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1.
第三十期 - 集團領導 透過人工智慧與深度學習推動革新
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(集團領導)
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... - 透過人工智慧與深度學習推動革新
隨著20世紀到90年代的資訊高速發展，1945年的電腦發至1991年人工神經網路就以開啟了人工智慧的研究。2018 年是我國政府政策推行AI 的元年，為配合總體發展目標，提出「數位國家-創新經濟發展方案」，除前瞻基礎建設，也積極與5+2產業創新方案結合，藉由強化我台灣既有的強項，也使的ICT業者能在智慧應用先驅中掌握優勢。AI, Artificial ...
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建立於 2018-04-17
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2.
第七十三期 - 老董開講 透過人工智慧與深度學習推動革新
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(產業動態)
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... - 透過人工智慧與深度學習推動革新
隨著20世紀到90年代的資訊高速發展，1945年的電腦發至1991年人工神經網路就已開啟了人工智慧的研究。2018 年是我國政府政策推行AI 的元年，為配合政府達到智慧國家的發展目標，以行政院所提出「數位國家-創新經濟發展方案」，除前瞻基礎建設，也積極與5+2產業創新方案結合，藉由強化我台灣既有的強項，也使得ICT業者能在智慧應用先驅中掌握優勢。AI, ...
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建立於 2018-04-17
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3.
智慧工廠應用案例
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(智慧應用)
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製造在人類發展歷史上占有重要的地位，人類運用各種器具與技術製造生活必需品，在從農業社會進入工業社會後，隨著科學與技術的演進，製造工廠歷經了四次的工業革命，從第一次工業革命利用蒸氣取代人力，接著第二次工業革命使用電力讓機器大量生產的目標實現，第三次工業革命導入資訊科技使生產自動化，近年來隨著大數據、IOT物聯網、AI人工智慧、5G通訊…等科技發展，帶動了雲端技術、邊緣運算、影像辨識、深度學習…等工廠應用，使傳統工廠邁入工業4.0的智慧工廠。 ...
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建立於 2021-01-18
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4.
大數據與人工智能
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(AI應用)
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通過機器學習，計算機會學習一次如何對某結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。
是自我調整軟件，自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智能都市在人類之前完成相同的任務，並且速度變化，錯誤降低。
大數據相當於人的大腦從小學到大學到記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收，再造才能創造出價值的價值。人工智能打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，人工智能離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。人工智能是基於大數據的支持和採集，運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷採集，沉澱，分類等數據積累。
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建立於 2020-02-15
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5.
人工智能之發展階段
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(AI應用)
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目前人工智能技術仍在不斷地飛速發展當中，近期有幾個發展趨勢值得注意。
一是人工智能正在變“硬”。在芯片領域，手機上集成了仿生芯片，可以大幅度提高人臉識別的反應時間。在服務器領域，Facebook開源了人工智能硬件用於人工智能計算服務器。
二是機器學習模型和算法出現了新的發展思路。深度學習三巨頭之一Geoffrey Hinton最近提出了Capsule概念，呼籲將神經網絡的基石之一的反向傳播機制推倒重來，重新建立新的理論體系。遷移學習可以將一個領域學習的模型應用到另一個領域，從而節省大量的訓練時間，減少對任務量的要求。最近神經科學的研究進展，也將為神經網絡帶來新的靈感。
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建立於 2019-12-13
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6.
人工智能之核心技術
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(產業動態)
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上篇文章有關於人工智能的深度學習，那麼人工智能，機器學習和深度學習究竟有什麼關係呢？...
上篇文章有關於人工智能的深度學習，那麼人工智能，機器學習和深度學習究竟有什麼關係呢？
首先技術實現的是人類智能的一些具體的局部。但它們是如何實現的？這種智能是從何而來？然後帶我們來到同心圓的里面一層，機器學習。
那麼機器學習直接糾正早期的人工智能領域，傳統算法包括決策樹學習，推導邏輯規劃，聚類，強化學習和貝葉斯網絡等等。這些，我們還沒有實現強人工智能，早期機器學習方法甚至都無法實現弱人工智能。
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建立於 2019-10-22
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7.
