三個發展機器學習和AI人工智慧的階段簡介

三個發展機器學習和AI人工智慧的階段簡介
三個發展機器學習和AI人工智慧的階段簡介

熱門的AI人工智慧和機器學習也有階段性?今天就帶大家一起來看看~

人工智慧(AI)和機器學習(ML)是 IT 科技業的未來趨勢。雖然關於開發 AI 的安全性一職備受爭議,但是開發人員仍繼續開發人工智能的技術與能力。 今天,人工智慧已不再只是科幻的一部分,它成了我們生活中不可或缺的一部分。 今天因為各種資料數據一直不斷大幅增加,已超越人類可以承受的量與密度, 所以 AI 被廣泛用於大數據的處理與分析。

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例如 AI人工智慧被應用於資料分析、建構預測模型,幫助人們建立強而有力的策略、找出有效的解決方案。FinTech(金融科技)就是應用 AI 在投資平台中進行市調,並預測在何處投入資金以獲取更大的利潤。旅遊行業也使用人工智慧,提供客製化建議或是啟動聊天機器人,並增強整體用戶體驗。以上例子證明了,AI 人工智慧和 ML 機器學習可藉著處理、分析大量的資料,來提供更好、更客製化與精準的用戶體驗。

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AI人工智慧與機器學習的發展三階段

今天,隨著數據的量和複雜性大幅增加,AI 人工智慧與 ML 機器學習被用於處理和分析這些大數據。儘管人類的大腦擁有分析大數據的能力,但它吸收的量會受到當下的個人狀況 (如體力、情緒等) 所限制。人工智慧不受此限制,所以能提供的更精準的預測、洞察來提高業務效率、降低生產成本並提高生產率。難怪許多行業都採用 AI 和機器學習來提高性能並推動產品開發。

 


德勤分析高級顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了公司智慧化轉型三階段理論,以幫助企業更好地發揮AI潛能。 (圖片出處:https://twitter.com/Fisher85M)
 

如上圖,德勤(Deloitte,國際四大會計事務所之一)高級分析顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了:幫助企業更好發揮 AI 潛能的「公司智慧化轉型三階段」理論:

其中第一階段為輔助智慧 (Assisted Intelligence,如上圖最左邊那一行),AI 用以處理大數據、雲端運算,人們依據這些數據制定決策;套用在運輸系統時 車輛啟用定速巡航後,駕駛就不需再踩油門,車輛既可按照一定的速度前進,若有需要駕駛也可以做小幅度的調整;運用在醫療時,可監測生命跡象以及監測可追蹤

第二階段為增強智能 (Augmented Intelligence,如上圖中間那一行),在企業現有信息管理系統之上進行機器學習,增強人類的分析能力。目前一些以 AI人工智慧為主的公司處於這一階段。例如用於汽車業時,其 LDWS 車道偏離警示系統的感測元件則是使用這一階段的技術:它可偵測到車輛偏離車道,而駕駛者 未打方向燈時,系統會發出警示訊號、振動方向盤等提醒駕駛者返回車道。用於醫療,則可以預知到藥品不良反應,幫助預防狀況發生。

第三階段:自主智能 (Autonomous Intelligence,如上圖最左右邊那一行)。作業流程完全自動化,完全由 AI 來制定決策並執行。例如自動駕駛、或是保險業也使用 AI 來判斷、處理保險索賠。未來幾年,會有越來越多的公司向自主智能階段發展。

根據德勤的研究如下表,為了提高生產力,導入 AI 已是各大企業科技轉型的最新趨勢。他們的預測也證明了這一點:在未來 一年內,會有更多的公司在產品和生產流程中應用人工智慧,來以提高效率與策略目標。簡而言之,人工智能有助於事半功倍。

 


德勤提出企業導入 AI 的五大優點,分別是:增強現有產品、優化內部運作、更好地決策、優化外部決策、自由職業者更有活力。 (圖片出處:https://medium.com/)
 

