一次搞懂Python,人工智慧,機器學習分別是什麼!!

一次搞懂Python,人工智慧,機器學習分別是什麼!!
一次搞懂Python,人工智慧,機器學習分別是什麼!!
對Python有興趣的同學知道什麼是機器學習和深度學習嗎?還不知道的同學快一起來了解一下吧!!

▲ 人工智慧、機器學習與深度學習之間的關係比較圖(圖片來源:騰訊xw.qq.com) 

 

什麼是人工智慧?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

1980年代約翰瑟爾(John Searle),提出對「人工智慧」分類方式:

  • 人工智慧(Strong AI) : 機器能具有與人類相同完整的認知能力。
  • 人工智慧(Weak AI) : 機器不需要具有與人類相同完整的認知能力,只要設計得看起來像具有智慧就即可。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支、是實現人工智慧的一個途徑,即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

機器學習是第三波人工智慧發展的代表技術;而在眾多機器學習演算法中,深度學習(多層次類神經網路的代稱)是近幾年成長最快、表現最亮眼的技術。

深度學習

深度學習是機器學習演算法的一種的,為人工智慧中成長最快的領域。

「深度學習」是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

Python 與人工智慧的關係

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。

機器學習與深度學習都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。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,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。

其他與人工智慧、機器學習、深度學習有關的八個函式庫,請見此篇文章:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的8大理由

推薦閱讀:AI 產業革命開始!為何 Python 成人工智慧必備語言?

 

 

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只要四階段~讓零基礎的你離Python邁進一大步!!

還不了解Python如何應用嗎?三大要點你非知不可!!

工程師們口中的Python和人工智慧有什麼關係?

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工程師們口中的Python和人工智慧有什麼關係?
還不知道Python和人工智慧有什麼關係的你一定不能錯過今天的文章喔~
在媒體報導人工智慧 (AI)、機器人(Robot)未來可能會取代我們的工作時,我們又看到坊間有教人工智慧技術的機構,又端出一堆名詞如大數據(Big Data)、Python 程式語言……,還有深度學習等等。那到底這些名詞中間又有什麼關聯?這篇以問答方式一一幫你解答

推薦閱讀:AI 人工智慧來了!你的未來何去何從?學好 Python 是正解

人工智慧、機器人,是同一個東西嗎?

相信大家都看過有關機器人的電影,都把機器人描述的很厲害,甚至比人類還強!沒錯,這些機器人很賴害是因為他們裡面被導入了「人工智慧

推薦閱讀:5 部電影告訴你:AI 時代來臨,是否對人類造成威脅?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

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為何有些人工智慧會比真人還厲害

日前又 AI 甩尾,角度精準過方程式車手的消息;還有 AI 雀士在網路上打日式麻將打過一拖拉庫真人的訊息、⋯⋯究竟人工智慧是怎麼學習的?為何會比真人厲害?

推薦閱讀:AI 又贏了?人工智慧「Suphx」打敗人類麻將高手!

AI 學習事務其實與人類學習事物的方法相仿,就是所謂的機器學習及深度學習。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

而「深度學習」又是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

推薦閱讀:AI 人工智慧、ML 機器學習、深度學習、Python 是什麼?看這一篇就對了!

搜集大數據讓AI去做機器學習,加上不同的演算法成就不同專長的AI?

餵給 AI 正確的大量資料(大數據),加上好的大腦(演算法),AI 才能做出正確的判斷。

各種領域都應用了不同功能的人工智慧,如醫療、教育、製造、理財及自動駕駛等,就如同每個人擅長的領域都不一樣:有的人擅長賽車、有的人擅長分析、有人善於醫療等等。

推薦閱讀:台灣研發 AI 走進加護病房,預測敗血症準確率達八成五

演算法的不同深深影響 AI 的思考與學習模式,好的演算法可以製造出卓越的人工智慧。例如甩尾角度比人類還精準的 MartyKHANA AI。

推薦閱讀:AI 甩尾媲美 Ken Block、屌打玩命關頭?方程式冠軍嘆:要失業了⋯⋯

反之,不好的演算法會讓 AI 判斷錯誤。2016 年發生了全球首例 Tesla 自駕車撞上大貨車的意外,乃因 Tesla 的自動駕駛系統,無法辨識在強烈日照下而有反光的大貨車,因此未能即時做出煞車判斷。因為此演算法從未學習過這類大數據。

Python 與 人工智慧的關係?