第四十七期 - 老編風範 因為需要 才需要應用 (下)
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(老編風範)
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AI 轉型的實際應用，供應鏈、銷售與行銷，是第一個大機會。 從市場的情資可以看到產業界的人工智慧整體採用率仍有高成長的空間，各行各業的組織正密切關注這門技術的應用，想要知道它能為自家事業做些什麼。它們的確應該怎麼做，從分析法當中創造的所有潛在價值，有40％來自稱做「深度學習」（deep learning）這個領域的人工智慧技術（深度學習使用多層的人工神經網路。如此稱呼是因為它們的結構和功能大致是參考人類的大腦）。整體來說，市場規模估計深度學習每年的價值，可能在3.5兆到5.8兆美元之間。
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建立於 2019-09-16
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8.
第九十期 - 老編說說 因為需要 才需要應用 (下)
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(產業動態)
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AI 轉型的實際應用，供應鏈、銷售與行銷，是第一個大機會。 從市場的情資可以看到產業界的人工智慧整體採用率仍有高成長的空間，各行各業的組織正密切關注這門技術的應用，想要知道它能為自家事業做些什麼。它們的確應該怎麼做，從分析法當中創造的所有潛在價值，有40％來自稱做「深度學習」（deep learning）這個領域的人工智慧技術（深度學習使用多層的人工神經網路。如此稱呼是因為它們的結構和功能大致是參考人類的大腦）。整體來說，市場規模估計深度學習每年的價值，可能在3.5兆到5.8兆美元之間。
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建立於 2019-09-16
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9.
漫談人工智能與網絡安全
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(AI應用)
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機器學習和人工智能解決網絡安全問題，是當下網絡安全技術的發展趨勢。深度學習和神經網絡在支持各種行業的技術方面變得非常突出。從內容推薦到疾病診斷和治療以及自動駕駛，深度學習在做出關鍵決策方面發揮著非常重要的作用。在過去幾年中，我們已經看到了惡意行為者開始使用深度學習算法的特徵和功能來進行網絡攻擊的示例...
機器學習和人工智能解決網絡安全問題，是當下網絡安全技術的發展趨勢。深度學習和神經網絡在支持各種行業的技術方面變得非常突出。從內容推薦到疾病診斷和治療以及自動駕駛，深度學習在做出關鍵決策方面發揮著非常重要的作用。在過去幾年中，我們已經看到了惡意行為者開始使用深度學習算法的特徵和功能來進行網絡攻擊的示例。
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建立於 2019-09-16
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10.
人工智能如何學習
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(AI應用)
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在人工智能高速發展的今天，它的發展速度已經遠遠超越了人們的想像。人工智能之所以能夠發展這麼快，這其中離不開他的一項技能。那就是深度學習。然而，什麼叫深度學習呢？...
在人工智能高速發展的今天，它的發展速度已經遠遠超越了人們的想像。人工智能之所以能夠發展這麼快，這其中離不開他的一項技能。那就是深度學習。然而，什麼叫深度學習呢？
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建立於 2019-08-19
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11.
第四十六期 老編風範 因為需要 才需要應用 (上)
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(老編風範)
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近年來AI人工智慧應用在真實世界中，悄然改變人類日常生活的實務應用，也讓人工智慧年產值達到468億美元。從市場的分析資料看到了未來10年，人工智慧更將為全球經濟增加13兆美元的機會......
近年來AI人工智慧應用在真實世界中，悄然改變人類日常生活的實務應用，也讓人工智慧年產值達到468億美元。從市場的分析資料看到了未來10年，人工智慧更將為全球經濟增加13兆美元的機會。也因為如此，人工智慧有相當大的進展，其中最重要的就是深度學習的成熟。「深度學習」(註
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建立於 2019-08-19
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12.