根據上表所列出各項導入 AI 的優點,越來越多的公司渴望使用它。然而 AI人工智慧是把雙面刃 — 用於最佳化分析過程,它不是最容易開發的技術。由於需要分析大量數據,AI 產品必需要在短時間內有效率地處理高負荷的流程。為了要將其效用有效發揮,就必須要選擇適當的程式語言進行開發,語法不能太複雜,才能夠處理複雜的過程、並且支援性高。

最適合 AI人工智慧與機器學習的程式語言 — Python

隨著各行各業越來越廣泛地應用 AI 人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI 人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI 人工智慧與機器學習的御用程式語言。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI 人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

 

 

 

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學程式語言就要選Python的8大理由(下)

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學程式語言就要選Python的8大理由(下)

關於一定要學Python的八大理由來到了最後一篇!!看完就可以手刀去報名啦!!

隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

原因六、良好的視覺化選項

在之前的文章當中我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫,其中有一些是很好用的「可視化工具」。然而,對於 AI 開發人員來說,重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中,能夠以人類可讀的形式來展現資料。

像是 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表,讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面,更簡化了可視化的過程,使創建圖表更簡易。

Matplotlib的例子如下面所表示的 (資料來源:維基百科)

曲線圖

 

 

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

直方圖

 

 

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

散點圖

 

 

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

3D 圖

 

 

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

原因七、具影響力的網路社群支持

Python 語言有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立,還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了!台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢! Python是一種完全免費的開源程式語言,無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以於網路上、社群與論壇中獲得,Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。

原因八、越來越受歡迎

由於上述所討論的優點,PythonAI人工智慧、大數據分析工程師中越來越受歡迎。根據 StackOverflow 的說法,預計 Python 的熱潮到 2020 年都還會持續著。

Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能,也是這些領域的最佳程式語言。除此之外,像是旅遊業、Fintech 金融科技、物流業與醫療業等各個行業也都使用 Python 進行預測和機器學習。

 

 

 

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科技大老張忠謀都預言未來大半人力將被AI人工智慧所代替,還不快想辦法為自己保住工作?

台積電創辦人張忠謀表示:AI 人工智慧、物聯網(IoT)不但是全球 IT 科技產業的未來,且將徹底改變每個人的日常生活。他更預言:未來即將有一半的工作被人工智慧取代,導致失業率大增,對很多年輕人造成危機。但是「運算能力、資料蒐集、創業能力與終生學習」,不僅會是台灣IT (資訊科技) 產業的未來,也是避免被人工智慧取代工作的條件。和人工智慧技術關係密切的Python程式語言能力也不容忽視!

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目前台灣資訊科技(IT)產業正在轉型,李國鼎科技發展基金會 6 月 5 日舉辦「台灣IT產業的過去、現在與未來」講座,邀請張忠謀發表演說,探討台灣科技業的新出路。

張忠謀表示第二次世界大戰結束後,全球很多開發中國家把第一波的 IT 發展「電腦與半導體」視為國家翻身之路。當時的半導體是人才密集產業、並未發展至資本密集,也只有三個國家把握到第一波的 IT 浪潮翻身機會,分別是日本、韓國與台灣,並因此躋身為已開發國家。

第二波 IT 浪潮就是網際網路(www,world wide web),這一波 IT 浪潮需要有很大的內需市場支持,擁有龐大內需的美國、中國都把握到了,但是台灣、韓國、日本都錯失第二波,小國林立的歐盟也沒跟上。

面對未來的 IT 發展,張忠謀表示,IT 的未來是物聯網(IoT)與 AI 人工智慧。前者物聯網(IoT)將會改變每個人的生活,「 我預估,20年後你們身上會有很多感測器」。張忠謀預言:未來每個人身上的感測器可隨時監測血壓、心跳等生理數據,並將資料傳回醫院,若有異狀,就響起鈴聲。

