ai演算法差別的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦ShellyFan寫的 《洋蔥式閱讀!當代關鍵議題系列》套書(思辨人類與人工智慧該如何共生、參與公民社會必讀的民主基礎知識、從歷史及社會文化看男子氣概如何戕害男性及性別平權) 和廖源粕的 AI影像深度學習啟蒙:用python進行人臉口罩識別都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自臉譜 和深智數位所出版 。
國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 (2021),提出ai演算法差別關鍵因素是什麼,來自於人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別。
而第二篇論文國立陽明交通大學 科技法律研究所碩士在職專班 金孟華所指導 吳維雅的 公共場所人臉辨識技術運用於刑事偵查之研究──以隱私合理期待為中心 (2021),提出因為有 臉部辨識、臉部追蹤、憲法增修條文第四條、執法機關、搜索、相當理由、合理隱私期待、隱私利益、位置資訊、科技偵查、監視、追蹤、衛星導航系統、基地台位置的重點而找出了 ai演算法差別的解答。
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《洋蔥式閱讀!當代關鍵議題系列》套書(思辨人類與人工智慧該如何共生、參與公民社會必讀的民主基礎知識、從歷史及社會文化看男子氣概如何戕害男性及性別平權)
為了解決ai演算法差別 的問題,作者ShellyFan 這樣論述:
◆從最大字級一眼抓出議題關鍵字;到次大字級重點式釐清觀念;亦可細讀小字、深度理解當代必知的議題內涵 ◆大量近期時事、趨勢照片,搭配詳實解說,輔助讀者慎思明辨重要議題 ◆本系列入圍英國圖書設計與製作獎(British Book Design & Production Awards) 依個人閱讀喜好,自由跳接、由簡至繁,秒懂當代不可不知的世界議題 洋蔥式分層閱讀,按內容深淺階梯式排版── 《洋蔥式閱讀!當代關鍵議題系列:AI可不可以當總統或法官?機器人要不要繳稅?思辨人類與人工智慧該如何共生》 ▌人類與人工智慧必將走上對抗一途?或有可能攜手打造未來? 現今AI人工智慧可見
於幾個有名的應用場域, 比方說線上平台推薦系統(如Netflix網飛、Amazon亞馬遜、Facebook臉書)、 語音辨識人工智慧助理(如Siri、Alexa、Google助理), 而全球更有不少企業正在投資研發自駕車與自駕卡車相關技術。 AI在現代生活中已不可或缺,但也跟許多科技一樣對社會造成了衝擊。 「人工智慧是否會取代人類?」向來是個受熱議的主題, 本書試圖探索人類與人工智慧將往什麼方向發展: 會是人機對抗(human vs. AI)?又或者是人機共生(human + AI)? 作者從明確問題意識出發,先講述AI過去幾十年的發展, 再介紹人工智慧重要的技術應用。接著也會談到 現今A
I為社會造成哪些潛在隱憂,最後切入關鍵的核心── AI可能許人類什麼樣的未來?若放任產業內科技巨頭我行我素、 無人關心技術的發展趨勢,且政府的監管機構又反應不及── 人類社會可能面臨何種麻煩? 作者要帶讀者一起思考: ▌什麼事都能外包給AI?與公平、正義、道德、倫理相關的問題,AI也能「演算」嗎? ▌AI取代了工作機會,那麼最可能獲利的科技公司是否要繳「機器人自動化稅」? ▌政府機關要怎麼防止、規範演算法遭有心人士寫入「與人為惡」的程式? ▌人類要讓AI發展到什麼樣的程度?又該怎麼設定停損點? ▌如何讓一般大眾參與人工智慧相關的議題思辨?讓它不再只是科技界的圈內人話題?