第八十九期 老編說說 因為需要 才需要應用 (上)
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(產業動態)
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近年來AI人工智慧應用在真實世界中，悄然改變人類日常生活的實務應用，也讓人工智慧年產值達到468億美元。從市場的分析資料看到了未來10年，人工智慧更將為全球經濟增加13兆美元的機會......
近年來AI人工智慧應用在真實世界中，悄然改變人類日常生活的實務應用，也讓人工智慧年產值達到468億美元。從市場的分析資料看到了未來10年，人工智慧更將為全球經濟增加13兆美元的機會。也因為如此，人工智慧有相當大的進展，其中最重要的就是深度學習的成熟。「深度學習」(註
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建立於 2019-08-19
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13.
人工智能與工業4.0之數據
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(AI應用)
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人工智能，本質上是利用數據進行深度學習，不斷優化與總結規律的技術。因此數據化程度越高的行業，實現智能化並引入人工智能，降低成本也就越容易。像網購、金融、諮詢行業的智能化，相對比較容易構建和想像。但在相對傳統的生產製造領域實現數字化與智能化，則相應需要更長的時間。
所以說雖然是傳統的生產製造，但數據依然是無處不在的。然而，在分工明確精細的工廠中，這些數據的形式卻是五花八門的——有紙質的合同、貨單，有工人腦中的記憶，有打卡機上的記錄，有管理人員系統上的流程（可能不同部門還用著不同的系統）。這些數據分散在各個環節，難以相互勾稽聯通形成統一的數據流用於分析和使用，就構成了所謂的數據孤島。
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建立於 2019-07-12
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14.
AI智慧眼鏡巡檢系統
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(AI應用)
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AR智慧眼鏡有單眼、雙眼以及不同的機構穿戴設計，可以與安全帽結合，讓巡檢人員穿戴更為方便。
除了第一視角即時視訊通話外，智慧眼鏡還可結合AI後台，提供關鍵數據給現場人員，協助異常判斷與處理。
台AI系統需先收集廠區各種歷史數據，透過大數據分析與深度學習再產生有效的AI反饋。
AR智慧眼鏡的鏡頭則可以捕捉現場的畫面在第一時間後傳後台系統，再將AI反饋呈現在智慧眼鏡眼前的螢幕。
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建立於 2019-06-14
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15.
第三十五期 - 老編風範 AI與未來智慧醫療
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(老編風範)
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智慧診斷目前發展較為純熟的是醫療影像診斷，透過AI運算驗證大量數據，擷取、分析數位醫療影像，並輔助診斷。例如Google與美國EyePACS、印度3家眼科醫院(Aravind Eye Hospital、Sankara Nethralaya、 Narayana Nethralaya)合作，收集視網膜照片透過專業眼科醫師判斷評估，運用AI技術建立糖尿病視網膜病變的深度學習模型，AI判斷與醫生判斷結果達高度一致性。如此可透過醫療影像初步診斷，縮短醫生診斷時間，使醫生能服務更多病患，提高醫療效率。
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建立於 2018-09-14
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16.
第七十七期 - 老編說說 AI與未來智慧醫療
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(產業動態)
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智慧診斷目前發展較為純熟的是醫療影像診斷，透過AI運算驗證大量數據，擷取、分析數位醫療影像，並輔助診斷。例如Google與美國EyePACS、印度3家眼科醫院(Aravind Eye Hospital、Sankara Nethralaya、 Narayana Nethralaya)合作，收集視網膜照片透過專業眼科醫師判斷評估，運用AI技術建立糖尿病視網膜病變的深度學習模型，AI判斷與醫生判斷結果達高度一致性。如此可透過醫療影像初步診斷，縮短醫生診斷時間，使醫生能服務更多病患，提高醫療效率。
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建立於 2018-09-14
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17.