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張忠謀強調「不是不可能,就像20年前參加演講都沒有翻譯機,現在只要帶著手機,裡面就有很多翻譯軟體。」。而人工智慧則取代很多人的工作,張忠謀更引用李開復的著作表示:未來將有 50% 的工作被 AI 取代。在 AI 與 IoT 為產業主流的時代,具備什麼樣的技能才不會被 AI 淘汰?張忠謀提出四點:

第一、運算(Computing)實力:因為大量的資料是 AI 人工智慧、5G 的基礎,有資料的地方,就需要運算。為了迎接產業 AI 化,最近他的母校 MIT(麻省理工學院)因此成立「College of Computing(運算學院)」,是個跨學系(Interdiscipline)的學院,相當於各系所的通識課程。原本電子、電機、機械等系所都可來運算學院修習運算課程,且不只是 IT 產業的領域要熟悉運算,研究歷史、經濟、建築這些跟 IT 無關的系所,都需要熟悉運算,是對抗 AI 搶飯碗的不二法門。

第二、資料蒐集:張忠謀說,AI 建構在資料之上,資料是人工智慧的基礎。在 AI、物聯網時代,還是需要大量的資料。最近很多人,包含歐盟、美國政府都開始反對網際網路公司蒐集太多資料。美國已著手對付蘋果、臉書、亞馬遜與 Google 等科技大老進行資料蒐集的行為,「你可以支持反對大公司蒐集資料」。

第三種技能則是創業的能力,張忠謀表示,人工智慧讓能夠商業化的創意頻繁的出現,預言未來成功的 AI 小公司會比現在還多。有了 AI 會比較容易產生創意,「沒有創意的創業,通常不會成功」,因此創業已不再屬於少數人的能力,每個人都該學習。最後,則是終生學習的習慣與紀律。他認為,前三種能力都需要大量的工程師能力,但是一定要畢業於相關科系才能當工程師嗎?他不認為,如果大學時期就養成終生學習的習慣與紀律,就可以隨時充實自己的技能、不用擔心被 AI 搶走飯碗 。

 

 

 

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學程式語言就要選Python的8大理由(中)

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今天的Python文章要來談談他的靈活度,獨立性和可讀性~不要錯過嘍!!

隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

原因三、Python 靈活度高

Python 是靈活的程式語言,它提供了「 OOP ( 物件導向程式設計 )」 以及「scripting ( 腳本 )」兩種選項。不須重新編譯源始碼,開發工程師就可用它來做任意修改,快速看到結果。程式工程師也可結合 Python 和其他語言來撰寫程式。開發工程師可選擇他們習慣的程式語言風格,甚至可混搭,以最有效的方式解決不同的問題。以下為常見的程式語言風格:

指令式程式語言風格(Imperative Programming)

為主流的程式語言風格,許多程式語言如 C#、Visual Basic、C++ 與 Java 都支援。此風格是按部就班寫出電腦必須要採取的流程 ( 下指令給電腦 ),讓電腦按著指令達成目標。

功能性程式設計風格(Functional Programming)

又被稱為「宣告式程式設計」,與上述的指令式程式設計相對立。它先描述目標的功能,讓電腦明白目標,而非流程。宣告式程式設計告訴電腦需要計算「什麼」而不是「如何」去計算,從而避免隨之而來的副作用。而指令式程式設計則需要用演算法來明確的指出每一步該怎麼做。

物件導向程式設計風格(The object-oriented style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。/p>

程序式程式設計(The procedural style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。
Python 的高靈活度,讓程式設計師能在用最習慣的方式撰寫,在舒適的狀態下掌握狀況,大大降低 bug。

原因四、Python 的平台獨立性

Python 不僅僅用起來舒服、好上手、功能多樣,還可以在任何平台上運行,包括 Windows、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 個平台。當程式開發工程師將程式從一個平台轉移到另一個平台時,也只需要做小小規模的更改、修改少許的程式代碼即可。工程師可使用像 PyInstaller 這樣的封包來修改代碼,以便在不同的平台上運行。
這樣在就有效的節省在各種平台測試的時間和金錢,使整個流程更加簡單方便。