藉由爬梳此科技從古至今的發展進程,搭配近期最新AI技術的圖解說明, 作者從龐雜的科技知識提煉出一般讀者均可理解的入門重點。 她相信AI確實會減少很多工作機會, 卻也可能帶我們進入產能大爆發的時代: 只要妥善利用並與之合作、防止科技遭到濫(誤)用、 社會全體共同思索並擬定公平分配資源的方法,人類未來的前景仍舊充滿希望。 - 《洋蔥式閱讀!當代關鍵議題系列:票票等值合理嗎?民主選舉造就了社會對話還是內耗?參與公民社會必讀的民主基礎知識》 ▌參與公民社會與政治思辨必懂的基礎知識:民主從哪裡來?現在出現了什麼問題?未來又將怎麼發展? 十九、二十世紀,英、美兩大強國崛起,將民主價值帶到世
界上許多角落, 但在民主制度出現以前──或說在民主之外──世界上存在(過)哪些政體? 許多人耳熟能詳的君主制、貴族制,至今真的已經落伍、都該讓民主取而代之嗎? 這些政體跟民主制又有何差別?民主的概念最早由誰發明、發揚光大? 在運作上民主又有哪些核心要素與原則? 本書會引用此領域的重要學者賴瑞‧戴蒙所提出 民主四大要素── A公平競爭政治領導權;B積極參與政府政策與公民社會; C保障個人權利;D法治 以向讀者細細闡釋「民主」的奧義。 素來為民主背書的歐美國家在本世紀初,面臨了二〇〇八年 震動全球的金融海嘯、恐怖分子形成社會暗流隱隱威脅著國內安全等挑戰, 這些挑戰甚至可能直接肇因於民主制中
慢慢浮現、 卻長久未獲解決的沉痾,如全球化、貧富不均、 代議政治未有效反映民意等。近年來各地極右思想更乘勢崛起, 我們見證了二〇一六年老牌民主國家美國選出川普總統; 同年英國的全民公投決定脫歐;極權國家對言論、異議與個人自由的箝制益發嚴苛。 時至今日,有迫切重新檢討民主的必要: 究竟這種被大力標榜的政治制度是否真的百利無一害? 可能出現了怎樣的漏洞需要我們及時填補? 作者要帶讀者一起思考: ▌民粹主義會是民主的新面孔嗎? ▌民主僅是人民意志在政治中的展現嗎?背後是否牽涉更複雜的意識形態? ▌為什麼要捍衛民主? ▌民主真的完美無缺嗎?若否,有何漏洞或弱點? ▌此種政治制度能
夠許社會怎樣的未來? 藉由概念的層層拆解、近期時勢與趨勢圖解, 以及新聞傳媒所捕捉的生動影像, 身兼政治學專家暨媒體撰稿人的作者詳盡爬梳了民主制度中 各項重要議題,更要帶領讀者一起思索 它是否仍是種可細水長流、對人人皆有益的政體。 最重要的是,今天的我們能做些什麼, 讓民主的運作更加完善、健全,替全體人類創造最多的福祉? - 《洋蔥式閱讀!當代關鍵議題系列:種族主義、暴力犯罪、人際關係崩壞源自男子氣概?陰柔氣質更適合現代男性?從歷史及社會文化看男子氣概如何戕害男性及性別平權》 ▌只有雄壯威武才叫有「男子氣概」?一心追求某種特定的男子氣概是否害人害己? 一般而言,許多社會在傳統上認為男
性要有不輕易低頭、強壯有力、 收斂情緒、努力爭逐金錢與權力,甚至對異性須「很有一套」等特質, 這些都算是「霸權型男子氣概」的基本作風與精神。 然而,謀殺和暴力罪犯中男性遠多於女性,男性自殺率偏高、較常濫用藥物及酒精, 甚至容易罹患俗稱為「健身過度症」的身體臆形症……, 種種問題很可能都是執著於男子氣概霸權所致的不良後果。 在本書中,身兼心理學者與男性研究專家的作者首先從大眾對男子氣概的理解進程談起, 從歷史沿革來看男子氣概在社會中的定位。接著,他進一步探討男性霸權的危害, 即男性爭逐「霸權型」男子氣概時,會對他人與自己造成什麼不良影響,又使男性的人際關係面臨了何種問題? 隨著時移世易,現今
男子氣概是怎麼因應社會上性別角色的劇烈轉變,跟著做出調整? 多元且「非典型」性別角色與「非傳統」家事分工和家庭結構的出現,能協助改善男子氣概中「有害」的部分嗎? 作者要帶讀者一起思考: ▌為何色情片會不斷重複、強化男子氣概刻板印象?這會為男性帶來什麼傷害? ▌男性就醫意願普遍較低,甚至易有自殘傾向,是不是社會傳統上對男子氣概理想典型不合理的要求所致? ▌厭女情結令霸權型男子氣概吹起「愈厭女就愈man」的歪風?為何追求男性霸權害人害己? ▌全職家庭主夫就是欠缺男子氣概嗎?父親的育嬰假為何不能跟母親的一樣長? 作者透過豐富的歷史、傳媒資料,以及近期多元性別樣貌的圖表與影像,
外加世界各地性別議題的統計數據,仔細審視了男子氣概、男性氣質相關的重要議題, 更引導讀者探索多元性別、性別平權及男性身心健康未來的遠景。 最重要的是,大家能做些什麼,好讓所有不同性別認同的社會成員更加自在、安適,並在公平、多元而包容的環境中有理想的生活?
