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FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全

為了解決AI 應用領域的問題，作者金融科技理論與應用研究小組 這樣論述：

★涵蓋 11 項領域，121個主要用語詳解 ★數百條相關詞彙說明 + 中英名詞對照 ★跟上國際趨勢，一頁讀懂一則科技知識 數位貨幣有哪些？比特幣、挖礦，背後運用的正是金融科技關鍵技術之一的區塊鏈。 人工智慧包含有那些科技金融知識？包含時下耳熟能詳的大數據、區塊鏈、雲端運算、人工智慧等。 想像未來的金融運作模式嗎？付款有哪些支付方式？從傳統到數位，消費者隱私保護、網路安全、平台與數據壟斷到運算法，如網路銀行、開放銀行、加密貨幣、個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，讓你掌握最新金融科技趨勢。 最全面基礎的金融科技知識：對金融科技某個概念或問題產生興趣或疑問時，本書提供完整概念並建構

好思路。 提供系統化查詢：破除金融科技的盲點與迷思，可依需查詢時下熱門詞彙、應用領域、技術支援等。

AI 應用領域進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決AI 應用領域的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

每個程式設計師都應該要知道的50個演算法

為了解決AI 應用領域的問題，作者ImranAhmad 這樣論述：

　　不管是在計算的科學與實務上，演算法總是扮演重要的角色。除了傳統的計算之外，對任何一個開發者或程式設計師而言，使用演算法解決實務問題的能力是非常重要且必須具備的技巧。本書不只會幫助你發展選用的技術以及使用演算法以解決實務問題，同時也能理解這些演算法是如何運作的。   　　本書從演算法的介紹開始，並說明各種演算法的設計技巧，再佐以實際範例來協助探討如何實作不同類型的演算法，諸如搜尋與排序。當你要進階更複雜的演算法集合時，你將會學到線性規劃、頁面排名以及各種圖（graph），甚至跨入AI領域學習如何使用機器學習演算法，並瞭解它們背後的數學與邏輯。隨後將更進一步探討一些案例研究，像是天氣預測、

推文分群以及電影推薦引擎等等，瞭解如何應用這些演算法以達到最佳化。最終，你將精通平行處理技術的運用，讓你有能力可以使用這些演算法在計算密集的任務上。   　　讀完本書，你將精通各式各樣的演算法來解決職場上的電腦運算問題。   　　本書範例檔： 　　github.com/packtpublishing/40-algorithms-every-programmer-should-know   本書特色   　　☛學習現存於Python程式庫中的資料結構及演算法 　　☛了解如何實作圖形演算法，並藉由網路分析進行詐欺偵測 　　☛學會使用機器學習演算法，即時進行相似推文的分群並處理Twitter資料 　

　☛學會使用監督式學習演算法預測天氣 　　☛學會使用Siamese Neural Networks執行單張影像的辨識 　　☛建立一個推薦引擎，向訂閱者建議相關的電影 　　☛部署機器學習模型時，使用對稱及非對稱加密，實作萬無一失的安全機制

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決AI 應用領域的問題，作者邱云莉 這樣論述：

「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否

具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間

投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。