原因五、Python 的可讀性

Python 非常易於閱讀,因此每個 Python 開發人員都可以理解他們的同行代碼並更改、複製或共享它,而不容易產生混淆、錯誤或衝突。因此 AI人工智慧與 ML 機器學習的專業人員之間更有效的交流算法、想法和工具。
還有像 IPython 這樣的工具,它是一個互動式直譯器,提供互動式的被開發、執行、除錯和監控等額外功能,能加速工作流程。

 

 

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最後一篇的學習Python八個理由要來討論的是良好的視覺化和受歡迎程度!!

隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

原因六、良好的視覺化選項

在之前的文章當中我們已經提到 Python 提供了各種各樣的函式庫,其中有一些是很好用的「可視化工具」。然而,對於 AI 開發人員來說,重點是要強調在人工智慧、深度學習和機器學習的領域中,能夠以人類可讀的形式來展現資料。

像是 Matplotlib 這樣的函式庫允許數據工程師構建直方圖等圖表,讓數據可視化、更易於理解閱讀。還有其他不同的應用程式介面,更簡化了可視化的過程,使創建圖表更簡易。

Matplotlib的例子如下面所表示的 (資料來源:維基百科)

曲線圖

 

 

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.linspace(0,10,100)
>>> b = np.exp(-a)
>>> plt.plot(a,b)
>>> plt.show()

直方圖

 

 

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import normal,rand
>>> x = normal(size=200)
>>> plt.hist(x,bins=30)
>>> plt.show()

散點圖

 

 

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.random import rand
>>> a = rand(100)
>>> b = rand(100)
>>> plt.scatter(a,b)
>>> plt.show()

3D 圖

 

 

>>> from matplotlib import cm
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.gca(projection='3d')
>>> X = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
>>> X, Y = np.meshgrid(X, Y)
>>> R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
>>> Z = np.sin(R)
>>> surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm)
>>> plt.show()

原因七、具影響力的網路社群支持

Python 語言有多熱門? 看看如 Django Girls、台灣 Python 社群 Python Taiwan、 PyLadies 等來自各國以 Python 為主的社群紛紛建立,還定期召開「PyCon」、「SciPy」等會議就知道了!台灣自 2012 年還定期舉辦「PyCon TW」呢! Python是一種完全免費的開源程式語言,無論是初學者還是專業的 Python 都可以享用這一些開放資源。許多 Python 相關的檔案、函式庫等都可以於網路上、社群與論壇中獲得,Python 工程師、AI人工智慧與機器學習開發人員可以討論、解決問題並互相幫助。

原因八、越來越受歡迎

由於上述所討論的優點,PythonAI人工智慧、大數據分析工程師中越來越受歡迎。根據 StackOverflow 的說法,預計 Python 的熱潮到 2020 年都還會持續著。

Python 提供了許多應用於 AI人工智慧和機器學習的功能,也是這些領域的最佳程式語言。除此之外,像是旅遊業、Fintech 金融科技、物流業與醫療業等各個行業也都使用 Python 進行預測和機器學習。

 

 

 

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  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

原因一、取之不盡的大量的現成函式庫

 

  • Keras – 深度學習。它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的CPU之外還使用GPU。

 

  • TensorFlow – 透過建立、訓練和使用大量數據集的人工神經網絡,來進行深度學習。
  • Matplotlib – 用於創建2D圖,直方圖,圖表等資訊視覺化。
  • NLTK – 用於計算語言學,自然語言識別和處理。
  • PyBrain – 用於神經網絡、無監督學習、增強學習。
  • Caffe – 用於深度學習,允許在 CPU 和 GPU 之間切換,並使用單個 NVIDIA K40 GPU,每天處理 60 多萬張圖像。
  • StatsModels – 用於統計演算法和資料探勘。