Python 是目前人工智慧領域最被廣泛使用用的程式語言

因為 Python 的語言簡單好懂、就像是使用人類的語言在與電腦溝通一樣,加上跨平台的性質,操作方便快速,因此已有許多工程師使用其語言發布大量與人工智慧、機器學習、深度學習領域相關的資料庫,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。

機器學習與深度學習都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。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,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。

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人工智慧依然在2020最受歡迎的職業上榜上有名!!還有…

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今天要跟大家介紹和人工智慧一同在2020最受歡迎職業榜的其他工作!!不要錯過嘍!!

回顧 2019,5G 通訊技術的普及,和 AI 人工智慧在越來越多的智慧物聯網(Smart IoT)裝置的應用,讓消費者們普遍對這些技術走入自己家中懷抱熱情,看看智慧音箱、恆溫器、家用監視器和吸塵器等智慧家電的高額銷量就可證明。

報告中提到:「當我們要求受訪者說出一個改變他們在 2019 年對科技的看法時,最常見的答案就是 5G 基礎建設的來臨。」同時 5G 也是科技新聞中最吸引普羅大眾關注的頭條。

而過了對科技信心大幅提升的2019,消費者已經準備好享受這些技術在 2020 年帶來的好處,也期望基礎建設、醫療、以及汽車領域能夠更加智慧化──這意味著高科技產業在明年走勢依然強健,相關職缺也是相當熱門喔!

Arm 解密 2020 最受歡迎職業是…?

Arm詢問了受訪者「最希望家人從事的職業?」,其中AI和機器學習(ML)專家最受到歡迎,有高達44%的回答都是相關職業。而其中有 90% 的受訪者認為從事挖掘比特幣的工作──也就是比特幣礦工,根本不能算一份工作。
統整「2020 最受歡迎職業」如下:

1. 人工智慧 AI 與機器學習 ML

 

▲ 人工智慧(AI)、機器學習(ML)以及深度學習的定義

屬於這個類別的職業範圍相當多樣,但大抵上都與 Python 編程、開發前瞻機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)和圖像識別算法有關,演算法開發工程師、軟體設計工程師、韌體設計工程師等等都屬於這個類別。

在近年已不只有科技業會運用人工智慧技術,各行各業都在導入 AI 來增進服務。闢如有零售商使用 AI 為客戶量身打造客戶體驗,店內採用物聯網技術,將所蒐集的客戶資料整合,結合客戶線上、線下、手機 app、及客戶服務中心資料,量身打造優質購物體驗的同時也增加客戶滿意度。

人工智慧還有大片值得開拓的前景,薪資待遇也普遍十分優渥,會成為 2020 最大眾歡迎的職業也是可以想見的。

2.數據科學家 (Data Scientist)

 

▲ 數據科學家、數據分析師,差別哪?($120,000 vs $70,000?)

2019 年 8 月,美國提供招聘服務的人力資源公司 Robert Half 調查舊金山灣區千名從事科技業的受訪者,統整出一份最新的科技業薪酬報告,報告顯示在數據和資料庫管理領域中,數據科學家擁有最高的平均薪水。

而在 2020 年,物聯網上的數據如何透過 AI 技術商業化、轉化為實際產值將會更受到重視,重要程度也將更彰顯,預測超過半數的物聯網公司都打算採用 AI 技術蒐集分析即時數據,來促進其業務的成長。

大數據與 AI 人工智慧可謂相輔相成、各蒙其利,商業 AI 擴張發展的同時,對數據分析的需求也會增加,2020 會有更多的企業利用大量數據集分析業務、並制定商業策略。

3. 智慧城市(Smart City)設計師

 

▲ 智慧城市的想法聽起來很吸引人:地下自動花園,遙控路燈,更好的空氣。但是如何實現智慧城市?智慧城市中收集到的數據會如何處理?