電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型
為了解決ai演算法差別 的問題,作者黃傳鈞 這樣論述:
隨著數位時代的演進,許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現,如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中,表格通常是彙整文件中整體資訊,並以結構性的輸出展現,方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前,較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長),這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失:1. 辨識不穩定性,包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果;2. 輸入格式限制,為了盡可能減少辨識的失誤率,在輸入模型的資料上也有諸多限制,包括輸
入的格式是否滿足演算法,使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比,本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格,經可變卷積具備可變動的閥值,可以更有效的搜尋表格位置,達到節省運算週期與時間,同時優化提取結果的精度,並以Marmot Extended資料集作為驗證;基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻:1.相較其他
研究有較高之表格辨識度;2. 識別所需的運算週期減少,所花的時間縮短,提升了整體的效率;3. 統一化輸入資料的格式,提升了模型對輸入資料的泛用度;4.整理出完整的辨識流程、說明,並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究,包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目,以持續提供更便利的表格辨識技術為目標,令後續專家與學界能運用此系統,提供支持與服務。
AI影像深度學習啟蒙:用python進行人臉口罩識別
為了解決ai演算法差別 的問題,作者廖源粕 這樣論述:
本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學
★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍,內容從基礎語法開始,使用日常所見的比喻協助理解,在AI類神經網路的基礎部分,使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入,多以圖表來說明概念,避免艱澀的數學推導,一步一步講解建立深度學習模型的步驟,書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例,協助讀者從頭到尾完成一個專題,讓AI更貼近你我的生活。
公共場所人臉辨識技術運用於刑事偵查之研究──以隱私合理期待為中心
為了解決ai演算法差別 的問題,作者吳維雅 這樣論述:
人臉辨識技術(Facial Recognition Technology,以下簡稱FRT)在台灣於警務執法應用上,已相當普遍,但卻無一套規範,供執法機關作為執行依據;而司法者在現行法體系的解釋下,對於FRT之執法應用所應權衡之社會安全與隱私保護價值,因尚無此類案件繫屬於法院,故針對警方運用FRT為偵查工具之適法性判斷,恐仍欠缺相關意識。而FRT之運用,涉及個人高度隱私期待利益,有建立規範保護之必要,但究竟如何規範始為妥適?個人隱私利益與科技偵查技術發展之間孰輕孰重?如何權衡?個人得否抗衡國家執法機關以FRT配合其他政府資料庫的資訊使用於刑事案件辨識查找確認人別?國家機關是否得施以無合理嫌疑(
Reasonable Suspicion)或相當理由(Probable Cause)之FRT監控?當國家偵查技術之精進發展,有助打擊犯罪,維護社會安全,但當偵查技術之發展與個人隱私保護利益發生巨大衝突,司法機關應如何取捨?如何調和此兩種利益?上述問題在FRT已大量使用於警務系統之我國,未見系統性探討與提出解決方案。本研究擬針對上述問題提出若干可供思考的論述方向。承上,本文擬嘗試以美國聯邦憲法增修條文第四條(以下簡稱「美憲增修第四條」)演繹出的實務判解為框架,於第一章先說明本文研究動機、目的、範圍、限制、研究方法與鋪陳架構;第二章就FRT相關的技術原理以及廣泛使用下可能產生的隱憂,作一簡要說明;
第三章就美憲增修第四條下有關搜索(Search)的理論發展及規範內容作一概述;第四章係針對有關執法部門在公共場所取用FRT所得之人臉資料,藉此得知個人身分及位置資訊等作為,配合相關美國聯邦最高法院(以下簡稱「聯邦最高法院」)及下級法院有關判例、判決為說明,試圖建構出FRT執法應用在憲法適法性的定位探討,並初嘗從社會學理論之觀點,探尋合理隱私期待的界線與範圍,復探求制憲者於修訂美憲增修第四條時的意圖,以為認定合理隱私期待的一些指引方針;第五章提出包括華盛頓州州法、華盛頓州轄區內的金郡自治條例,以及國會審議中的相關聯邦法案(草案),規範有關政府部門使用FRT的相關內容作分析比較;第六章由探討FRT
的使用在我國現行法制下的適用可能性,藉此檢視現行法欠缺之現狀,說明建立制度規範的必要性,再以前開比較法作為基礎,提供可行的立法參考方向,並以從事司法實務的角度,對偵查目的下以FRT取用人臉影像資料,在解釋論上提出可能的解方;第七章則係針對本文提出結論,並期許在不久未來,偵查目的下的FRT取用,相關的法律規範能夠儘速完善建制出來。
ai演算法差別的網路口碑排行榜
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#1.AI 學習筆記(I) 機器學習vs. 深度學習 - Medium
AI 的概念早在1950 年代就被提出;機器學習的相關演算法也早在1980 年代就有,並不是一個非常新穎的概念;深度學習則是在2010 年代才正式興起。 為何深度 ... 於 medium.com -
#2.什麼是機器學習?| 定義、類型和範例| SAP Insights
機器學習是人工智慧(AI) 的子集。它專注於教導電腦從資料中學習,以及使用經驗改善,而不是被明確程式化。在機器學習中,系統會訓練演算法以尋找大型資料集中的模式和 ... 於 www.sap.com -
#3.任何銀行的BIC/SWIFT 代碼 - Wise
