>AI 是用來輔助人類生活更好的工具</strong></h2>\r\n<p>溫怡玲：還有一個也是很多家長們的疑問，套用過去對於「科技新貴」的印象，是不是孩子學了 AI 之後就可以進入高科技產業成為工程師，從此一帆風順嗎？</p>\r\n<p>陳昇瑋：有人說 AI 是第四次工業革命，那不妨想想看，前三次工業革命之後，也並不會每一個人都去做工程師，所以我覺得未來社會形貌仍然是有人文有商管有社會學心理學，不會只剩下 AI。<br>\r\n其實我們更希望工程領域因為AI的進展，可以讓更多人投入使人類生活更美好的領域，例如各種服務、人文或藝術。重點是，不必因為 AI 流行就要讓孩子變成 AI 工程師，而是不論你喜歡的是什麼，都能夠用 AI 這類數位工具，讓我們的工作更有效率、更愉快，更能夠實現你的人生價值。</p>\r\n<p>溫怡玲：剛才你提到程式設計是非常重要的領域，也有很多人說這將成為未來世界最重要的共同語言。我們知道你從 10 歲就開始寫程式，相當好奇當時是怎麼樣開始的？而寫程式除了方便找工作之外，還有什麼別的用途嗎？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>無論從事何種工作 學會寫程式的四大好處</strong></h2>\r\n<p>陳昇瑋：我 10 歲開始寫程式的原因非常簡單，因為在家裡很無聊，找不到比電腦更有趣的玩具，那個時候沒有錢買遊戲，爸媽也不讓我一直買，所以只好自己寫這些遊戲，這是最主要的動力。當然不是每個人都要當工程師，但是我覺得如果可以的話，小孩只要不排斥，其實可以讓他早一點開始，10歲或國中就可以開始學。未來不論從事什麼工作，會寫程式一定有一些好處。</p>\r\n<p>第一是工作會更有效率。我們在工作裡都會遇到一些簡單有規律的事情，例如從網路上下載某些東西、複製貼上這樣的工作，只要會寫程式通常都可以很有效地幫助你。</p>\r\n<p>第二，大家多多少少都遇過電腦手機不聽話甚至中毒的經驗，那種時候常讓人覺得不是我們使用電腦，而是電腦在虐待我們。如果你會寫程式，懂得電腦怎麼運作，基本上就比較不會為這樣的問題所苦。</p>\r\n<p>第三，未來資料的重要性會持續增加，特別是主管做決策時會大量倚賴資料。如果會寫程式，可以收集、處理及分析資料，而且更知道如何運用資料，決策品質會更好。</p>\r\n<p>最後一點，人工智慧很快將成為工作中不可或缺的一部分，從現在的自動化一直進展到輔助決策，而人工智慧一定是程式寫出來的，如果你知道它的原理，就更能夠操作、運用，讓人工智慧來做更有創意及效率的工作。</p>\r\n<p>溫怡玲：謝謝執行長詳細說明！人工智慧的出現是台灣產業的新機會，無論是企業經營者、主管或專業工作者而言，同時也伴隨著新的挑戰，我們應該要如何面對這樣的全新時代？我們的下一代又要如何面對這樣的時代？在下次課程中，會繼續邀請執行長跟大家分享 </p>','台灣產業AI化的問題番外篇1〉 給父母的建議：AI是用來實現孩子人生價值的工具','','inherit','closed','closed','','10698-revision-v1','','','2021-05-29 15:38:00','2021-05-29 07:38:00','',10698,'https://en.aiacademy.tw/10698-revision-v1/',0,'revision','',0),(15126,1,'2021-05-29 15:43:41','2021-05-29 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theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\r\n<dl>\r\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\r\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 9 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics. </dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to understand the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they encounter in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dt>\r\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\r\n<dl>\r\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: Use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/>https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: Use Lego and other mechanics to build a pipeline, which carries the coffee beans to the camera, to judge bean is OK or with problems, by AI technology, and then automatically send beans to two buckets (OK and NG) respectively.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/>https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: Use smartphone as an edge device. The app inside that smartphone can determine the driver whether to behave sleepy from its facial expression. Once the app finds drowsy driving, it will warn and suggest the driver by voice.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/>https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 4: Smart Trash Can</dt>\r\n<dd><ul><li>Purpose: This smart trash can uses camera to determine what kind of trash the person is carrying, and automatically open the door for that kind of trash.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/>https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/</a>\r\n</ul></dd>\r\n</dl>','Technical Professionals Class','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2021-05-29 15:50:31','2021-05-29 07:50:31','',169,'https://en.aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(15130,1,'2021-05-29 16:34:11','2021-05-29 08:34:11','<p>【花絮影片】上架囉，歡迎點擊查看~分享~ </p>\r\n\r\n<ul>\r\n<li>[Youtube] <a target=_blank href=https://www.youtube.com/watch?v=lZjbrNLuOBU>https://www.youtube.com/watch?v=lZjbrNLuOBU</a>\r\n<li>[Facebook] <a target=_blank  href=https://www.facebook.com/aiacademy.tw/posts/2962339110534513>https://www.facebook.com/aiacademy.tw/posts/2962339110534513</a>\r\n</ul>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 - <a href=/category/opening/>最新開課資訊</a>。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校 - 年會官網：<a href=https://conf2020.aiacademy.tw target=_blank>https://conf2020.aiacademy.tw</a></p>\r\n','?? ?? [Fun Video] 2020 Taiwan AI Academy Annual Conference ?? ??','','inherit','closed','closed','','14100-revision-v1','','','2021-05-29 16:34:11','2021-05-29 08:34:11','',14100,'https://en.aiacademy.tw/14100-revision-v1/',0,'revision','',0),(15131,1,'2021-05-29 16:34:27','2021-05-29 08:34:27','[summary]受訪者：玉山金控 張智星 科技長/副總經理[/summary]\r\n<div class=utube-wrap>\r\n<iframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https://www.youtube.com/embed/06IcW8YpCsc\" title=\"YouTube video player\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen></iframe>\r\n</div>\r\n<ol style=margin-top:16px>\r\n<li>您什麼時候開始接觸AI?  </li>\r\n<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是? </li>\r\n<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?  </li>\r\n<li>您最想要給AIA校友的一句話是?  </li>\r\n<li>您給企業老闆或主管的一小段建議  </li>\r\n</ol>\r\n<p>「台灣人工智慧學校，加油！」</p>\r\n','AI Expert Interview Series (1) Interviewee: Dr. Jyh-Shing Roger Jang, CTO, E.Sun Financial Holding Company','','inherit','closed','closed','','14703-revision-v1','','','2021-05-29 16:34:27','2021-05-29 08:34:27','',14703,'https://en.aiacademy.tw/14703-revision-v1/',0,'revision','',0),(15132,1,'2021-05-29 16:34:37','2021-05-29 08:34:37','[summary]受訪者：亞洲大學 蔡進發 校長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/GWfiKNFnjLc\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」','AI Expert Interview Series (2) Interviewee: Dr. Jeffrey J. P. Tsai, President of Asia University','','inherit','closed','closed','','14728-revision-v1','','','2021-05-29 16:34:37','2021-05-29 08:34:37','',14728,'https://en.aiacademy.tw/14728-revision-v1/',0,'revision','',0),(15133,1,'2021-05-29 16:34:44','2021-05-29 08:34:44','[summary]受訪者：KPMG 安侯建業 賴偉晏 數位創新服務營運長[/summary]\r\n<div class=\"utube-wrap\"><iframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube.com/embed/G7xyRn0teSk\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"></iframe></div>\r\n<ol style=\"margin-top: 16px;\">\r\n 	<li>您什麼時候開始接觸AI?</li>\r\n 	<li>您認為台灣產業AI化成功最重要的關鍵是?</li>\r\n 	<li>您當前正在努力進行與AI相關的一件事是?</li>\r\n 	<li>您最想要給AIA校友的一句話是?</li>\r\n 	<li>您給企業老闆或主管的一小段建議</li>\r\n</ol>\r\n「台灣人工智慧學校，加油！」\r\n','AI Expert Interview Series (3) Interviewees: Wayne Lai, COO of Digital Innovation Service, KPMG','','inherit','closed','closed','','14731-revision-v1','','','2021-05-29 16:34:44','2021-05-29 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Jason Yi-Bing Lin, Lifetime Chair Professor, National Yang Ming Chiao Tung University','','inherit','closed','closed','','14794-revision-v1','','','2021-05-29 16:36:10','2021-05-29 08:36:10','',14794,'https://en.aiacademy.tw/14794-revision-v1/',0,'revision','',0),(15139,1,'2021-06-05 09:23:08','2021-06-05 01:23:08','<p>The AI Talent Matching Platform (jobs.aiacademy.tw) is a free service provided by the official website of Taiwan Artificial Intelligence Academy.AI-related talents or manufacturers can apply for AI jobs according to job categories and post vacancies in related fields after registration.Find your best match, just sign up!