專訪-AI Iot 與 工業4.0的應用
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(AI應用)
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... (IT with OT)，資源與數據可以無縫接軌與快速使用，在這其中，AI將深度學習（Deep Learning），進而協助製造系統的操作者與管理者解決問題。
大數據是AI 的主要基礎，工廠若要導入AI，首先是將數據截取與建立，(這是最難的第一步)且AI也不會是泛用於各種產業的平台，而是單一領域平台，而各種產業都有其專業，因此數據的種類需求與擷取方式也大不相同。製造業，設備監診是智慧製造系統的基本功能，透過感測器擷取的設備運作數據，將成為此一功能的判斷基準，其中相關數據取得與感測器正確的設置等，這都需要長期的專業累積，有了這些數據，AI才能做出精準的分析與反應。
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建立於 2018-08-17
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18.
AI人工智慧對網路安全之影響
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(資訊安全)
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面對這樣的挑戰，各家企業正在開發新的突破性技術，將“數據分析”帶入下一個發展階段。特別是人工智慧（AI）預計將在許多領域變得重要。例如AI使用機器學習（如深度學習）可用於執行預測分析。他們在防禦領域的潛力巨大，因為AI解決方案有望出現在關鍵領域，如網路防護，決策支持系統，風險管理，模式識別，網路情境意識，預測，惡意軟件檢測和數據關聯等等。
人工智慧在網路安全領域主要優勢，在於其可以極高的速度處理和分析數百萬個數據點的能力。維護安全可靠的網路這涉及收集，組織和交叉檢查連接到它的每個設備的數據 ...
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建立於 2018-07-23
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19.
第三十二期 - 集團領導 2018 Computex 盛會
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(集團領導)
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AI在改變許多領域上擁有巨大的機會，以醫療應用為例，兩年前Google已開發一神經網絡，能藉由眼睛的醫學影像來偵測糖尿病的視網膜病變的跡象，而今年，Google的AI團隊透過深度學習模型卻能在同樣的影像中準確預測患者心臟病發作或中風的風險；此外，Google的AI模型也能藉由分析匿名的醫療紀錄判斷醫療事件，例如再住院率或住院時間等，這些都可能對患者的健康結果產生深遠的影響。
如同台灣地區副領導人所說：台灣是一科技島，身為資訊通訊業者與國內以產品製造在全球供應鏈中我們都扮演非常重要的角色，國眾集團(揚眾科技)近年來隨著智能科技的高度發展，除了提供更多樣化的產業解決方案，公司內部更與各部門主管以跨產業與跨領域的整合人力為前題進行內部的新創產業應用的內部培訓營，延續揚眾科技在資通訊產業地位，也配合當地政府持續投入資源，揚眾科技在人工智能於製造業的應用、將雲端服務基礎建設導入醫療信息產業上，也都小有建樹，我與全體同仁一同持續以資通訊科技技術服務應用於六大新興產業，與各位合作夥伴共創智慧經濟藍海。
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建立於 2018-06-15
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20.
第七十五期 - 老董開講 2018 Computex 盛會
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(產業動態)
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AI在改變許多領域上擁有巨大的機會，以醫療應用為例，兩年前Google已開發一神經網路，能藉由眼睛的醫學影像來偵測糖尿病的視網膜病變的跡象，而今年，Google的AI團隊透過深度學習模型卻能在同樣的影像中準確預測患者心臟病發作或中風的風險；此外，Google的AI模型也能藉由分析匿名的醫療紀錄判斷醫療事件，例如再住院率或住院時間等，這些都可能對患者的健康結果產生深遠的影響。
如同副總統所說：台灣是一科技島，身為資通訊業者與國內以產品製造在全球供應鏈中我們都扮演非常重要的角色，國眾電腦近年來隨著智慧科技的高度發展，除了提供更多樣化的產業解決方案，我公司內部更與各部門主管以跨產業與跨領域的整合人力為前題進行內部的新創產業應用的內部培訓營，延續我國眾電腦在資通訊產業地位，也配合政府持續投入資源，我公司在人工智慧於製造業的應用、將雲端服務基礎建設導入醫療資訊產業上，也都小有建樹，我與全體同仁一同持續以資通訊科技技術服務應用於六大新興產業，與各位合作夥伴共創智慧經濟藍海。
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建立於 2018-06-15