Swift Code/BIC 代碼查詢. 查找正確的SWIFT / BIC 匯款代碼。按銀行或國家/地區搜索以找到正確的SWIFT代碼。如果你已經有銀行國際代碼,可以使用我們的檢查器來驗證。 於 wise.com -
#4.人類才不會被AI取代!《大腦如何精準學習》揭大腦6大優點
這個很慢、推理的、是符號的運作特性,是人類大腦才有的特權(至少到目前為止,只有人類可以做到),目前機器學習的演算法在這方面還差得遠,雖然機器 ... 於 www.storm.mg -
#5.【論文導讀】別再「濫」學了!從實作面反推AI的概念與道理
*心得:Glove、Word2Vec、LSA都是做詞Embedding的工具,撇除算法不同,主要差別在於基於及時統計或倚賴pre-trained資料集。 題外話:BERT. LSA和Glove有個 ... 於 home.gamer.com.tw -
#6.[懶人包] 常見監督式機器學習演算法– 機器學習兩大學習方法(二)
迴歸的演算法. 線性迴歸Linear Regression、多項式迴歸Polynomial Regression. 迴歸在統計中相當常見。回顧先前文章與上述方程式 ... 於 ikala.cloud -
#7.機器學習工程師
Hong Kong Aerospace Technology Group Limited hiring 衛星遙感應用及AI算法工程師… Ben jij opzoek naar sex in Maasdriel En wil jij ook niet ... 於 intensiveinteractionfrance.fr -
#8.【一次看懂】人工智慧徵才- 國際新知
AI 徵才透過「演算法」量化一系列的指標,包括工作經驗、教育程度、工作 ... 演算法普遍缺乏透明性,受害者很難提出符合《民權法案》第七章中「差別 ... 於 www.aili.com.tw -
#9.蘋果仁- 果仁iPhone/iOS/好物推薦科技媒體
2023 Apple BTS 方案內容與4 種購買方式介紹,分享CP 值最高的買法 ... ChatGPT 開放Code Interpreter 新功能,上傳檔案讓AI 幫你分析. 於 applealmond.com -
#10.關於「演算法」 你應該知道的事 - 科學Online
歐盟的《AI白皮書》更明確規範:AI必須公平對待所有個體,不因性別、種族、經濟條件等因素而有差別待遇。同時,AI做出的決策在違反社會利益的情況下,必須 ... 於 highscope.ch.ntu.edu.tw -
#11.Azure Machine Learning - 深度學習與機器學習 - Microsoft Learn
如需有關如何為解決方案選擇演算法的指導,請參閱機器學習演算法速查表。 ... 人工智慧(AI) 是一種可讓電腦模仿人類智慧的技術。 於 learn.microsoft.com -
#12.【機器學習懶人包】 10種演算法圖解-從監督式到非監督式學習
為何使用Python 學機器學習、而不是R 語言? 隨著人工智慧的深入發展,沒有學習能力的AI 侷限性越發明顯,為了突破這個瓶頸,「機器學習 ... 於 www.tedu.tw -
#13.機器學習(ML)定義為何?演算法有哪些? - OOSGA
常見的演算法及其商業應用. 線性迴歸(Linear Regression). 線性迴歸是最為原始的機器學習模型,也是在找出自變數(Independent ... 於 zh.oosga.com -
#14.監督式學習vs非監督式學習差異在哪?機器學習兩大重點比較!
在AI人工智慧的數據分析技術中,監督式學習是訓練機器學習某種指令的 ... 最後在「資料分析」階段,演算法會將清洗好的資料加以分析關聯、交叉比對。 於 www.pcschool.com.tw -
#15.AI模型訓練,如何選出正確的演算法和數據特徵?
【若水導讀】選擇AI數據與演算法,三個提醒: 1. 選擇特徵,看見數據裡的「見樹不見林」 2. 掌握4個考量,選擇適合的AI演算法 3. 建立企業的AI工具箱(Tool Box). 於 ai-blog.flow.tw -
#16.機器學習、深度學習傻傻分不清?這是關鍵“魔法” 所在
隨著人工智慧(artificial intelligence,AI)的高速發展,許多人不清楚 ... 在深度學習/ AI世界中,工程師將允許演算法以某種方式查看許多面部特徵 ... 於 www.stockfeel.com.tw -
#17.你知道機器學習(Machine Learning),有幾種學習方式嗎?
Data & AI ... Local Zone 跟一般可用區域有什麼差別? ... 行為都將成為推薦系統模型評估的資料,算法也根據目標有所不同,較為常見的三種算法系統: ... 於 www.ecloudvalley.com -
#18.軟體吞噬硬體的AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
身為AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。 2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。 於 technews.tw -
#19.什麼是機器學習? - DataSci Ocean
Machine Learning 是一種軟體技術也是實現人工智慧(AI) 的方法之一。 ... 機器學習底下有非常多的演算法,可以幫助機器(電腦) 從資料中學習,上圖 ... 於 datasciocean.tech -
#20.AI做出的「公平性」如何服眾? - 電子工程專輯
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#21.ChatGPT是什麼?GPT-4厲害在哪?跟過去幾代有差嗎?一篇看 ...
多年來,人工智慧(AI)統治世界一直是許多人擔憂、且並非不可能的事, ... 透過在輸入框輸入關鍵字,搜尋引擎會透過演算法,抓取、索引以及排序匹配 ... 於 www.bnext.com.tw -
#22.什麼是收款QR Code? - LINE Pay 行動支付
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#23.八張圖,一次搞懂人工智慧的現在、未來,及對你工作的影響
而經理人在企業導入AI時扮演著相當關鍵的角色,懂得AI原理與應用、對AI有 ... 的方法,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, ... 於 futurecity.cw.com.tw -
#24.AI 晶片與一般晶片有什麼差別?專訪國立臺灣師範大學電機工程 ...