智慧城市,是導入各種科技技術、優化都市的組成系統和服務,以最佳化的都市管理和服務改善居民的生活品質,例如:臺北市道管中心導入智能科技,應用 3D 圖資平台、雲端服務、IoT 物聯網、AI 自動化處理及大數據分析等技術,有效管理道路施工,提升行政效率,且減輕人力負擔。

而日本汽車業龍頭豐田汽車更是宣布,將在日本靜岡縣裾野市興建智慧城市「Woven City」。計劃該城市將導入 CASE(Connected 聯網、Autonomous 自動駕駛、Shared&Services 共享&服務和 Electric 電動化)、交通行動服務(MaaS)、人工智慧(AI)、機器人等新技術的全面智慧化城市,最快 2020 年底、2021 年初開始動工。

2020 年,智慧城市將會有長足的發展,更有許多具體計劃進入實踐階段,想當然爾,對於智慧城市設計師的需求將大量增加。

4. 虛擬實境 VR / 擴增實境 AR

 

▲ 虛擬實境(VR)、擴增實境(AR),這兩種科技很相似,但是卻是完全不同的技術。看這部影片一次搞懂

2020 年 5G 進入大規模商用階段,高速與低延遲的特性,正好可以解決過去因為網路速度造成用戶體驗差的致命缺點,將帶動新一輪 VR/AR虛擬實境的熱潮:

Facebook 將入資開發頭戴 VR 設備、跨國大企業部署 AR 應用,配合 5G 可以更好地交互遠端資訊、有超過 30% 的展示場地將會提供 VR/AR 設備和服務等, 同時 AI 和 VR 的普及將大幅削減大學費用,未來大學將成為社會交流和生活體驗的中心,而不是主要負責傳授知識的機構。

在這股潮流之下,能了解消費者對產品的期待、能創新 VR/AR/MR 體驗的 VR/AR 開發工程師是目前最受歡迎的熱門職缺之一。

Unity 是全球應用最廣的 VR 開發平台,91% 以上的 HoloLens(微軟的混合實境頭戴顯示器) 應用均使用 Unity 製作。無論是 VR、AR 或 MR,都可以藉著 Unity 高度優化的繪圖管線(Graphics pipeline,亦稱繪圖管線是電腦圖形系統將 3D 模型轉換成 2D 螢幕上的過程)以及其編輯器快速升級的能力,創造出更棒的 VR/AR 體驗。

5. 無人車/自動車調度

▲ 無人自駕車版的 F1 賽車「Roborace」,每個車隊都有專屬的程式設計師,負責控制這些自駕車的自駕程式以及定義演算法。

拜 5G 之賜,車商得以開闢出新藍海,過去只存與想像中無人車輛在道路上行駛的情節,在 2020 將正式化為現實。Nissan 在美國加州的活動正式宣告:「將在2020年之際帶來無人駕駛的全自動車款。」

透過 5G 的高頻寬、低延遲、大容量資料傳輸特性,能夠讓汽車間互相知道對方、且感測道路,甚至共用其他汽車的資料與數據,駕駛體驗更加安全。5G 除了能增進自動駕駛安全之外,額外功能包括詳細即時的地圖數據、軟體和韌體更新以及多媒體串流等。

自動車的產業鏈完整,車輛組件、車用電子、半導體及資通訊軟硬體等廠商一脈串起,整個相關產業將得益於網路建設發展而得以發光發熱。

謀職除了不斷精進自我之外,也必須掌握職場潮流新趨勢、留意產業動向,人工智慧、5G、AIoT,這些都是 2020 求職關鍵字。

慶祝完2020西曆新年,傳統過年即將來臨,當除夕夜圍爐時面對長輩問起「在做什麼、薪水多少?」想自信滿滿地回出讓親戚都羨慕的答案,就根據 Arm 預測,快搶學Python、成為AI人才吧!

 

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連人工智慧都能寫文章? 還可以自己選擇文章風格?

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人工智慧真是無所不能!! 現在連寫文章都學會了!! 想要指定什麼樣的風格都沒問題喔~

接續之前 Nvidia 研發的 AI 可以捏造幾可亂真的人臉圖片後,Tesla 特斯拉的 CEO 馬斯克投資的人工智慧研究團隊「OpenAI」最近也創造了一款可以撰文的文字產生器「GPT-2」,文筆造詣極佳,寫出的文章讓人以為是出自名家手筆。更神奇的是,只要給 GPT-2 少許的文字敘述,它馬上可以接下去,寫出的續集更勝原本的文字敘述!比起 OpenAI,當時寫出哈利波特續集的 AI 可是差遠了!(點此看:哈利扯下眼睛丟進森林、妙麗被…AI 寫《哈利波特》續章大獲好評!)如果你也想開發這樣的軟體,就快報名Python課程吧!!