</p>','Jobs Matching','','inherit','closed','closed','','15075-revision-v1','','','2021-06-05 09:23:08','2021-06-05 01:23:08','',15075,'https://en.aiacademy.tw/15075-revision-v1/',0,'revision','',0),(15140,1,'2021-06-05 09:23:31','2021-06-05 01:23:31','<p>Based on the mission of our Taiwan AI Academy – enabling the employees from different industries with AI knowledge and technology, Technical Professionals Class offers the students 16-week course with 3 days in a week. \r\n</p>\r\n<p>This course can be separated into two parts: (1) theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\r\n<dl>\r\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\r\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 9 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics. </dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to understand the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they encounter in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dt>\r\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\r\n<dl>\r\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: Use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/>https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: Use Lego and other mechanics to build a pipeline, which carries the coffee beans to the camera, to judge bean is OK or with problems, by AI technology, and then automatically send beans to two buckets (OK and NG) respectively.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/>https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\r\n<dd>\r\n<ul><li>Purpose: Use smartphone as an edge device. The app inside that smartphone can determine the driver whether to behave sleepy from its facial expression. Once the app finds drowsy driving, it will warn and suggest the driver by voice.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/>https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 4: Smart Trash Can</dt>\r\n<dd><ul><li>Purpose: This smart trash can uses camera to determine what kind of trash the person is carrying, and automatically open the door for that kind of trash.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/>https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/</a>\r\n</ul></dd>\r\n</dl>','Technical Professionals Program in Artificial Intelligence','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2021-06-05 09:23:31','2021-06-05 01:23:31','',169,'https://en.aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(15141,1,'2021-06-06 23:14:48','2021-06-06 15:14:48','<div id=aboutus-alike><p>\nThe Executives Program in Artificial Intelligence is the second program specially designed for Taiwan’s current industrial needs after the Technical Professionals Program in Taiwan AI Academy. We expect that through the weekend seminars for managers, managers of various industries can have a field to learn and understand the technical overview of artificial intelligence together with managers of different industries, and have a comprehensive overall view of artificial intelligence technology, and A thorough understanding of how artificial intelligence works, as well as its capabilities, limitations and future development, will enable the industry to have a clear sense of direction to lead the enterprise forward when it wants to use artificial intelligence to upgrade the industry.</p>\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/m1.jpg />\n<p>\nWe will take the form of a full-day class every Saturday for 16 weeks, giving all managers and trainees a comprehensive overview of artificial intelligence. In addition to courses, in-depth seminars and exchanges can be conducted so that students can fully absorb and understand the knowledge taught in the classroom. It is also expected that students can fully appreciate the practical application methods and limitations of these technologies through interactive arrangements, and conduct students Inter-disciplinary exchanges and learning.\n</p>\n<p>\nThe goal of the weekend seminar for managers is to enable professional managers in different fields to be more powerful, with artificial intelligence plus the original domain knowledge and management expertise, to steer the helm with the correct cognition and sense of direction, to lead the artificial intelligence team, and to assist companies with Artificial intelligence solves problems and upgrades. Our manager trainees will take the role of seed after completing the training, go deep into all levels of Taiwan\'s industry, and help companies solve the problems they face in the process of moving towards intelligence with their own professional and correct artificial intelligence cognition and sense of direction. </p>\n<p>\nWe will arrange the most experienced lecturers in theory or practice in various academic and research units such as the Academia Sinica and the industry, covering everything from core probability and statistics to the latest artificial intelligence technologies such as machine learning and deep learning to provide a complete overall picture View. In the later stage, the class will conduct special seminars in collaboration with the technical leader training class, so that managers and students can experience the interaction with artificial intelligence technicians in the course, and cultivate future leaders such as defining problems, solving and field introduction methods. The key competencies required by smart teams.\n</p>\n<p>\nWe look forward to the weekend seminars for managers, so that busy managers can have full recharge opportunities on weekends, instead of listening to fragments of artificial intelligence knowledge, but being able to have a complete course using sixteen weeks. Six full-day classes have clear technology and application blueprints for artificial intelligence. We hope that all managers who have finished training in this program can use what they have learned to assist Taiwan in the comprehensive upgrade of artificial intelligence applications in all corners of society, help the industry to enhance its competitiveness, and let us have a better Taiwan in the future.</p>\n</div>','Executives Program in Artificial Intelligence','','inherit','closed','closed','','492-autosave-v1','','','2021-06-06 23:14:48','2021-06-06 15:14:48','',492,'https://en.aiacademy.tw/492-autosave-v1/',0,'revision','',0),(15142,1,'2021-06-05 09:25:00','2021-06-05 01:25:00','<div class=v2intro>\r\n<p>\r\nThe Executives Program in Artificial Intelligence is the second program specially designed for Taiwan’s current industrial needs after the Technical Professionals Program in Taiwan AI Academy. We expect that through the weekend seminars for managers, managers of various industries can have a field to learn and understand the technical overview of artificial intelligence together with managers of different industries, and have a comprehensive overall view of artificial intelligence technology, and A thorough understanding of how artificial intelligence works, as well as its capabilities, limitations and future development, will enable the industry to have a clear sense of direction to lead the enterprise forward when it wants to use artificial intelligence to upgrade the industry.</p>\r\n\r\n<p>\r\nWe will take the form of a full-day class every Saturday for 16 weeks, giving all managers and trainees a comprehensive overview of artificial intelligence. In addition to courses, in-depth seminars and exchanges can be conducted so that students can fully absorb and understand the knowledge taught in the classroom. It is also expected that students can fully appreciate the practical application methods and limitations of these technologies through interactive arrangements, and conduct students Inter-disciplinary exchanges and learning.