訓練AI 模型參數需要大量的運算資源,其複雜度與專為設計晶片的AI 演算法息息相關,也成為國際半導體競爭極重要的一環。本次科技大觀園專訪國立臺灣師範大學電機工程學系 ... 於 scitechvista.nat.gov.tw -
#25.淺談GPT 生成式語言模型(2) — ChatGPT 介紹篇 - InfuseAI
GPT-3.5 是基於GPT-3 所製作出來的模型,主要最大的差別是在GPT-3.5 ... 超級電腦進行訓練,並且透過最佳化演算法進行微調工作,讓演算法更為有效率。 於 blog.infuseai.io -
#26.專題報導/run!黃仁勳捲起國內AI熱潮將跑向何方
余孝先認為,單只靠高速運算技術或者演算法的進步,都不足夠讓AI迅速發展至此,兩者須互相搭配。栗永徽也同意,他說,AI 1.0與2.0的差別是演算法的突破加 ... 於 tw.stock.yahoo.com -
#27.人工智能倫理的挑戰與反思:文獻分析
然而也因AI 演算法的優化、收斂與限制所導致在決策. 的偏見與缺失,加上數據取得之 ... 規範。他認為致命的自主武器技術用於戰爭,可能會產生無差別式的攻擊,將會挑戰 ... 於 ir.nctu.edu.tw -
#28.人工智慧與資料隱私之探討 - TWNIC Blog
AI演算法 產出的結果,即依據演算法預測或評估,做出自動化決策或行為時,可能因為不同分類、推論,造成差別待遇或歧視情況。 無力提出因果說明困境 於 blog.twnic.tw -
#29.人工智慧:概念應用與管理 - 博客來
目前坊間介紹AI 的教科書,或者是市面上發行雜誌類型的書,大都是「技術導向」,聚焦於演算法與深度學習Model ... AI 與人類智慧有何差別? ... 第05章AI之主要演算法. 於 www.books.com.tw -
#30.麗臺科技論壇- 常見的AI應用與介紹
演算法 會針對一張影像中的每個像素進行辨識,也就是說不同於物件偵測,語義分割可以正確區別各標的的邊界像素,簡單來說,語義分割就是像素級別的影像分類 ... 於 forums.leadtek.com -
#31.一週全球藥聞
AI 和傳統應用程式有什麼差別?若是該程式能夠推理、判斷、 ... 監督式學習:藉由大量的輸入資料與輸出資料「訓練」AI,讓其自動生成演算法。開發者僅需判斷這樣的輸出 ... 於 www.taiwan-pharma.org.tw -
#32.AI繪圖丨免費AI畫圖網站5大推介!輸入關鍵字畫真人+照片卡通化
... 人物、地點等,創作者只要用文字輸入想生成的內容,AI繪圖軟體就會依指令畫出圖像、動畫、影片等。顧名思義,就是由AI 演算法所創作出來的畫作。 於 www.nmplus.hk -
#33.人工智慧- 維基百科,自由的百科全書
人工智慧(英語:artificial intelligence,縮寫為AI)亦稱智械、機器智慧,指 ... 而基於仿生學、認知心理學,以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。 於 zh.wikipedia.org -
#34.科技與生活:人工智慧常用技術簡介 機器學習篇
因此,有人說:AI學習演算法是引擎,而資料是燃料,若無燃料,再強大的引擎也無法 ... 其主要用途有分類(Classification)與迴歸(Regression),差別在於分類的預測 ... 於 www.ctworld.org.tw -
#35.人工智慧於公路交通領域運用之案例探討Case Studies of ...
深度學習的演算法,第三節整理國內外已應用人工智慧於公路運輸領域的 ... SURTRAC,是一種基於AI 技術的智慧交通號誌控制系統。該產品已於匹茲 ... 級差別取價。 於 www.iot.gov.tw -
#36.人工智慧與公平交易法議題之初探 - 全國律師聯合會
(Artificial intelligence, AI)潮流與探討,除 ... (2019),《演算法與聯合行為等重大限制競爭議題之研究》,公平交易委員會108年度委託研究. 於 www.twba.org.tw -
#37.人工智慧、機器學習與深度學習間有什麼區別? - NVIDIA 部落格
What's the difference between Artificial Intelligence (AI), ... 機器學習最基礎的用法,是通過演算法來分析數據、從中學習,以及判斷或預測現實 ... 於 blogs.nvidia.com.tw -
#38.什麼是機器學習?| Oracle 台灣
機器學習專注於從經驗中學習並隨著時間改善其決策或預測效能的軟體演算法。 ... 機器學習(ML) 是人工智慧(AI) 的一種,著重於建立能根據所使用資料來學習或改善效能的 ... 於 www.oracle.com -
#39.人工智慧和機器學習的區別- AI 與ML - Amazon AWS
ML 是一門開發演算法和統計模型的科學,這些算法和模型可以讓電腦系統執行複雜的任務,而不需要由人類輸入精確的指令。系統依賴模式和推論。電腦系統使用ML 演算法處理大量 ... 於 aws.amazon.com -
#40.人工智慧、機器學習、深度學習解解惑/解聰文
其實,AI已經在你生活中存在許久;像是語音辨識、手機上的助理功能、購物網站上的「你應該也會喜歡」演算法、串流影音網站的推薦、甚至醫師使用的影像 ... 於 tuna.to -
#41.機器學習模型真的準嗎?從虛無假設檢定來檢驗模型成效
政大AI中心(IAIC)致力於人工智慧研究及人才培育,結合政大人文社會獨特 ... 隨著人工智慧的普及與日常化,利用機器學習演算法建立模型,並以模型 ... 於 iaic.nccu.edu.tw -
#42.【AI60問】Q13人工智慧(AI)、機器學習和深度學習有什麼區別?
早期的機器學習研究者開發一種叫做「人工神經網絡的算法」,主要是受人類大腦啟發而來,神經元之間的相互連結關係。本質上來看,這些網絡模仿人類的通聯性 ... 於 blog.tibame.com -
#43.監督式學習?增強學習?聽不懂的話,一定要看這篇入門的機器 ...