閱讀超過 800 多萬個網頁,GPT-2 的機器學習可說是非常的紮實。現在只要給一段文字內容 — 無論是短至幾個文字、或是長至幾頁的內容 — 這隻 AI 都可以寫出續集來,且內容流暢、段落分明,而且與原本的文字內容、寫作方式契合呼應。

GPT-2 產出的文章品質非常好、幾乎到了無懈可擊的地步,非常的讓人驚豔。無論是虛構的奇幻、科幻文學內容;或是廣告文案;或是新聞稿的寫作,都難不倒它。

架空奇幻故事、真實新聞內容,GPT-2 通通一把罩

GPT-2 能力強大,可以模擬任何的寫作風格、形式,古典名作、新銳文學,基本上給他看什麼,他就寫出什麼風格的續集。兩個例子如下:

例一、經典文學:一次研究團隊給 GPT-2 看一段喬治·歐威爾 (註:英國左翼作家,新聞記者和社會評論家。代表作有「動物農莊」和「一九八四」等) 的名作「一九八四」中的一段敘述:「四月間,天氣寒冷晴朗,鐘敲了十三下。」

這隻 AI 就接續寫出:「我正開著我的車去西雅圖,做我的新工作。我把油加滿,插上鑰匙,然後發動它。我想像著這將會是怎麼樣的一天。」

例二、科普文章:研究團隊們又給 AI 一段看似科普的文字敘述:「…科學家在安地斯山脈中的一個未開發的村莊中,發現到一群獨角獸。讓人驚訝的是這群獨角獸會說英文…」

於是 AI 接續:「這群科學家就給這群動物命名為 Ovid’s 獨角獸。這群頭上有四個角、銀白色的獨角獸之前從未在科學界被發現過…科學家猜測這群動物的起源,是在人類有文明之前…」等敘述,文字量超過原文的八倍。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

像這一類由Python課程為基礎的有趣發明還很多!! 有興趣的你網路上還有很多資料喔!!

 

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IG海量照片圖庫竟也是AI人工智慧的資料數據來源?

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還在思考訓練AI人工智慧的資料數據哪裡來嗎? 你每天使用的IG就是數據之一阿~

你知道你上傳到IG的同時,也在免費訓練AI嗎?

2012 年,Facebook 花 10 億美元買下購當時擁有 3 千多萬使用者的 Instagram。6 年後的今天,現在的 IG 平均每個月都有超過 8 億的活躍使用者。

身為 AI 人工智慧的領導廠商之一,FB 有大量讓 AI 做機器學習的資料庫。這些訓練 AI 的「教材」包含數十億的 IG 相片 ── 沒錯,也包含你在 IG 上傳的照片。

目前有超過 35 億張用戶貼在 IG 上的圖片,被 FB 拿來做 AI 學習「如何自行分類圖片」的演算法教材。這個演算法也牽涉到超過 17000 個被拿來標註照片的 Hashtag (主題標籤)。

Facebook : 我們破天荒用 35 億張圖片來訓練AI

Facebook 的首席技術長 Mike Schroepfer 日前在一年一度的 F8 2018 Facebook 開發者大會上表示:

「會限制電腦視覺領域以及 AI 人工智慧領域發展的主要因素,是因為我們幾乎都倚賴人力標註、人為操作而得來的資料庫(來訓練)
但要是人們不標註圖片上的指定事物,則就算是最先進的電腦設備,也無法在運作的時候,分辨這些事物。因為它從來沒有在訓練時看過這些東西。因此我們創造了突破性的技術 ── 大規模地取用「可公開的」並已經有 Hashtag 標註的照片。截至目前已有 35 億張圖片來用做訓練 ── 在這組公開的圖片庫中,完全沒有任何的人力行為。
 (這裡指人工標註等行為,詳情請參考這篇「訓練百度AI的老師們薪水多少? 答案讓你跌破眼鏡 」)。」