\r\n</p>\r\n<p>\r\nThe goal of the weekend seminar for managers is to enable professional managers in different fields to be more powerful, with artificial intelligence plus the original domain knowledge and management expertise, to steer the helm with the correct cognition and sense of direction, to lead the artificial intelligence team, and to assist companies with Artificial intelligence solves problems and upgrades. Our manager trainees will take the role of seed after completing the training, go deep into all levels of Taiwan\'s industry, and help companies solve the problems they face in the process of moving towards intelligence with their own professional and correct artificial intelligence cognition and sense of direction. </p>\r\n<p>\r\nWe will arrange the most experienced lecturers in theory or practice in various academic and research units such as the Academia Sinica and the industry, covering everything from core probability and statistics to the latest artificial intelligence technologies such as machine learning and deep learning to provide a complete overall picture View. In the later stage, the class will conduct special seminars in collaboration with the technical leader training class, so that managers and students can experience the interaction with artificial intelligence technicians in the course, and cultivate future leaders such as defining problems, solving and field introduction methods. The key competencies required by smart teams.\r\n</p>\r\n<p>\r\nWe look forward to the weekend seminars for managers, so that busy managers can have full recharge opportunities on weekends, instead of listening to fragments of artificial intelligence knowledge, but being able to have a complete course using sixteen weeks. Six full-day classes have clear technology and application blueprints for artificial intelligence. 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It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:34:21','2021-06-05 01:34:21','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15147,1,'2021-06-05 09:36:22','2021-06-05 01:36:22','<style>#aboutus img{max-width:100%;width:400px}</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. 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The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. 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Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. 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The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:37:11','2021-06-05 01:37:11','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15149,1,'2021-06-05 09:37:28','2021-06-05 01:37:28','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. 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The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:37:28','2021-06-05 01:37:28','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15150,1,'2021-06-05 09:37:52','2021-06-05 01:37:52','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg class=imgabout01 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:37:52','2021-06-05 01:37:52','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15151,1,'2021-06-05 09:43:33','2021-06-05 01:43:33','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg hidecap src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg hidecap class=imgabout01 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg hidecap src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:43:33','2021-06-05 01:43:33','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15152,1,'2021-06-05 09:49:34','2021-06-05 01:49:34','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg hidecap=1 class=imgabout01 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:49:34','2021-06-05 01:49:34','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15153,1,'2021-06-05 09:50:18','2021-06-05 01:50:18','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg hidecap=1 class=\"imgabout01\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:50:18','2021-06-05 01:50:18','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15154,1,'2021-06-05 09:55:16','2021-06-05 01:55:16','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}\r\n#bd #aboutus .imgabout01 img{max-width:900px}\r\n</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg hidecap=1 class=\"imgabout01\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:55:16','2021-06-05 01:55:16','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15155,1,'2021-06-05 09:56:08','2021-06-05 01:56:08','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px}\r\n#bd #aboutus .imgabout01 img{width:900px}\r\n</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg hidecap=1 class=\"imgabout01\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:56:08','2021-06-05 01:56:08','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15156,1,'2021-06-05 09:56:22','2021-06-05 01:56:22','<style>#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px;display:block;margin:auto}\r\n#bd #aboutus .imgabout01 img{width:900px}\r\n</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg hidecap=1 class=\"imgabout01\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:56:22','2021-06-05 01:56:22','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15157,1,'2021-06-05 09:56:50','2021-06-05 01:56:50','<style>\r\n#bd #aboutus figure{margin:0 auto 20px;display:block}\r\n#bd #aboutus img{max-width:100%;width:600px;display:block;margin:auto}\r\n#bd #aboutus .imgabout01 img{width:900px}\r\n</style>\r\n<div id=aboutus>\r\n<p>The <strong style=color:#222>Taiwan AI Academy (AIA)</strong> was found in January 2018, is an program that focuses on helping industries to gain a competitive edge in AI development by primarily providing AI training. It is set up by Science & Technology Ecosystem Development Foundation, which is renamed as Taiwan AI Academy Foundation now as a nonprofit organization. Taiwan AI Academy already has become the most well-known and largest program in Taiwan devoted to nurturing generations of top AI talent. In just 3 years, AIA has trained over 7,500 AI professionals from 1700+ companies across 15 industries to combine their deep domain know-how with AI techniques. AI Academy’s goal is to create a momentum of developing AI to help industries in Taiwan gain a competitive edge in the AI revolution and open unprecedented possibilities for industrial development. We look forward to a future where professionals across fields can solve problems in their domains through AI, ultimately becoming the driving force that takes industries to new heights. </p>\r\n[figg hidecap=1 class=\"imgabout01\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]\r\n<p>In March 2017, Dr. James C. Liao, President, Academia Sinica, Dr. HT Kung, William H. Gates Professor of Computer Science and Electrical Engineering, Harvard University and Researcher Dr. Sheng-Wei Chen, who worked at the Academia Sinica in Taiwan, shared a sense of urgency about Taiwan\'s industrial transformation. Taiwan AI academy is initiated after the objectives that the industry in Taiwan needs assistance in AI transformation, especially in helping people understand the concepts and benefits of AI. Consequently, 20+ high-tech, industrial manufacturing companies in Taiwan were visited and asked about the required needs for AI transformation. The four key challenges for AI adoption that are found are as follows:</p>\r\n<ol>\r\n<li>Talent gap: There is a lack of people who know AI\r\n<li>There is a lack of good AI use cases\r\n<li>There is a lack of AI solution providers\r\n<li>There is a lack of academia research in AI\r\n</ol>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab02.jpg\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]\r\n<p>In order to tackle these issues, the AI Academy is established. The main activities of the AI academy are training programs, industry meetups and alumni activities. They provide training programs of four months for professionals to nurture AI talents and gather interdisciplinary leaders from the industrial, academic and governmental sectors in Taiwan to create the right environment for AI development. The focus of the AI academy is to train industrial AI talent in order to fill the gap between the university level and corporate level. The academy offers several different kinds of training, the main two being a training for engineers and a training for business managers. The training for engineers is focusing on computer science skills, meaning professionals learn specific AI skills. The training for business managers is on AI-domain knowledge. This means professionals get trained in how they can apply and benefit from AI within their domain.