藉由逐步測試、或使用演算法篩選特徵,找出最恰當的特徵組合讓學習的效果最 ... 去年底,Midjourney、ChatGPT 等生成式人工智慧(Generative AI)橫空 ... 於 www.inside.com.tw -
#44.差別在哪裡?各家智慧型手機的AI 功能特色大彙整 - ePrice.TW
但是AI人工智慧的發展非常的多樣化,每一家手機大廠的AI功能應用也都不盡相同, ... 這樣的AI 拍攝功能也應用在人像拍攝上,搭配獨特的AI 演算法可以自動為人像拍攝時 ... 於 m.eprice.com.tw -
#45.行銷人員不可不知的AI 人工智慧(一) - e21 摩奇創意
近年來很流行的一些科技名詞,如:人工智慧(Artificial Intelligence : AI)、機器學習(Machine learning)、演算法(Algorithm)及大數據( Big Data)、黑 ... 於 www.e21mm.com -
#46.一篇文帶你認識常見軟體工程師種類、工作內容、薪水差異(前端
進入開發後,工程師需要先與團隊成員討論規格與實作方式,例如前端工程師與後端工程師討論架構的設計與分工、API 串接格式等,接著才會實際寫code。而在 ... 於 www.yourator.co -
#47.Edge AI 邊緣運算之專題整理- 王柏鈞- 台灣人工智慧學校
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 ... 找到有可能包含物件的區塊(Bounding box),然後透過演算法(e.g. NMS, ... 於 aiacademy.tw -
#48.AI在醫療健康應用現況與未來的深度文 - FINDIT
但想要用AI技術來革新醫療健康產業,比起其他行業,其門檻明顯更高,因為在醫療行業,一個演算法的錯誤,往往意味著生與死的差別。關於醫療AI時,應當 ... 於 findit.org.tw -
#49.關於Google 的新演算法- Rankbrain - awoo 阿物科技
人工智慧就是指電腦也可以變的像人類一樣聰明,至少從意義上來說可以從被教導以及建立於他已知的事情上獲取知識並建立新的連繫。 當然,真的AI 只存在科幻 ... 於 www.awoo.ai -
#50.人工智慧(AI)、機器學習(ML)、深度學習(DL)新手包
「機器學習是:利用演算法在資料中找到特定模式,然後利用可以判斷這個模式的模型去預測新資料的結果」(原文:Machine learning uses algorithms to ... 於 irs.zuvio.com.tw -
#51.機器學習開創產品創新預測的新時代 - Ipsos
機器學習及演算法,基於歷史和/或現有資 ... predictive analytics 的差別),即使是研究中 ... 焦在人工智慧及機器學習(AI/ML)的模型. 於 www.ipsos.com -
#52.人工智慧對競爭法之挑戰 - 公平交易委員會
業透過演算法分析交易相對人資料,精. 準了解其願付的最高價格,並據此依個. 別的付款能力及購買意願予以差別待. 遇。 2.垂直限制競爭行為. 事業使用演算法以監控下游 ... 於 www.ftc.gov.tw -
#53.在視覺辨識方案中,什麼是機器學習? 與傳統作法有什麼差別?
接下來才是軟體工程師的事情,如綠色區塊,軟體工程師針對取進來的影像,撰寫影像處理演算法,分析影像特徵,最後寫一些判斷邏輯,如果是瑕疵檢測的案子,將會判斷影像 ... 於 www.urvision-tw.com -
#54.智能理財是什麼?AI 智能理財比較推薦- Mr.Market市場先生
這種利用AI演算法來預測市場,來即時再平衡投資組合,正是Growin與其他智能理財工具最主要的差別。 這邊進一步將Growin智能理財服務,與市面上多數的類似 ... 於 rich01.com -
#55.【day10】人工智慧、機器學習、深度學習究竟差異在哪裡?
非監督學習與監督學習差別在於沒有預期輸出(也就是人工標註的物件),這種學習方式,會透過演算法將自行尋找出資料的規律,在機器學習中經常會用在把 ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#56.什麼是人工智慧(即AI)?為什麼人工智慧很重要 - NetApp
人工智慧(英文簡稱AI)是透過建立及套用內建於動態運算環境的演算法,來模擬人類智慧活動的基礎。 於 www.netapp.com -
#57.探討機器學習與深度學習之差異 - 大大通
一、人工智慧(Artificial Intelligence) : 所謂的人工智慧(Artif. ... 機器學習是一種透過演算法設計,讓機器去尋求最佳化的一種學科。 於 www.wpgdadatong.com -
#58.對於AI人工智慧你也一定會有的迷思和事實 - YouTube
Siri居然不是 AI ??? | chatGPT和midjourney你也一定有的誤會| 對於 AI 人工智慧你也一定會有的迷思和事實| 演算法 與 AI 人工智慧的 差別 | 機器學習與深度 ... 於 www.youtube.com -
#59.什麼是AI人工智慧? 人工智慧又用在哪裡呢?詳解AI應用、類型 ...