海量圖片.高準確度,打破 IBM 的紀錄

這組圖片庫規模龐大,超過了 Google 訓練 AI 演算法的圖片庫,高達十倍以上。Facebook 的工程師總監 Srinivas Narayanan 說:「我們已經創造了全球最棒的電腦視覺系統,它的準確率在 ImageNet 上達到 84.5%。」(註: ImageNet 是一套廣泛被用於「基準化分析法」的資料庫)

值得一提的是,2017 年八月美國 AI 人工智慧為主的媒體「AI News」報導 IBM 的 AI ,其電腦視覺辨識準確度高達 33.8%。且訓練的圖片也只有 750 萬張,遠低於這是 Facebook 所創造的紀錄 – 35 億張圖片、84.5% 的準確度。

 

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只要輸入幾個字,人工智慧就能幫你生出一整篇文章!?

只要輸入幾個字,人工智慧就能幫你生出一整篇文章!?
只要輸入幾個字,人工智慧就能幫你生出一整篇文章!?

人工智慧的技術越來越先進了!! 現在只要輸入幾個字,她就幫你完成整篇文章了!! 再也不用擔心文筆不好了~

接續之前 Nvidia 研發的 AI 可以捏造幾可亂真的人臉圖片後,Tesla 特斯拉的 CEO 馬斯克投資的人工智慧研究團隊「OpenAI」最近也創造了一款可以撰文的文字產生器「GPT-2」,文筆造詣極佳,寫出的文章讓人以為是出自名家手筆。更神奇的是,只要給 GPT-2 少許的文字敘述,它馬上可以接下去,寫出的續集更勝原本的文字敘述!比起 OpenAI,當時寫出哈利波特續集的 AI 可是差遠了!(點此看:哈利扯下眼睛丟進森林、妙麗被…AI 寫《哈利波特》續章大獲好評!)如果你也想開發這樣的軟體,就快報名Python課程吧!!

閱讀超過 800 多萬個網頁,GPT-2 的機器學習可說是非常的紮實。現在只要給一段文字內容 — 無論是短至幾個文字、或是長至幾頁的內容 — 這隻 AI 都可以寫出續集來,且內容流暢、段落分明,而且與原本的文字內容、寫作方式契合呼應。

GPT-2 產出的文章品質非常好、幾乎到了無懈可擊的地步,非常的讓人驚豔。無論是虛構的奇幻、科幻文學內容;或是廣告文案;或是新聞稿的寫作,都難不倒它。

架空奇幻故事、真實新聞內容,GPT-2 通通一把罩

GPT-2 能力強大,可以模擬任何的寫作風格、形式,古典名作、新銳文學,基本上給他看什麼,他就寫出什麼風格的續集。兩個例子如下:

例一、經典文學:一次研究團隊給 GPT-2 看一段喬治·歐威爾 (註:英國左翼作家,新聞記者和社會評論家。代表作有「動物農莊」和「一九八四」等) 的名作「一九八四」中的一段敘述:「四月間,天氣寒冷晴朗,鐘敲了十三下。」

這隻 AI 就接續寫出:「我正開著我的車去西雅圖,做我的新工作。我把油加滿,插上鑰匙,然後發動它。我想像著這將會是怎麼樣的一天。」

例二、科普文章:研究團隊們又給 AI 一段看似科普的文字敘述:「…科學家在安地斯山脈中的一個未開發的村莊中,發現到一群獨角獸。讓人驚訝的是這群獨角獸會說英文…」

於是 AI 接續:「這群科學家就給這群動物命名為 Ovid’s 獨角獸。這群頭上有四個角、銀白色的獨角獸之前從未在科學界被發現過…科學家猜測這群動物的起源,是在人類有文明之前…」等敘述,文字量超過原文的八倍。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

由以上例子可知,GPT-2 的寫作能力極強,且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型,只公開一小部份模型和範例。

像這一類由Python課程為基礎的有趣發明還很多!! 有興趣的你網路上還有很多資料喔!!

 

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你是IG使用者嗎? 你知道你也是幫忙訓練AI人工智慧的人員之一嗎?

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你以為你離AI人工智慧很遠嗎? 如果你每天使用IG發相片的話,那麼你也可能是AI訓練員之一喔~

你知道你上傳到IG的同時,也在免費訓練AI嗎?