</p>\r\n<p>Against a background of fierce global competition, a solid AI technology approach is needed, building on the Taiwanese strategy for AI. To address the opportunities and challenges of AI, Taiwan has to define its own way, based on core values and strategy of the future , to promote the development and deployment of industrial AI. We thus created an problem-solving approach and project-oriented that is unique in its close collaborations with industry, in order to empower domain experts from various fields to master machine learning and deep learning techniques through intensive training programs. AIA envisions a future where professionals across all domains can solve problems through AI and propel their industries to new heights.</p>\r\n[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]\r\n<p>The role of Taiwan AI Academy will also become more diversified with the maturity of artificial intelligence technology, the development of applications, and changes in corporate demands. It is hoped that through the platform of Taiwan AI Academy and the continued joint efforts of industry and academia, Taiwan will have a more well-prepared talent pool and will be ready to jointly promote artificial intelligence as an opportunity for Taiwanese enterprises to create higher value. Taiwan AI Academy will continue to assist companies to introduce artificial intelligence in various forms through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industrial upgrade and transformation.</p>\r\n</div>','About Us','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2021-06-05 09:56:50','2021-06-05 01:56:50','',12,'https://en.aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15158,1,'2021-06-05 10:32:29','2021-06-05 02:32:29','','Meetup','','inherit','closed','closed','','9184-revision-v1','','','2021-06-05 10:32:29','2021-06-05 02:32:29','',9184,'https://en.aiacademy.tw/9184-revision-v1/',0,'revision','',0),(15159,1,'2021-06-05 13:01:23','2021-06-05 05:01:23','','Taiwan Artificial Intelligence Academy Foundation','','inherit','closed','closed','','14131-revision-v1','','','2021-06-05 13:01:23','2021-06-05 05:01:23','',14131,'https://en.aiacademy.tw/14131-revision-v1/',0,'revision','',0),(15160,1,'2021-06-05 13:02:36','2021-06-05 05:02:36','[page_head2]宗旨及業務[/page_head2]\r\n<p>本會以促進國內科技生態系統之健全發展，以協助科技的發展、產業的提升及社會永續發展為宗旨，依相關法令，辦理下列業務事項：</p>\r\n<ol>\r\n<li>人才培育，包括研究及產業提升的人才培育及媒合工作。</li>\r\n<li>科技推動，如前導技術發展、場域實證、測試與驗證等。</li>\r\n<li>顧問諮詢，如關鍵議題界定、策略規劃、政策研析等。</li>\r\n<li>推動跨界合作，如研發合作、技術引進、活動舉辦等。</li>\r\n<li>為運用研發成果之智慧財產權，得依相關法規以技術作價取得股權等，從事投資所得利益應用於符合本會宗旨之業務。</li>\r\n</ol>\r\n[page_head2]LOGO 識別[/page_head2]\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/03/img_604c83e04908f.png title=\"財團法人台灣人工智慧學校基金會\" alt=\"財團法人台灣人工智慧學校基金會\" />','Foundation Intro.','','inherit','closed','closed','','14115-revision-v1','','','2021-06-05 13:02:36','2021-06-05 05:02:36','',14115,'https://en.aiacademy.tw/14115-revision-v1/',0,'revision','',0),(15161,1,'2021-06-05 13:02:43','2021-06-05 05:02:43','[page_head2]組織[/page_head2]\r\n<p>本基金會設董事 11 人，監察人 3 人，執行長 1 人。</p>\r\n[page_head2]董事及監察人名冊[/page_head2]\r\n[foundation_tbl_managers head=\"職稱|姓名|現職\"]\r\n董事(長)|廖俊智|<ul><li>中央研究院院長\r\n董事|孔祥重|<ul><li>哈佛大學教授\r\n董事|魏啟林|<ul><li>國票金融控股(股)公司董事長<li>台灣大學商學研究所兼任教授</ul>\r\n董事|周美吟|<ul><li>中央研究院副院長<li>原子與分子科學研究所特聘研究員</ul>\r\n董事|何美玥|<ul><li>台灣日本關係協會科技交流委員會主任委員<li>總統府國策顧問</ul>\r\n董事|卓桐華|<ul><li>英業達股份有限公司董事長\r\n董事|林健男|<ul><li>台灣塑膠公司董事長<li>台塑美國公司總經理</ul>\r\n董事|邱德成|<ul><li>益鼎、九鼎、合鼎、文鼎創投、益鼎生技、誠鼎及益鼎創業投資管理顧問(股)公司董事長/總經理</ul>\r\n董事|張情福|<ul><li>益鼎創業投資管理顧問（股）副總經理<li>嘉實資訊（股）獨立董事<li>晶采光電科技（股）董事代表人</ul>\r\n董事|廖弘源|<ul><li>中央研究院資訊科學研究所特聘研究員<li>交通大學講座教授<li>成功大學電機系暨資工系合聘教授<li>中原大學兼任講座教授<li>IEEE Fellow</ul>\r\n董事|葉儀皓|<ul><li>義隆電子股份有限公司董事長兼總經理</ul>\r\n監察人|李建興|<ul><li>奇美實業股份有限公司副總經理</ul>\r\n監察人|黃彥男|<ul><li>資創中心特聘研究員兼中心主任\r\n監察人|陳建榮|<ul><li>益鼎創業投資管理顧問股份有限公司經理</li><li>全福生物科技股份有限公司監察人</li><li>士宣生技股份有限公司監察人</li><li>浩宇生醫股份有限公司監察人</li><li>奧理科技股份有限公司監察人</li></ul>\r\n[/foundation_tbl_managers]\r\n','Organization','','inherit','closed','closed','','14126-revision-v1','','','2021-06-05 13:02:43','2021-06-05 05:02:43','',14126,'https://en.aiacademy.tw/14126-revision-v1/',0,'revision','',0),(15162,1,'2021-06-05 13:02:48','2021-06-05 05:02:48','[page_head2]第一章 總則[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第1條[/page_head2_sub]\r\n<p>本基金會依財團法人法、民法及科技事務財團法人設立許可及監督辦法、科技部相關法規設立，定名為「財團法人台灣人工智慧學校基金會」，英文名稱為「Taiwan Artificial Intelligence Academy Foundation」（以下簡稱本會）。</p>\r\n[page_head2_sub]第2條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會設於新北市三重區光復路二段 69 號 13 樓，必要時得分別於國內、外適當地點設立分支機構或派駐代表。</p>\r\n[page_head2]第二章 宗旨及業務[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第3條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會以促進國內科技生態系統之健全發展，以協助科技的發展、產業的提升及社會永續發展為宗旨，依相關法令，辦理下列業務事項：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>人才培育，包括研究及產業提升的人才培育及媒合工作。</li>\r\n  <li>科技推動，如前導技術發展、場域實證、測試與驗證等。</li>\r\n  <li>顧問諮詢，如關鍵議題界定、策略規劃、政策研析等。</li>\r\n  <li>推動跨界合作，如研發合作、技術引進、活動舉辦等。</li>\r\n  <li>為運用研發成果之智慧財產權，得依相關法規以技術作價取得股權等，從事投資所得利益應用於符合本會宗旨之業務。</li>\r\n  <li>其他與科技發展及生態系統建構有關等符合設立宗旨之業務。</li>\r\n</ol>\r\n[page_head2]第三章 經費[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第4條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會創辦基金來源為企業界捐助款新台幣參仟萬元正，由下列各捐助人依其認捐金額捐助之：</p>\r\n<table>\r\n  <thead>\r\n    <tr>\r\n      <th>捐款企業</th>\r\n      <th>金額</th>\r\n    </tr>\r\n  </thead>\r\n  <tbody>\r\n    <tr>\r\n      <td>奇美實業股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>英業達股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>義隆電子股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>財團法人聯發科技教育基金會</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>台灣塑膠工業股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n  </tbody>\r\n</table>\r\n[page_head2_sub]第5條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會之年度經費來源如下：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>國內外公司、團體或個人之捐款。</li>\r\n  <li>產業發展、科技推動、人才培育等活動及顧問之收入。</li>\r\n  <li>接受委辦工作之收入。</li>\r\n  <li>基金之孳息。</li>\r\n  <li>其他收入。</li>\r\n</ol>\r\n[page_head2_sub]第6條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會會計年度自每年一月一日開始，至當年十二月三十一日終止。<br>\r\n  本會工作計畫及經費預算應於每年度開始後一個月內前擬具，提請董事會核議通過後執行，並於年度終了後五個月內編就工作報告及財務報表提請董事會審議通過一併呈報主管機關備查。本會上年度收入總額達新台幣壹仟萬元以上，財務報表應委託經財政部核准為稅務代理人之會計師進行財務查核簽證。本會設有監察人，第一項工作報告及財務報表於董事會通過後，並應送請全體監察人分別查核，連同監察人製作之前一年度監察報告書，一併送主管機關備查。\r\n</p>\r\n[page_head2]第四章 組織[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第7條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會設董事會，董事會每年至少開會二次，負責本會基金及經費之籌募、保管及運用，捐助章程之修訂，組織之決定及調整，營運及資金運用計畫、決算之審核，董事及重要人士之任免，不動產之處分或設定負擔，購買有價證券或不動產，投資及處分相關聯事業，讓與或受讓全部或主要部分之業務或財產，會計師之遴聘，及業務推行之督導。</p>\r\n[page_head2_sub]第8條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會董事會由董事九人至十五人組成，且須為單數。</p>\r\n<p>本會董事任期每屆三年，期滿連任之董事，不得逾改選董事總人數五分之四。董事在任期中因故出缺，董事會應另行選聘適當人員補足原任期。每屆董事任期屆滿前一個月，董事會應召集會議，改選聘下屆董事。