推理: 讓AI程式能夠選擇正確的演算法,讓任務達到預期的成果。 自我修正: AI程式能不斷地自行微調 ... 於 official.kaijui-tech.com -
#60.郵遞區號查詢 - 中華郵政全球資訊網-郵務業務
本系統3+3郵遞區號查詢結果,僅供交寄郵件書寫參考及本公司郵件處理部門分揀郵件使用(請勿作為其他用途書寫依據)。 本系統 ... 於 www.post.gov.tw -
#61.人工智慧AI、Big Data大數據是什麼關係?1篇搞懂它們的差別
機器學習會訓練演算法,探索大型數據集的關聯性與模式,再依據分析結果做出最佳決策及預測。一般來說,機器學習應用程式可伴隨存取的資料增多,以及 ... 於 www.metaage.com.tw -
#62.Low-Code 和No-Code 有什麼差別?初學者必讀
低代碼Low-Code 大多是用來開發軟體的一種工具,幾乎不需要Coding 即可構建應用程式和流程優化。而這些工具可以使用多種方法來自動化和抽象應用程式來進行 ... 於 tenten.co -
#63.機器學習和人工智能有什麼區別? - 阿里雲知識庫 - Alibaba Cloud
因此,機器學習可以被認為是AI的分支或子領域,用於實現AI的總體目標。 什麼是不同類型的機器學習算法? 有許多不同類型的學習算法。但是,有兩種一般類型 ... 於 www.alibabacloud.com -
#64.AI 人工智慧教育套件 - DJI
資料擷取. 資料標註. 演算法應用. 模型訓練. 模型部署. 登入大疆教育平台,可取得更多人工智慧相關課程。 現在,開啟深度學習之旅吧。 AI 訓練平台. 於 dl.djicdn.com -
#65.【機器學習懶人包】從數據分析到模型整合,各種好用的演算法 ...
SIEM 是企業及早發現潛在資安威脅的重要工具,而Fortinet 在FortiSIEM 人工智慧規則引擎設立了1600 條規則,並結合AI 技術進行自動化檢查,一旦發現有異常 ... 於 buzzorange.com -
#66.財政部北區國稅局
分眾引導區. 一般民眾專區圖片 ; 專業人士專區圖片 ; 社群. 社群圖片 ; QR-Code專區. QR-Code專區圖片 ... 於 www.ntbna.gov.tw -
#67.8大關鍵字認識AI - 英語島雜誌
1. Artificial intelligence人工智慧 · 2. Technology Singularity 技術奇點,或稱科技奇點 · 3. Algorithm 演算法 · 4. Machine learning機器學習 · 5. Black box 黑盒 · 6. 於 www.eisland.com.tw -
#68.白箱或黑箱:如何依照場合選擇機器學習模型? / White box or ...
我之前的幾篇文章中一直提到資料探勘(機器學習)中黑箱演算法與白箱演算法的概念。 ... 人工智慧(AI)與深度學習(Deep learning)是當今非常熱門的議題! 於 blog.pulipuli.info -
#69.AI來襲!三分鐘看懂人工智慧 - MakerPRO
... 幾年,又因為技術與演算法的進步,再度發展出「深度學習」這個領域,AI ... 火熱的名詞了,究竟機器學習(ML)與深度學習(DL)到底差別在哪呢? 於 makerpro.cc -
#70.大電資時代來臨!想躋身全球最熱門職業「數據科學家」 - IOH
... 為人工智慧及機器學習專家(AI and Machine Learning Specialists)、大 ... 延續數據分析師及數據科學家的例子,針對程式語言、演算法、人工智慧 ... 於 ioh.tw -
#71.神經網路架構下的公平模型__臺灣博碩士論文知識加值系統
過去數年間,演算法公平性的研究逐漸受到關注。 近年來,我們可以發現到人工智慧(AI)逐漸在許多重要的工作中取代人類進行決策,像是決定誰會被雇用或是誰可以成功貸款 ... 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#72.深度學習與機器學習的比較: 差別為何? - Zendesk
機器學習是一種人工智慧的應用,透過演算法剖析資料、吸收資料內容,然後將學習到的資訊與知識套用到當下情況,以做出明智完善的決定。 於 www.zendesk.tw -
#73.CPU vs. GPU:差異是什麼? - Intel
瞭解CPU 與GPU 之間的差異、探索用途與架構優勢,以及兩者在加速深度學習與AI ... 這些演算法利用加速,效能大幅提升,將真實世界問題的訓練時間控制在可行的範圍內。 於 www.intel.com.tw -
#74.大數據、AI、機器人,有什麼血緣關係?
大數據(Big Data)、 人工智慧( AI )、機器人(Robot)、演算法(Algorithm)、機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)、物 ... 於 muke.fundingchain.tw -
#75.AI 與機器學習的比較:兩者有何差異? | Google Cloud
人工智慧是一個主要術語,內容涵蓋多種特定的做法與演算法。機器學習則屬於其下的一種,另外還包含其他主要子領域,例如深度學習、機器人學、專家系統和自然語言處理 ... 於 cloud.google.com -
#76.「機器學習」vs「深度學習」:在AI浪潮下創造無限可能 - 今周刊
從工程師的角度而言,AI其實就是一種演算法不斷進化的結果,或者說就是 ... 機器世界當然也更複雜,唯一的差別在於,人要休息,機器可以不用休息。 於 www.businesstoday.com.tw -
#77.以AI建構工程新智慧-影像辨識技術之工程應用 - CTCI
隨著科技的進步,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的發展,從1997年IBM ... 在深度學習系統中,機器會透過處理大量資料和演算法,來學會如何完成特定工作。 於 www.ctci.com -
#78.人工智慧
人工智慧(Artificial Intelligence, AI)通常指以電腦程式表現 ... 最基礎的用法,是通過演算法來分析 ... 大量的資料和演算法來「訓練」,這樣就. 於 greatbooks.com.tw -
#79.人工智慧比一比!? - 馬克解讀金融科技| MarkReadFintech
在科技新聞和報導中,經常能看到人工智慧AI、機器學習和深度學習, ... 深度學習是運用以人工神經網路為基礎的分層演算法,專為持續分析資料所設計, ... 於 www.markreadfintech.com -
#80.人工智慧能做什麼?無法做什麼?關於AI,管理者該有的10點認知
絕對不是使用最高檔的硬體及最複雜的模型,預測出來的結果就一定可信,這之間的差別就在於資料的品質、資料清理的功夫,以及技術團隊對於機器學習演算法的 ... 於 www.managertoday.com.tw -
#81.AI演算法被爆有色眼光,女生硬是比男生低俗? - 遠見雜誌
發現問題後,該記者聯繫微軟,請教為何演算法會給予女性負面的差別待遇。微軟的負責人回應,女性和男性的照片,在初始結果評分上顯示兩者沒有顯著的差異。 於 www.gvm.com.tw -
#82.人工智慧的「黑箱作業」,類神經網路如何將生物分類的?