 

原因二、Python 入手低門檻

test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number // number
print(f”{test_number} is not a prime number”)
print(f”{number} times {number_of_parts} is {test_number}”)
break
else:
print(f”{test_number} is a prime number”)
else:
print(f”{test_number} is not a prime number”)

 

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。
機器學習需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。以下列出 AI人工智慧與機器學習領域常用的函式庫:

 

AI人工智慧的領域工作,意味著你需要以最方便有效的方式處理大量的數據。Python 的低門檻,讓更多工程師們不會浪費太多時間在學習上,快速上手,並使用它進行 AI人工智慧開發。Python 程式語法如日常英語般親民,透過 Python,你可以輕鬆地使用複雜的系統,元素間的關係也能一目了然。如以下程式碼所示:
(這段程式碼是要辨識:所輸入的數字是否為主要的數字)
如果你看得懂英文的話,就可以由上面所說的的程式碼的最後一行知道:如果所輸入的數字不是主要的數字,會出現什麼結果。

 

 

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想踏入人工智慧領域就要學Python的八個理由~(二)

想踏入人工智慧領域就要學Python的八個理由~(二)
想踏入人工智慧領域就要學Python的八個理由~(二)

第二篇要來告訴大家Python的靈活度,獨立性和可讀性~第一篇看完後要接著看這篇喔~

隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

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  4. 平台獨立性
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原因三、Python 靈活度高

Python 是靈活的程式語言,它提供了「 OOP ( 物件導向程式設計 )」 以及「scripting ( 腳本 )」兩種選項。不須重新編譯源始碼,開發工程師就可用它來做任意修改,快速看到結果。程式工程師也可結合 Python 和其他語言來撰寫程式。開發工程師可選擇他們習慣的程式語言風格,甚至可混搭,以最有效的方式解決不同的問題。以下為常見的程式語言風格:

指令式程式語言風格(Imperative Programming)

為主流的程式語言風格,許多程式語言如 C#、Visual Basic、C++ 與 Java 都支援。此風格是按部就班寫出電腦必須要採取的流程 ( 下指令給電腦 ),讓電腦按著指令達成目標。

功能性程式設計風格(Functional Programming)

又被稱為「宣告式程式設計」,與上述的指令式程式設計相對立。它先描述目標的功能,讓電腦明白目標,而非流程。宣告式程式設計告訴電腦需要計算「什麼」而不是「如何」去計算,從而避免隨之而來的副作用。而指令式程式設計則需要用演算法來明確的指出每一步該怎麼做。

物件導向程式設計風格(The object-oriented style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。/p>

程序式程式設計(The procedural style)

由 Class ( 類 ) 與 Object ( 物件 ) 組成,相似的物件會組成一個類。Python 不完全支持這種風格,因為它無法完全執行封裝,但開發人員仍然可以在有限的程度上使用這種風格。
Python 的高靈活度,讓程式設計師能在用最習慣的方式撰寫,在舒適的狀態下掌握狀況,大大降低 bug。

原因四、Python 的平台獨立性

Python 不僅僅用起來舒服、好上手、功能多樣,還可以在任何平台上運行,包括 Windows、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 個平台。當程式開發工程師將程式從一個平台轉移到另一個平台時,也只需要做小小規模的更改、修改少許的程式代碼即可。工程師可使用像 PyInstaller 這樣的封包來修改代碼,以便在不同的平台上運行。
這樣在就有效的節省在各種平台測試的時間和金錢,使整個流程更加簡單方便。

原因五、Python 的可讀性

Python 非常易於閱讀,因此每個 Python 開發人員都可以理解他們的同行代碼並更改、複製或共享它,而不容易產生混淆、錯誤或衝突。因此 AI人工智慧與 ML 機器學習的專業人員之間更有效的交流算法、想法和工具。
還有像 IPython 這樣的工具,它是一個互動式直譯器,提供互動式的被開發、執行、除錯和監控等額外功能,能加速工作流程。

 

 

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怕被AI人工智慧取代嗎?擁有這四種能力就不怕!!