新舊任董事，應按期辦理交接。</p>\r\n<p>第一屆董事由創辦基金捐助人選聘之，第二屆以後董事由前一屆董事會選聘之。董事會依下列各款規定組成：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>中央研究院代表三至五人。</li>\r\n  <li>公民營企業及法人代表五至九人。</li>\r\n  <li>科技研發、推動或科技生態系統相關機構之負責人或專家、學者至多五人。</li>\r\n</ol>\r\n<p>新任董事會於上屆任滿之日成立，並依第九條規定選舉董事長及副董事長。<br>董事於任期屆滿前出缺者，董事會得另聘其他人選繼任。<br>若出缺致董事人數非為單數時，應即補行推派或聘任。<br>\r\n  前項董事任期至原任任期屆滿為止。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第9條[/page_head2_sub]\r\n<p>董事長由董事互選之，對外代表本會；另董事得互推副董事長至多兩人，襄助董事長督導本會各項業務。</p>\r\n<p>董事會得授權董事會得下設之功能性委員會，依董事會之決議，行使董事會職權。惟依法令與相關規定，或事涉本會重大利益仍應提請董事會決議外，其授權內容或事項應具體明確。</p>\r\n<p>董事會得置特別助理及秘書一至三人。</p>\r\n[page_head2_sub]第10條[/page_head2_sub]\r\n<p>董事會由董事長召集並擔任主席，董事長因故無法召集或出席時，指定副董事長一人代理之。</p>\r\n<p>董事長未依規定召集，經現任董事三分之一以上，以書面提出會議目的及召集理由，請求召集董事會議時，董事長應自受請求之日十日內召集之。逾期不為召集之通知，得由請求之董事報經主管機關許可，自行召集之。會議運作應符合法令規定。</p>\r\n<p>董事會之決議，種類如下： </p>\r\n<ol>\r\n  <li>普通決議：現任董事過半數之出席，出席董事過半數同意行之。</li>\r\n  <li>\r\n    特別決議：現任董事三分之二以上之出席，董事總額過半數同意行之。<br>\r\n    下列重要事項應以前項特別決議行之：\r\n    <ul>\r\n      <li>捐助章程變更之擬議。</li>\r\n      <li>不動產之處分或設定負擔。</li>\r\n      <li>董事之選任及解任。</li>\r\n      <li>基金之動用。</li>\r\n      <li>以基金填補短絀。</li>\r\n      <li>其他經主管機關指定之事項。</li>\r\n    </ul>\r\n  </li>\r\n</ol>\r\n[page_head2_sub]第11條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會置監察人三人，負責下列事項之監察：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>查核年度工作成果及決算。</li>\r\n  <li>審閱內部稽核制度、稽核計畫及報告。</li>\r\n  <li>其他有關本會業務及財務事項之監察。</li>\r\n</ol>\r\n<p>監察人任期三年，連選得連任。<br>\r\n  次屆監察人之產生，應於當屆監察人任期屆滿前，由當屆監察人遴聘，其中至少一人需具備法律、財務管理或會計實務經驗。<br>\r\n  監察人於任期屆滿前出缺者，由監察人會議決議另聘人選繼任。<br>\r\n  前項監察人任期至原任任期屆滿為止。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第12條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會董事及監察人應親自出席董事會議及監察人會議，無法親自出席者，得以書面委託其他董事及監察人代理；出席人員以接受一人委託為限，且委託比率以不超過董事及監察人實際出席人數三分之一為限，委託人數超出限制，以抽籤定之。<br>\r\n  董事會及監察人會議開會時，如以視訊會議方式為之時，應全程錄音、錄影存證並載明於會議紀錄及妥善永久保存。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第13條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會董事及監察人均為無給職。</p>\r\n[page_head2_sub]第14條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會置執行長一人，秉承董事會決議及董事長之命，綜理日常會務，得置副執行長至多三人，襄理日常會務。 <br>\r\n  執行長由董事長提請董事會通過聘免，每屆任期三年，起訖日同第八條第二項。每屆新董事會成立時，執行長應重新聘任，連聘得連任。<br>\r\n  副執行長由執行長提請董事長核定後聘免，並報董事會核備。<br>\r\n  本會得視業務需要設中心、處、室等部門，各部門之設立、裁撤，由執行長提請董事會核定之。<br>\r\n  各部門主管由執行長提請董事長核可後聘免，其他職員由執行長聘免。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第15條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會得視需要，經董事會決議，設榮譽董事若干人、榮譽董事長一人，其聘期與董事之任期同。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第16條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會得視業務需要聘請顧問若干人及設置各種委員會。</p>\r\n[page_head2_sub]第17條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會組織章程、人事管理規章、會計制度等由執行長訂定，並報請董事會核備。</p>\r\n[page_head2_sub]第18條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會辦理本年度業務計畫以外之工作，須符合本章程第三條之規定。</p>\r\n[page_head2]第五章 附則[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第19條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會因情事變更，致目的不能達到時，經主管機關許可後，得變更目的及組織或解散之。<br>\r\n  本會於解散或撤銷許可時，經依法清算後之賸餘財產之歸屬，應依捐助章程之規定。但不得歸屬於任何自然人或營利團體。<br>\r\n  本捐助章程規定，有前項前段情形發生時，經依法清算後之賸餘財產應歸屬於董事會指定之設立於中華民國境內之非營利團體。<br>\r\n  如董事會未為決議或其決議有違反前項但書之情形時，其賸餘財產應歸屬於主管機關。 本會因與其他基金會合併而消滅時，基金及財產經依法清算終結後之賸餘財產，應歸併於存續之基金會繼續使用，以利會務運作。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第20條[/page_head2_sub]\r\n<p>本章程經董事會通過，並呈請主管機關核准備案後施行，修正時亦同。</p>\r\n<div style=margin-top:50px;text-align:right;font-size:13px>本章程訂立於中華民國一Ｏ七年四月十四日<br>\r\n  本章程修訂於中華民國一Ｏ八年十二月十九日<br>\r\n  本章程修訂於中華民國一Ｏ九年十一月三日\r\n</div>','Rules','','inherit','closed','closed','','14120-revision-v1','','','2021-06-05 13:02:48','2021-06-05 05:02:48','',14120,'https://en.aiacademy.tw/14120-revision-v1/',0,'revision','',0),(15163,1,'2021-06-05 13:02:56','2021-06-05 05:02:56','[page_head2]工作報告、財務報告[/page_head2][foundation_tbl_annuals head=\"項目|下載\"]\r\n110年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1zB7jiEBbGzGiabNrEKq3_je7bnCMrwNI/view\">?️ Download</a>\r\n109年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1JUbM6VjFDhTTOGUoh8Gqp_AoFXThpJv0/view\">?️ Download</a>\r\n108年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1-8PrcQbDKe_1-7fm_AXtQLiM0VcHPQRh/view\">?️ Download</a>\r\n108年度工作報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1iM84SZBPM8tsiDRn7iquFezqWggTbeYW/view\">?️ Download</a>\r\n108年度財務報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1swDivqB2tMVlpDAIbhSnMSdKaM2u35Zy/view\">?️ Download</a>\r\n107年度工作報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/open?id=1xHtx7UhXVizDR-71VXADwJxzyHpOhK_7\">?️ Download</a>\r\n107年度財務報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/open?id=1EkE8Ub9rSeKijv3yu6Q1dLs6N_VJNjGM\">?️ Download</a>\r\n[/foundation_tbl_annuals]','Annuals','','inherit','closed','closed','','14128-revision-v1','','','2021-06-05 13:02:56','2021-06-05 05:02:56','',14128,'https://en.aiacademy.tw/14128-revision-v1/',0,'revision','',0),(15164,1,'2021-06-05 13:03:28','2021-06-05 05:03:28','[page_head2]工作報告、財務報告[/page_head2][foundation_tbl_annuals head=\"項目|下載\"]\r\n110年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1zB7jiEBbGzGiabNrEKq3_je7bnCMrwNI/view\">?️ Download</a>\r\n109年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1JUbM6VjFDhTTOGUoh8Gqp_AoFXThpJv0/view\">?️ Download</a>\r\n108年度工作計畫及經費預算書|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1-8PrcQbDKe_1-7fm_AXtQLiM0VcHPQRh/view\">?️ Download</a>\r\n108年度工作報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1iM84SZBPM8tsiDRn7iquFezqWggTbeYW/view\">?️ Download</a>\r\n108年度財務報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/file/d/1swDivqB2tMVlpDAIbhSnMSdKaM2u35Zy/view\">?️ Download</a>\r\n107年度工作報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/open?id=1xHtx7UhXVizDR-71VXADwJxzyHpOhK_7\">?️ Download</a>\r\n107年度財務報告|<a target=_blank href=\"//drive.google.com/open?id=1EkE8Ub9rSeKijv3yu6Q1dLs6N_VJNjGM\">?️ Download</a>\r\n[/foundation_tbl_annuals]','Report','','inherit','closed','closed','','14128-revision-v1','','','2021-06-05 13:03:28','2021-06-05 05:03:28','',14128,'https://en.aiacademy.tw/14128-revision-v1/',0,'revision','',0),(15165,1,'2021-06-05 13:03:35','2021-06-05 05:03:35','[page_head2]第一章 總則[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第1條[/page_head2_sub]\r\n<p>本基金會依財團法人法、民法及科技事務財團法人設立許可及監督辦法、科技部相關法規設立，定名為「財團法人台灣人工智慧學校基金會」，英文名稱為「Taiwan Artificial Intelligence Academy Foundation」（以下簡稱本會）。</p>\r\n[page_head2_sub]第2條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會設於新北市三重區光復路二段 69 號 13 樓，必要時得分別於國內、外適當地點設立分支機構或派駐代表。</p>\r\n[page_head2]第二章 宗旨及業務[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第3條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會以促進國內科技生態系統之健全發展，以協助科技的發展、產業的提升及社會永續發展為宗旨，依相關法令，辦理下列業務事項：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>人才培育，包括研究及產業提升的人才培育及媒合工作。</li>\r\n  <li>科技推動，如前導技術發展、場域實證、測試與驗證等。</li>\r\n  <li>顧問諮詢，如關鍵議題界定、策略規劃、政策研析等。</li>\r\n  <li>推動跨界合作，如研發合作、技術引進、活動舉辦等。</li>\r\n  <li>為運用研發成果之智慧財產權，得依相關法規以技術作價取得股權等，從事投資所得利益應用於符合本會宗旨之業務。</li>\r\n  <li>其他與科技發展及生態系統建構有關等符合設立宗旨之業務。</li>\r\n</ol>\r\n[page_head2]第三章 經費[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第4條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會創辦基金來源為企業界捐助款新台幣參仟萬元正，由下列各捐助人依其認捐金額捐助之：</p>\r\n<table>\r\n  <thead>\r\n    <tr>\r\n      <th>捐款企業</th>\r\n      <th>金額</th>\r\n    </tr>\r\n  </thead>\r\n  <tbody>\r\n    <tr>\r\n      <td>奇美實業股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>英業達股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>義隆電子股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>財團法人聯發科技教育基金會</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n    <tr>\r\n      <td>台灣塑膠工業股份有限公司</td>\r\n      <td>新台幣陸佰萬元整</td>\r\n    </tr>\r\n  </tbody>\r\n</table>\r\n[page_head2_sub]第5條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會之年度經費來源如下：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>國內外公司、團體或個人之捐款。