2012 年,Facebook 花 10 億美元買下購當時擁有 3 千多萬使用者的 Instagram。6 年後的今天,現在的 IG 平均每個月都有超過 8 億的活躍使用者。

身為 AI 人工智慧的領導廠商之一,FB 有大量讓 AI 做機器學習的資料庫。這些訓練 AI 的「教材」包含數十億的 IG 相片 ── 沒錯,也包含你在 IG 上傳的照片。

目前有超過 35 億張用戶貼在 IG 上的圖片,被 FB 拿來做 AI 學習「如何自行分類圖片」的演算法教材。這個演算法也牽涉到超過 17000 個被拿來標註照片的 Hashtag (主題標籤)。

Facebook : 我們破天荒用 35 億張圖片來訓練AI

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值得一提的是,2017 年八月美國 AI 人工智慧為主的媒體「AI News」報導 IBM 的 AI ,其電腦視覺辨識準確度高達 33.8%。且訓練的圖片也只有 750 萬張,遠低於這是 Facebook 所創造的紀錄 – 35 億張圖片、84.5% 的準確度。

 

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想當斜槓青年就一定不能錯過AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR!!

想當斜槓青年就一定不能錯過AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR!!
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AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR!! 這些都是想當斜槓青年的你絕對不可以錯過的技能啊!! 還沒學會的你快行動吧!!

 

新科技催生新職缺 相關人才身價

十年前雲端科技浪潮剛興起時,許多新的領域與職缺也應運而生。下一個十年,又有新的科技催生新的科技人才職缺。根據 104 人力銀行分析 2019 年最夯的議題與職缺,前五名依序為AI人工智慧、長照/銀髮、物聯網大數據,以及 VR/AR/MR (虛擬實境/擴增實境)。

這前五名最被看好的領域,其中的 AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR 都跟新興科技有關。而這些領域的職缺:如 AI人工智慧的 Python 工程師、物聯網所需的 Web 前端工程師後端工程師Java大數據分析師、 VR開發工程師等職缺數更是暴增四倍,相關人才行情水仗船高。

104 人資學院資深副總經理花梓馨分析:無論是 AI人工智慧,還是 IoT 物聯網、或是大數據分析、 或是 AR/VR/MR ,這些新興的科技領域都是彼此有連帶關係的。花梓馨說:AR (擴增實境) / VR (虛擬實境) 屬於前端的應用,使用完後端的資料與數據要怎麼再運用,就必須要有大數據的分析師,進而到更高一個層次,利用 AI人工智慧去協助機器處理更多的資料與數據,一切都越來越息息相關。

花梓馨認為這些新興科技領域如此熱門的原因,是因為大家都在找尋下一個生態鏈。他以蘋果手機 iPhone 為例,每一個新推出的功能、服務,都需要多項技術的結合應用。加上過去台灣在 IT 產業多是以代工製造為主,像是晶片製造、無限通訊設備 OEM/ODM 等,屬於基礎建設。當大家都想分食這塊大餅、競爭激烈的情況下,產業就會試圖尋求轉型至新興科技領域。

市場需求高,人才供給卻稀缺

花梓馨指出,台灣在 IT 基礎建設相關產業的人才供需已達到平衡,但在這些新科技的產生後,職缺需求量變多、但人才供給卻還是差不多的情況下,供需就失衡了;若是往上看高端產業,專業的工程師、大數據分析師本來就很缺,且入行門檻本身就比更高,所以在一家公司裡面,要組成一個團隊、部門更是不容易。

 

為何鬧人才荒? 學校所學無法接軌業界

只有 2358 多萬人口的台灣,但卻有 160 餘所大專院校,密度之高應是全球之冠。這些大專院校每年培育大量的電腦工程相關科系的學生,人才供給端看似綽綽有餘。但這些高等教育出來的學生,質量上則和業界需要的人才有頗大落差,這些本科系畢業生們不見得理解業界所需知識,造成企業端用人和學校人才培育無法銜接,所以造成供需失衡的狀況。

對企業來說,能立即上手、解決企業實際問題才是最重要的。但這些碩、博士生在校時多以分工合作的模式完成關提,缺乏獨當一面的經驗;加上學術界教學多以理論、或是考證照為主,學生缺乏實務經驗,所以任職後無法馬上上手,導致企業還要花上很長一段時間培育這些畢業生。

因應台灣產學無法接軌的問題,坊間有電腦課程由百度、IBM、Adobe  等業界的 IT 主管或資深工程師等菁英們直接授課,將業界真正需要的技能傳授給學員,以幫助想進入這些領域、卻不知從何下手的學生、社會人士或待業者們,能有密集且系統化的學習方式,通過測試後方能順利踏進前景夯的產業: AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR。

 

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日本知名旅社裁員人數近半?竟全是AI人工智慧機器人?