而這個大腦也必須含有與學習有關的細胞和基因,並讓這些細胞和AI 以及機器學習系統相連接。透過新的模型、演算法以及腦機介面技術,最終我們將能了解腦類器官是如何學習、 ... 於 pansci.asia -
#83.初探人工智慧中的個資保護發展趨勢與潛在的反歧視難題
測或評估其他符合該等群體圖像者的特徵與行為模式的演算法。智慧應用則利 ... 人工智慧(Artificial Intelligence) 是繼「雲端」、「物聯網」、「巨量資料」之. 於 idv.sinica.edu.tw -
#84.淺談人工智慧之法律議題- KPMG Taiwan
有鑒於AI所做成之決策結果未必符合公平正義,歐盟GDPR規定企業必須告知個資當事人AI處理流程背後的演算邏輯以及該演算法係基於何種通則針對個案做成決策。 於 kpmg.com -
#85.D1:Pytorch 深度學習框架與開發環境 - Cupoy
先前的課程中(Part 1),所學習到大部分的演算法都屬於機器學習的算法。機器學習與深度學習主要的差別為何呢? 機器學習(ML):資料→ 特徵擷取→ 模型→ 預測 ... 於 www.cupoy.com -
#86.大數據、AI、機器人,有什麼血緣關係? - Cheers快樂工作人雜誌
大數據就像AI的食物,跟人類一樣,吃進去的食物愈新鮮、愈乾淨,AI就愈健康。 大數據、AI(人工智慧)、機器人、演算法、深度學習(Deep Learning)、物聯網、感測器…… 於 web.cheers.com.tw -
#87.機器學習是什麼、有何應用?和深度學習的差異 - ALPHA Camp
機器學習Machine Learning (簡稱ML)是AI人工智慧的一門科學,主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗,以演算法訓練、學習、改進以達到 ... 於 tw.alphacamp.co -
#88.人工智慧、機器學習和深度學習是什麼? - CloudMile
機器學習是AI 的次領域,主要是透過數學方式開發可執行特定工作的模型。 ... 監督式學習是指根據標籤化的輸入資料進行學習的演算法。 於 mile.cloud -
#89.公部門機器演算法應用之制度調適與路徑分析(結案報告)
表38:實驗前觀護人對機器演算法導入再犯評估之期望調查. ... 圖1:AI 發展下的演算法分類. ... 料選擇上是否夠全面且無差別待遇,自動化決策前階段的資料選擇以及. 於 www.teg.org.tw -
#90.公平法專欄:人工智慧訂價決策可能有聯合行為疑慮(上)
實驗方式是由研究團隊設計了兩個AI,並於受控環境中使用由AI驅動的訂價演算法進行重複互動,而實驗結果證明了:即使是相對簡單的算法,也可以系統地 ... 於 www.btlaw.com.tw -
#91.為什麼ChatGPT 數學不好?淺談人工智慧與演算法的差別
AI learns math – by Midjourney. 文/技術PM路易斯的人生實驗室. 最近最熱門的ChatGPT 幾乎每個人都有在用,就算沒有在用的人我想也是每天有聽到其他 ... 於 www.technice.com.tw -
#92.機器學習易混淆名詞/演算法比較 - HackMD
tags: 商業數據分析筆記 KNN Kmeans Hierarchical Clustering cluster ML 分群 監督式學習 非監督式學習. 機器學習易混淆名詞/演算法比較. 人工智慧(AI)包含機器 ... 於 hackmd.io -
#93.三大類機器學習:監督式、強化式、非監督式 - 工程師。日常
網路上有個AI 學習玩Google 恐龍遊戲的影片,影片揭露AI 在玩遊戲的過程 ... 強化式、非監督式都只是大致的分類,到實際落地該採用哪一種演算法模型, ... 於 ai4dt.wordpress.com -
#94.人工智慧的本質就是軟體程式設計嗎? - 劇多
三維模擬軟體=資料結構(相對於普通應用軟體中等資料)+演算法(跟AI演算法類似,但有區別,差別相對來說不大都是遞迴或者矩陣運算)+中等算力(三維模擬 ... 於 www.juduo.cc -
#95.大數據(4)使用者該如何看待黑盒子模式演算法 - Taiwan News
非監督學習(Unsupervised learning):非監督學習與監督學習的差別,在於是否有人加以協助。常見的無監督學習演算法,如:生成對抗網路(GAN)、聚類等 ... 於 www.taiwannews.com.tw