</li>\r\n  <li>產業發展、科技推動、人才培育等活動及顧問之收入。</li>\r\n  <li>接受委辦工作之收入。</li>\r\n  <li>基金之孳息。</li>\r\n  <li>其他收入。</li>\r\n</ol>\r\n[page_head2_sub]第6條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會會計年度自每年一月一日開始，至當年十二月三十一日終止。<br>\r\n  本會工作計畫及經費預算應於每年度開始後一個月內前擬具，提請董事會核議通過後執行，並於年度終了後五個月內編就工作報告及財務報表提請董事會審議通過一併呈報主管機關備查。本會上年度收入總額達新台幣壹仟萬元以上，財務報表應委託經財政部核准為稅務代理人之會計師進行財務查核簽證。本會設有監察人，第一項工作報告及財務報表於董事會通過後，並應送請全體監察人分別查核，連同監察人製作之前一年度監察報告書，一併送主管機關備查。\r\n</p>\r\n[page_head2]第四章 組織[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第7條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會設董事會，董事會每年至少開會二次，負責本會基金及經費之籌募、保管及運用，捐助章程之修訂，組織之決定及調整，營運及資金運用計畫、決算之審核，董事及重要人士之任免，不動產之處分或設定負擔，購買有價證券或不動產，投資及處分相關聯事業，讓與或受讓全部或主要部分之業務或財產，會計師之遴聘，及業務推行之督導。</p>\r\n[page_head2_sub]第8條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會董事會由董事九人至十五人組成，且須為單數。</p>\r\n<p>本會董事任期每屆三年，期滿連任之董事，不得逾改選董事總人數五分之四。董事在任期中因故出缺，董事會應另行選聘適當人員補足原任期。每屆董事任期屆滿前一個月，董事會應召集會議，改選聘下屆董事。新舊任董事，應按期辦理交接。</p>\r\n<p>第一屆董事由創辦基金捐助人選聘之，第二屆以後董事由前一屆董事會選聘之。董事會依下列各款規定組成：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>中央研究院代表三至五人。</li>\r\n  <li>公民營企業及法人代表五至九人。</li>\r\n  <li>科技研發、推動或科技生態系統相關機構之負責人或專家、學者至多五人。</li>\r\n</ol>\r\n<p>新任董事會於上屆任滿之日成立，並依第九條規定選舉董事長及副董事長。<br>董事於任期屆滿前出缺者，董事會得另聘其他人選繼任。<br>若出缺致董事人數非為單數時，應即補行推派或聘任。<br>\r\n  前項董事任期至原任任期屆滿為止。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第9條[/page_head2_sub]\r\n<p>董事長由董事互選之，對外代表本會；另董事得互推副董事長至多兩人，襄助董事長督導本會各項業務。</p>\r\n<p>董事會得授權董事會得下設之功能性委員會，依董事會之決議，行使董事會職權。惟依法令與相關規定，或事涉本會重大利益仍應提請董事會決議外，其授權內容或事項應具體明確。</p>\r\n<p>董事會得置特別助理及秘書一至三人。</p>\r\n[page_head2_sub]第10條[/page_head2_sub]\r\n<p>董事會由董事長召集並擔任主席，董事長因故無法召集或出席時，指定副董事長一人代理之。</p>\r\n<p>董事長未依規定召集，經現任董事三分之一以上，以書面提出會議目的及召集理由，請求召集董事會議時，董事長應自受請求之日十日內召集之。逾期不為召集之通知，得由請求之董事報經主管機關許可，自行召集之。會議運作應符合法令規定。</p>\r\n<p>董事會之決議，種類如下： </p>\r\n<ol>\r\n  <li>普通決議：現任董事過半數之出席，出席董事過半數同意行之。</li>\r\n  <li>\r\n    特別決議：現任董事三分之二以上之出席，董事總額過半數同意行之。<br>\r\n    下列重要事項應以前項特別決議行之：\r\n    <ul>\r\n      <li>捐助章程變更之擬議。</li>\r\n      <li>不動產之處分或設定負擔。</li>\r\n      <li>董事之選任及解任。</li>\r\n      <li>基金之動用。</li>\r\n      <li>以基金填補短絀。</li>\r\n      <li>其他經主管機關指定之事項。</li>\r\n    </ul>\r\n  </li>\r\n</ol>\r\n[page_head2_sub]第11條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會置監察人三人，負責下列事項之監察：</p>\r\n<ol>\r\n  <li>查核年度工作成果及決算。</li>\r\n  <li>審閱內部稽核制度、稽核計畫及報告。</li>\r\n  <li>其他有關本會業務及財務事項之監察。</li>\r\n</ol>\r\n<p>監察人任期三年，連選得連任。<br>\r\n  次屆監察人之產生，應於當屆監察人任期屆滿前，由當屆監察人遴聘，其中至少一人需具備法律、財務管理或會計實務經驗。<br>\r\n  監察人於任期屆滿前出缺者，由監察人會議決議另聘人選繼任。<br>\r\n  前項監察人任期至原任任期屆滿為止。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第12條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會董事及監察人應親自出席董事會議及監察人會議，無法親自出席者，得以書面委託其他董事及監察人代理；出席人員以接受一人委託為限，且委託比率以不超過董事及監察人實際出席人數三分之一為限，委託人數超出限制，以抽籤定之。<br>\r\n  董事會及監察人會議開會時，如以視訊會議方式為之時，應全程錄音、錄影存證並載明於會議紀錄及妥善永久保存。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第13條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會董事及監察人均為無給職。</p>\r\n[page_head2_sub]第14條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會置執行長一人，秉承董事會決議及董事長之命，綜理日常會務，得置副執行長至多三人，襄理日常會務。 <br>\r\n  執行長由董事長提請董事會通過聘免，每屆任期三年，起訖日同第八條第二項。每屆新董事會成立時，執行長應重新聘任，連聘得連任。<br>\r\n  副執行長由執行長提請董事長核定後聘免，並報董事會核備。<br>\r\n  本會得視業務需要設中心、處、室等部門，各部門之設立、裁撤，由執行長提請董事會核定之。<br>\r\n  各部門主管由執行長提請董事長核可後聘免，其他職員由執行長聘免。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第15條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會得視需要，經董事會決議，設榮譽董事若干人、榮譽董事長一人，其聘期與董事之任期同。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第16條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會得視業務需要聘請顧問若干人及設置各種委員會。</p>\r\n[page_head2_sub]第17條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會組織章程、人事管理規章、會計制度等由執行長訂定，並報請董事會核備。</p>\r\n[page_head2_sub]第18條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會辦理本年度業務計畫以外之工作，須符合本章程第三條之規定。</p>\r\n[page_head2]第五章 附則[/page_head2]\r\n[page_head2_sub]第19條[/page_head2_sub]\r\n<p>本會因情事變更，致目的不能達到時，經主管機關許可後，得變更目的及組織或解散之。<br>\r\n  本會於解散或撤銷許可時，經依法清算後之賸餘財產之歸屬，應依捐助章程之規定。但不得歸屬於任何自然人或營利團體。<br>\r\n  本捐助章程規定，有前項前段情形發生時，經依法清算後之賸餘財產應歸屬於董事會指定之設立於中華民國境內之非營利團體。<br>\r\n  如董事會未為決議或其決議有違反前項但書之情形時，其賸餘財產應歸屬於主管機關。 本會因與其他基金會合併而消滅時，基金及財產經依法清算終結後之賸餘財產，應歸併於存續之基金會繼續使用，以利會務運作。\r\n</p>\r\n[page_head2_sub]第20條[/page_head2_sub]\r\n<p>本章程經董事會通過，並呈請主管機關核准備案後施行，修正時亦同。</p>\r\n<div style=margin-top:50px;text-align:right;font-size:13px>本章程訂立於中華民國一Ｏ七年四月十四日<br>\r\n  本章程修訂於中華民國一Ｏ八年十二月十九日<br>\r\n  本章程修訂於中華民國一Ｏ九年十一月三日\r\n</div>','Bylaw','','inherit','closed','closed','','14120-revision-v1','','','2021-06-05 13:03:35','2021-06-05 05:03:35','',14120,'https://en.aiacademy.tw/14120-revision-v1/',0,'revision','',0),(15166,1,'2021-06-05 13:48:45','2021-06-05 05:48:45','<br>因應新冠肺炎疫情日益嚴峻，台灣人工智慧學校防疫措施再升級。<br>\r\n\r\n<br>衛福部疾管署5月11日宣布即日起至6月8日全台提升疫情警戒至第二級，台北市、新北市自5月15日至5月28日升第三級防疫警戒。為維護大家健康並降低接觸風險，即日起至6月8日，本校台北、台中、南部校區的經理人班及技術班課程，全面採遠距教學。遠距教學相關細節及作業繳交方式，請學員依校方通知信件。\r\n<br>疫情嚴峻，學校各項因應措施將依中央宣布而隨時調整，於官網公告並發郵件通知。\r\n<br>防疫視同作戰，請大家配合政府各項防疫措施，同時再次提醒，疫情嚴峻，出門應全程配戴口罩、勤洗手、與他人保持社交距離，並自我注意是否出現發燒、呼吸道症狀、腹瀉、嗅味覺異常等疑似症狀。如出現疑似症狀，應確實配戴醫用口罩，儘速至附近社區採檢醫院就醫，且不得搭乘大眾交通運輸工具；就醫時，應主動告知接觸史、旅遊史、職業暴露及身邊是否出現其他人有類似症狀；返家後亦應配戴醫用口罩，避免外出。\r\n<br>\r\n<br>\r\n<p>台灣人工智慧學校 敬上 </p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/05/螢幕快照-2021-05-15-下午4.13.07-300x172.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"172\" class=\"alignnone size-medium wp-image-14989\" />','Due to COVID-19 pandemic, all programs of Taiwan AI Academy are moving online','','inherit','closed','closed','','14983-revision-v1','','','2021-06-05 13:48:45','2021-06-05 05:48:45','',14983,'https://en.aiacademy.tw/14983-revision-v1/',0,'revision','',0),(15167,1,'2021-06-05 13:51:27','2021-06-05 05:51:27','','001','','inherit','closed','closed','','001-2','','','2021-06-05 13:51:27','2021-06-05 05:51:27','',0,'https://en.aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/06/001.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(15168,1,'2021-06-05 13:51:29','2021-06-05 05:51:29','','002','','inherit','closed','closed','','002-2','','','2021-06-05 13:51:29','2021-06-05 05:51:29','',0,'https://en.aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/06/002.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(15169,1,'2021-06-05 13:51:30','2021-06-05 05:51:30','','003','','inherit','closed','closed','','003','','','2021-06-05 13:51:30','2021-06-05 05:51:30','',0,'https://en.aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/06/003.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(15170,1,'2021-06-05 13:51:32','2021-06-05 05:51:32','','004','','inherit','closed','closed','','004','','','2021-06-05 13:51:32','2021-06-05 05:51:32','',0,'https://en.aiacademy.tw/wp-content/uploads/2021/06/004.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(15171,1,'2021-06-05 13:54:11','2021-06-05 05:54:11','<p>Since the Taiwan AI Academy was established in 2018, about 300 teachers and more than 1,700 companies have been trained and approximately 7,500 alumni have matriculated. These alumni are located in different industries and regions, and have become the best promoters for companies to actively participate in the field of artificial intelligence.</p>\r\n<p>Many industries have sent employees to the Taiwan AI Academy for training, and have successfully introduced artificial intelligence projects. The scope of application has extended from the original production line and process optimization to the improvement of various processes and businesses, such as finance, sales, and warehouse management.