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隨著AI人工智慧技術的進步,你害怕將會有被取代的一天嗎?那你一定不能錯過這一篇!!

台積電創辦人張忠謀表示:AI 人工智慧、物聯網(IoT)不但是全球 IT 科技產業的未來,且將徹底改變每個人的日常生活。他更預言:未來即將有一半的工作被人工智慧取代,導致失業率大增,對很多年輕人造成危機。但是「運算能力、資料蒐集、創業能力與終生學習」,不僅會是台灣IT (資訊科技) 產業的未來,也是避免被人工智慧取代工作的條件。和人工智慧技術關係密切的Python程式語言能力也不容忽視!

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目前台灣資訊科技(IT)產業正在轉型,李國鼎科技發展基金會 6 月 5 日舉辦「台灣IT產業的過去、現在與未來」講座,邀請張忠謀發表演說,探討台灣科技業的新出路。

張忠謀表示第二次世界大戰結束後,全球很多開發中國家把第一波的 IT 發展「電腦與半導體」視為國家翻身之路。當時的半導體是人才密集產業、並未發展至資本密集,也只有三個國家把握到第一波的 IT 浪潮翻身機會,分別是日本、韓國與台灣,並因此躋身為已開發國家。

第二波 IT 浪潮就是網際網路(www,world wide web),這一波 IT 浪潮需要有很大的內需市場支持,擁有龐大內需的美國、中國都把握到了,但是台灣、韓國、日本都錯失第二波,小國林立的歐盟也沒跟上。

面對未來的 IT 發展,張忠謀表示,IT 的未來是物聯網(IoT)與 AI 人工智慧。前者物聯網(IoT)將會改變每個人的生活,「 我預估,20年後你們身上會有很多感測器」。張忠謀預言:未來每個人身上的感測器可隨時監測血壓、心跳等生理數據,並將資料傳回醫院,若有異狀,就響起鈴聲。

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張忠謀強調「不是不可能,就像20年前參加演講都沒有翻譯機,現在只要帶著手機,裡面就有很多翻譯軟體。」。而人工智慧則取代很多人的工作,張忠謀更引用李開復的著作表示:未來將有 50% 的工作被 AI 取代。在 AI 與 IoT 為產業主流的時代,具備什麼樣的技能才不會被 AI 淘汰?張忠謀提出四點:

第一、運算(Computing)實力:因為大量的資料是 AI 人工智慧、5G 的基礎,有資料的地方,就需要運算。為了迎接產業 AI 化,最近他的母校 MIT(麻省理工學院)因此成立「College of Computing(運算學院)」,是個跨學系(Interdiscipline)的學院,相當於各系所的通識課程。原本電子、電機、機械等系所都可來運算學院修習運算課程,且不只是 IT 產業的領域要熟悉運算,研究歷史、經濟、建築這些跟 IT 無關的系所,都需要熟悉運算,是對抗 AI 搶飯碗的不二法門。

第二、資料蒐集:張忠謀說,AI 建構在資料之上,資料是人工智慧的基礎。在 AI、物聯網時代,還是需要大量的資料。最近很多人,包含歐盟、美國政府都開始反對網際網路公司蒐集太多資料。美國已著手對付蘋果、臉書、亞馬遜與 Google 等科技大老進行資料蒐集的行為,「你可以支持反對大公司蒐集資料」。

第三種技能則是創業的能力,張忠謀表示,人工智慧讓能夠商業化的創意頻繁的出現,預言未來成功的 AI 小公司會比現在還多。有了 AI 會比較容易產生創意,「沒有創意的創業,通常不會成功」,因此創業已不再屬於少數人的能力,每個人都該學習。最後,則是終生學習的習慣與紀律。他認為,前三種能力都需要大量的工程師能力,但是一定要畢業於相關科系才能當工程師嗎?他不認為,如果大學時期就養成終生學習的習慣與紀律,就可以隨時充實自己的技能、不用擔心被 AI 搶走飯碗 。