 

Python課程也能訓練出糾察隊!! 共用帳號的要小心了!!

 

什麼? AI人工智慧也會養蝦? 電腦精準分析控制,結果讓你一想不到!!

 

阿里巴巴也頭疼!! 現在開始學習網路行銷課程,就有機會幫馬雲解決煩惱!!

 

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AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR人才夯!! 但與學校斷層怎麼辦?

AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR人才夯!! 但與學校斷層怎麼辦?
AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR人才夯!! 但與學校斷層怎麼辦?

AI人工智慧,物聯網,大數據,VR/AR正改變著全球就業市場!! 人才需求不斷釋出,但學校教育培養出的學生跟不上這個速度該怎麼辦?

 

新科技催生新職缺 相關人才身價

十年前雲端科技浪潮剛興起時,許多新的領域與職缺也應運而生。下一個十年,又有新的科技催生新的科技人才職缺。根據 104 人力銀行分析 2019 年最夯的議題與職缺,前五名依序為AI人工智慧、長照/銀髮、物聯網大數據,以及 VR/AR/MR (虛擬實境/擴增實境)。

這前五名最被看好的領域,其中的 AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR 都跟新興科技有關。而這些領域的職缺:如 AI人工智慧的 Python 工程師、物聯網所需的 Web 前端工程師後端工程師Java大數據分析師、 VR開發工程師等職缺數更是暴增四倍,相關人才行情水仗船高。

104 人資學院資深副總經理花梓馨分析:無論是 AI人工智慧,還是 IoT 物聯網、或是大數據分析、 或是 AR/VR/MR ,這些新興的科技領域都是彼此有連帶關係的。花梓馨說:AR (擴增實境) / VR (虛擬實境) 屬於前端的應用,使用完後端的資料與數據要怎麼再運用,就必須要有大數據的分析師,進而到更高一個層次,利用 AI人工智慧去協助機器處理更多的資料與數據,一切都越來越息息相關。

花梓馨認為這些新興科技領域如此熱門的原因,是因為大家都在找尋下一個生態鏈。他以蘋果手機 iPhone 為例,每一個新推出的功能、服務,都需要多項技術的結合應用。加上過去台灣在 IT 產業多是以代工製造為主,像是晶片製造、無限通訊設備 OEM/ODM 等,屬於基礎建設。當大家都想分食這塊大餅、競爭激烈的情況下,產業就會試圖尋求轉型至新興科技領域。

市場需求高,人才供給卻稀缺

花梓馨指出,台灣在 IT 基礎建設相關產業的人才供需已達到平衡,但在這些新科技的產生後,職缺需求量變多、但人才供給卻還是差不多的情況下,供需就失衡了;若是往上看高端產業,專業的工程師、大數據分析師本來就很缺,且入行門檻本身就比更高,所以在一家公司裡面,要組成一個團隊、部門更是不容易。

 

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對企業來說,能立即上手、解決企業實際問題才是最重要的。但這些碩、博士生在校時多以分工合作的模式完成關提,缺乏獨當一面的經驗;加上學術界教學多以理論、或是考證照為主,學生缺乏實務經驗,所以任職後無法馬上上手,導致企業還要花上很長一段時間培育這些畢業生。

因應台灣產學無法接軌的問題,坊間有電腦課程由百度、IBM、Adobe  等業界的 IT 主管或資深工程師等菁英們直接授課,將業界真正需要的技能傳授給學員,以幫助想進入這些領域、卻不知從何下手的學生、社會人士或待業者們,能有密集且系統化的學習方式,通過測試後方能順利踏進前景夯的產業: AI人工智慧物聯網大數據、 VR/AR/MR。

 

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