\r\n</p>\r\n<dl>\r\n<dt>-  Textile industry</dt>\r\n<dd><img style=float:left src=/wp-content/uploads/2021/06/001.jpg alt=\"Textile industry\" />Take Everest Textile Co., Ltd. as an example. In the past, the dyeing and finishing of a complete set of colors had to rely on the senior experienced colleague to judge with human eyes. After assigning senior executives and technical colleagues to study at AI Academy, artificial intelligence can now be used to achieve the \"intelligent color matching\" of the dyeing and finishing process. In addition, artificial intelligence image recognition has been introduced for smart cloth inspection, which saves 50-percent in manpower and results in recovery of investment within six months.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Petrochemical industry</dt>\r\n<dd><img style=float:left src=/wp-content/uploads/2021/06/002.jpg alt=\"Petrochemical industry\" />In the petrochemical industry, the biggest difficulty for oil refineries to introduce artificial intelligence lies in the control of parameters, such as temperature. In the past, Formosa Plastics Group sought to cooperate with well-known software vendors. However, due to the high complexity of raw materials and hundreds of parameters, the software developer was powerless to solve the company’s problems. Later on, an ad hoc team was formed by employees who were familiar with the refining profession within the company and received training from the Taiwan AI Academy. After one year, an algorithm was successfully developed, and a single refinery tank could increase revenue by nearly 120 million NTD, becoming a model for the use of artificial intelligence in global refineries. \r\n</dd>\r\n<dt>-  Aquaculture</dt>\r\n<dd><img style=float:left src=/wp-content/uploads/2021/06/003.jpg alt=\"Aquaculture industry\" />Even the aquaculture industry can make use of artificial intelligence. Take Apollo Aquatic as an example. The company is the first aquaculture farm in Taiwan to obtain EU certification. After the introduction of artificial intelligence, milkfish breeding ponds can now save half of the electricity expense than before and also can warn two days before that the fish will be lost  due to weather factors.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Healthcare</dt>\r\n<dd><img style=float:left src=/wp-content/uploads/2021/06/004.jpg alt=\"Healthcare industry\" />Trainees from the Taichung Branch of Taipei Veterans General Hospital cooperated with Tung-Hai University to submit early warning reports for the worsening of patient health conditions. By utilizing artificial intelligence to help the healthcare team, medical staff can quickly identify patients with worsening conditions, allowing the medical team to rapidly intervene. Use of this application is expected to reduce the emergency deterioration of 900 patients each year. It is the best example of the Taiwan Artificial Intelligence School\'s cross-border integration of medical and academic circles.</dd>\r\n</dl>','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-revision-v1','','','2021-06-05 13:54:11','2021-06-05 05:54:11','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-revision-v1/',0,'revision','',0),(15172,1,'2021-06-05 13:54:44','2021-06-05 05:54:44','<p>Since the Taiwan AI Academy was established in 2018, about 300 teachers and more than 1,700 companies have been trained and approximately 7,500 alumni have matriculated. These alumni are located in different industries and regions, and have become the best promoters for companies to actively participate in the field of artificial intelligence.</p>\r\n<p>Many industries have sent employees to the Taiwan AI Academy for training, and have successfully introduced artificial intelligence projects. The scope of application has extended from the original production line and process optimization to the improvement of various processes and businesses, such as finance, sales, and warehouse management.\r\n</p>\r\n<dl>\r\n<dt>-  Textile industry</dt>\r\n<dd><img style=float:left;max-width:250px src=/wp-content/uploads/2021/06/001.jpg alt=\"Textile industry\" />Take Everest Textile Co., Ltd. as an example. In the past, the dyeing and finishing of a complete set of colors had to rely on the senior experienced colleague to judge with human eyes. After assigning senior executives and technical colleagues to study at AI Academy, artificial intelligence can now be used to achieve the \"intelligent color matching\" of the dyeing and finishing process. In addition, artificial intelligence image recognition has been introduced for smart cloth inspection, which saves 50-percent in manpower and results in recovery of investment within six months.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Petrochemical industry</dt>\r\n<dd><img style=float:left;max-width:250px src=/wp-content/uploads/2021/06/002.jpg alt=\"Petrochemical industry\" />In the petrochemical industry, the biggest difficulty for oil refineries to introduce artificial intelligence lies in the control of parameters, such as temperature. In the past, Formosa Plastics Group sought to cooperate with well-known software vendors. However, due to the high complexity of raw materials and hundreds of parameters, the software developer was powerless to solve the company’s problems. Later on, an ad hoc team was formed by employees who were familiar with the refining profession within the company and received training from the Taiwan AI Academy. After one year, an algorithm was successfully developed, and a single refinery tank could increase revenue by nearly 120 million NTD, becoming a model for the use of artificial intelligence in global refineries. \r\n</dd>\r\n<dt>-  Aquaculture</dt>\r\n<dd><img style=float:left;max-width:250px src=/wp-content/uploads/2021/06/003.jpg alt=\"Aquaculture industry\" />Even the aquaculture industry can make use of artificial intelligence. Take Apollo Aquatic as an example. The company is the first aquaculture farm in Taiwan to obtain EU certification. After the introduction of artificial intelligence, milkfish breeding ponds can now save half of the electricity expense than before and also can warn two days before that the fish will be lost  due to weather factors.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Healthcare</dt>\r\n<dd><img style=float:left;max-width:250px src=/wp-content/uploads/2021/06/004.jpg alt=\"Healthcare industry\" />Trainees from the Taichung Branch of Taipei Veterans General Hospital cooperated with Tung-Hai University to submit early warning reports for the worsening of patient health conditions. By utilizing artificial intelligence to help the healthcare team, medical staff can quickly identify patients with worsening conditions, allowing the medical team to rapidly intervene. Use of this application is expected to reduce the emergency deterioration of 900 patients each year. It is the best example of the Taiwan Artificial Intelligence School\'s cross-border integration of medical and academic circles.</dd>\r\n</dl>','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-revision-v1','','','2021-06-05 13:54:44','2021-06-05 05:54:44','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-revision-v1/',0,'revision','',0),(15173,1,'2021-06-05 13:56:19','2021-06-05 05:56:19','<style>\r\n#achievementwrap img{float:left;max-width:250px;margin:0 12px 12px 0}\r\n</style>\r\n<div id=achievementwrap>\r\n<p>Since the Taiwan AI Academy was established in 2018, about 300 teachers and more than 1,700 companies have been trained and approximately 7,500 alumni have matriculated. These alumni are located in different industries and regions, and have become the best promoters for companies to actively participate in the field of artificial intelligence.