 

 

 

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想踏入人工智慧領域就要學Python的八個理由~(一)

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人工智慧與Python息息相關,想從事人工智慧工作的人一定知道~今天再加碼給大家八大理由!!一起來看看吧~

隨著各行各業越來越廣泛地應用人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI人工智慧機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI人工智慧與機器學習的御用程式語言 (類似內容:2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜)。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

原因一、取之不盡的大量的現成函式庫

 

  • Keras – 深度學習。它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的CPU之外還使用GPU。

 

  • TensorFlow – 透過建立、訓練和使用大量數據集的人工神經網絡,來進行深度學習。
  • Matplotlib – 用於創建2D圖,直方圖,圖表等資訊視覺化。
  • NLTK – 用於計算語言學,自然語言識別和處理。
  • PyBrain – 用於神經網絡、無監督學習、增強學習。
  • Caffe – 用於深度學習,允許在 CPU 和 GPU 之間切換,並使用單個 NVIDIA K40 GPU,每天處理 60 多萬張圖像。
  • StatsModels – 用於統計演算法和資料探勘。

 

原因二、Python 入手低門檻

test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1
if test_number > 1:
# check for factors
number_list = range(2, test_number)
for number in number_list:
number_of_parts = test_number // number
print(f”{test_number} is not a prime number”)
print(f”{number} times {number_of_parts} is {test_number}”)
break
else:
print(f”{test_number} is a prime number”)
else:
print(f”{test_number} is not a prime number”)

 

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。
機器學習需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。以下列出 AI人工智慧與機器學習領域常用的函式庫:

 

AI人工智慧的領域工作,意味著你需要以最方便有效的方式處理大量的數據。Python 的低門檻,讓更多工程師們不會浪費太多時間在學習上,快速上手,並使用它進行 AI人工智慧開發。Python 程式語法如日常英語般親民,透過 Python,你可以輕鬆地使用複雜的系統,元素間的關係也能一目了然。如以下程式碼所示:
(這段程式碼是要辨識:所輸入的數字是否為主要的數字)
如果你看得懂英文的話,就可以由上面所說的的程式碼的最後一行知道:如果所輸入的數字不是主要的數字,會出現什麼結果。

 

 

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AI人工智慧三階段是哪三階段?

AI人工智慧三階段是哪三階段?
AI人工智慧三階段是哪三階段?

大家以為AI人工智慧只是輸入大數據這樣簡單而已嗎?那你就錯啦~

人工智慧(AI)和機器學習(ML)是 IT 科技業的未來趨勢。雖然關於開發 AI 的安全性一職備受爭議,但是開發人員仍繼續開發人工智能的技術與能力。 今天,人工智慧已不再只是科幻的一部分,它成了我們生活中不可或缺的一部分。 今天因為各種資料數據一直不斷大幅增加,已超越人類可以承受的量與密度, 所以 AI 被廣泛用於大數據的處理與分析。

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例如 AI人工智慧被應用於資料分析、建構預測模型,幫助人們建立強而有力的策略、找出有效的解決方案。FinTech(金融科技)就是應用 AI 在投資平台中進行市調,並預測在何處投入資金以獲取更大的利潤。旅遊行業也使用人工智慧,提供客製化建議或是啟動聊天機器人,並增強整體用戶體驗。以上例子證明了,AI 人工智慧和 ML 機器學習可藉著處理、分析大量的資料,來提供更好、更客製化與精準的用戶體驗。