</p>\r\n<p>Many industries have sent employees to the Taiwan AI Academy for training, and have successfully introduced artificial intelligence projects. The scope of application has extended from the original production line and process optimization to the improvement of various processes and businesses, such as finance, sales, and warehouse management.\r\n</p>\r\n<dl>\r\n<dt>-  Textile industry</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/001.jpg alt=\"Textile industry\" />Take Everest Textile Co., Ltd. as an example. In the past, the dyeing and finishing of a complete set of colors had to rely on the senior experienced colleague to judge with human eyes. After assigning senior executives and technical colleagues to study at AI Academy, artificial intelligence can now be used to achieve the \"intelligent color matching\" of the dyeing and finishing process. In addition, artificial intelligence image recognition has been introduced for smart cloth inspection, which saves 50-percent in manpower and results in recovery of investment within six months.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Petrochemical industry</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/002.jpg alt=\"Petrochemical industry\" />In the petrochemical industry, the biggest difficulty for oil refineries to introduce artificial intelligence lies in the control of parameters, such as temperature. In the past, Formosa Plastics Group sought to cooperate with well-known software vendors. However, due to the high complexity of raw materials and hundreds of parameters, the software developer was powerless to solve the company’s problems. Later on, an ad hoc team was formed by employees who were familiar with the refining profession within the company and received training from the Taiwan AI Academy. After one year, an algorithm was successfully developed, and a single refinery tank could increase revenue by nearly 120 million NTD, becoming a model for the use of artificial intelligence in global refineries. \r\n</dd>\r\n<dt>-  Aquaculture</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/003.jpg alt=\"Aquaculture industry\" />Even the aquaculture industry can make use of artificial intelligence. Take Apollo Aquatic as an example. The company is the first aquaculture farm in Taiwan to obtain EU certification. After the introduction of artificial intelligence, milkfish breeding ponds can now save half of the electricity expense than before and also can warn two days before that the fish will be lost  due to weather factors.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Healthcare</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/004.jpg alt=\"Healthcare industry\" />Trainees from the Taichung Branch of Taipei Veterans General Hospital cooperated with Tung-Hai University to submit early warning reports for the worsening of patient health conditions. By utilizing artificial intelligence to help the healthcare team, medical staff can quickly identify patients with worsening conditions, allowing the medical team to rapidly intervene. Use of this application is expected to reduce the emergency deterioration of 900 patients each year. It is the best example of the Taiwan Artificial Intelligence School\'s cross-border integration of medical and academic circles.</dd>\r\n</dl>\r\n</div>','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-revision-v1','','','2021-06-05 13:56:19','2021-06-05 05:56:19','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-revision-v1/',0,'revision','',0),(15174,1,'2021-06-05 13:57:02','2021-06-05 05:57:02','<style>\r\n#bd #achievementwrap img{float:left;max-width:250px;margin:0 12px 12px 0}\r\n</style>\r\n<div id=achievementwrap>\r\n<p>Since the Taiwan AI Academy was established in 2018, about 300 teachers and more than 1,700 companies have been trained and approximately 7,500 alumni have matriculated. These alumni are located in different industries and regions, and have become the best promoters for companies to actively participate in the field of artificial intelligence.</p>\r\n<p>Many industries have sent employees to the Taiwan AI Academy for training, and have successfully introduced artificial intelligence projects. The scope of application has extended from the original production line and process optimization to the improvement of various processes and businesses, such as finance, sales, and warehouse management.\r\n</p>\r\n<dl>\r\n<dt>-  Textile industry</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/001.jpg alt=\"Textile industry\" />Take Everest Textile Co., Ltd. as an example. In the past, the dyeing and finishing of a complete set of colors had to rely on the senior experienced colleague to judge with human eyes. After assigning senior executives and technical colleagues to study at AI Academy, artificial intelligence can now be used to achieve the \"intelligent color matching\" of the dyeing and finishing process. In addition, artificial intelligence image recognition has been introduced for smart cloth inspection, which saves 50-percent in manpower and results in recovery of investment within six months.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Petrochemical industry</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/002.jpg alt=\"Petrochemical industry\" />In the petrochemical industry, the biggest difficulty for oil refineries to introduce artificial intelligence lies in the control of parameters, such as temperature. In the past, Formosa Plastics Group sought to cooperate with well-known software vendors. However, due to the high complexity of raw materials and hundreds of parameters, the software developer was powerless to solve the company’s problems. Later on, an ad hoc team was formed by employees who were familiar with the refining profession within the company and received training from the Taiwan AI Academy. After one year, an algorithm was successfully developed, and a single refinery tank could increase revenue by nearly 120 million NTD, becoming a model for the use of artificial intelligence in global refineries. \r\n</dd>\r\n<dt>-  Aquaculture</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/003.jpg alt=\"Aquaculture industry\" />Even the aquaculture industry can make use of artificial intelligence. Take Apollo Aquatic as an example. The company is the first aquaculture farm in Taiwan to obtain EU certification. After the introduction of artificial intelligence, milkfish breeding ponds can now save half of the electricity expense than before and also can warn two days before that the fish will be lost  due to weather factors.\r\n</dd>\r\n<dt>-  Healthcare</dt>\r\n<dd><img src=/wp-content/uploads/2021/06/004.jpg alt=\"Healthcare industry\" />Trainees from the Taichung Branch of Taipei Veterans General Hospital cooperated with Tung-Hai University to submit early warning reports for the worsening of patient health conditions. By utilizing artificial intelligence to help the healthcare team, medical staff can quickly identify patients with worsening conditions, allowing the medical team to rapidly intervene. Use of this application is expected to reduce the emergency deterioration of 900 patients each year. It is the best example of the Taiwan Artificial Intelligence School\'s cross-border integration of medical and academic circles.</dd>\r\n</dl>\r\n</div>','Achievements','','inherit','closed','closed','','15065-revision-v1','','','2021-06-05 13:57:02','2021-06-05 05:57:02','',15065,'https://en.aiacademy.tw/15065-revision-v1/',0,'revision','',0),