.2018年度AI人工智慧公司Top10排行榜

AI人工智慧與機器學習的發展三階段

今天,隨著數據的量和複雜性大幅增加,AI 人工智慧與 ML 機器學習被用於處理和分析這些大數據。儘管人類的大腦擁有分析大數據的能力,但它吸收的量會受到當下的個人狀況 (如體力、情緒等) 所限制。人工智慧不受此限制,所以能提供的更精準的預測、洞察來提高業務效率、降低生產成本並提高生產率。難怪許多行業都採用 AI 和機器學習來提高性能並推動產品開發。

 


德勤分析高級顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了公司智慧化轉型三階段理論,以幫助企業更好地發揮AI潛能。 (圖片出處:https://twitter.com/Fisher85M)
 

如上圖,德勤(Deloitte,國際四大會計事務所之一)高級分析顧問 Thomas H. Davenport 在其新書「人工智慧優勢」中提出了:幫助企業更好發揮 AI 潛能的「公司智慧化轉型三階段」理論:

其中第一階段為輔助智慧 (Assisted Intelligence,如上圖最左邊那一行),AI 用以處理大數據、雲端運算,人們依據這些數據制定決策;套用在運輸系統時 車輛啟用定速巡航後,駕駛就不需再踩油門,車輛既可按照一定的速度前進,若有需要駕駛也可以做小幅度的調整;運用在醫療時,可監測生命跡象以及監測可追蹤

第二階段為增強智能 (Augmented Intelligence,如上圖中間那一行),在企業現有信息管理系統之上進行機器學習,增強人類的分析能力。目前一些以 AI人工智慧為主的公司處於這一階段。例如用於汽車業時,其 LDWS 車道偏離警示系統的感測元件則是使用這一階段的技術:它可偵測到車輛偏離車道,而駕駛者 未打方向燈時,系統會發出警示訊號、振動方向盤等提醒駕駛者返回車道。用於醫療,則可以預知到藥品不良反應,幫助預防狀況發生。

第三階段:自主智能 (Autonomous Intelligence,如上圖最左右邊那一行)。作業流程完全自動化,完全由 AI 來制定決策並執行。例如自動駕駛、或是保險業也使用 AI 來判斷、處理保險索賠。未來幾年,會有越來越多的公司向自主智能階段發展。

根據德勤的研究如下表,為了提高生產力,導入 AI 已是各大企業科技轉型的最新趨勢。他們的預測也證明了這一點:在未來 一年內,會有更多的公司在產品和生產流程中應用人工智慧,來以提高效率與策略目標。簡而言之,人工智能有助於事半功倍。

 


德勤提出企業導入 AI 的五大優點,分別是:增強現有產品、優化內部運作、更好地決策、優化外部決策、自由職業者更有活力。 (圖片出處:https://medium.com/)
 

根據上表所列出各項導入 AI 的優點,越來越多的公司渴望使用它。然而 AI人工智慧是把雙面刃 — 用於最佳化分析過程,它不是最容易開發的技術。由於需要分析大量數據,AI 產品必需要在短時間內有效率地處理高負荷的流程。為了要將其效用有效發揮,就必須要選擇適當的程式語言進行開發,語法不能太複雜,才能夠處理複雜的過程、並且支援性高。

最適合 AI人工智慧與機器學習的程式語言 — Python

隨著各行各業越來越廣泛地應用 AI 人工智慧與機器學習,大公司開始在其相關領域進行投資,使得 AI 人工智慧與機器學習的人才需求增多。來自 IBM 機器學習部門的 Jean Francois Puget 就表示 Python 是 AI 和 ML最流行的語言。根據 Francois Puget 所繪出的圖表如下,自 2015 年起,Python 已成為 AI 人工智慧與機器學習的御用程式語言。為何 Python 能在眾多語言中脫穎而出,成為 AI 人工智慧領域的新寵,原因整理如下八點:

  1. 取之不盡的大量的現成函式庫
  2. 低門檻
  3. 靈活度高
  4. 平台獨立性
  5. 可讀性
  6. 良好的視覺化選項
  7. 具影響力的網路社群支持
  8. 越來越受歡迎

 

 

 

 

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