2022年6月25日 星期六

數據文化的建立與AI發展

知勢電子報 | 2022.06.26 若E-mail無法顯示，請按此處。
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數據文化的建立與AI發展

各位朋友們好：

六月的政經環境跟天氣一樣，躁熱、沉悶。美國與歐盟的通膨令人憂心，供應鏈的庫存問題與長短料彷彿雪上加霜，而目前還看不到盡頭的俄烏戰爭則在能源與糧食的供需上加添不定時炸彈，各大經濟預測機構紛紛下修經濟成長率。利空出盡了嗎？沒人敢說。

就在這樣的氛圍中，2022年進入下半年。對於企業而言，正因為外在環境無法改變，更需要加強內部韌性與體質，以便因應各種可能的變局。實際上，的確有不少改變正在發生中，例如美國參眾兩院正在審理的「創新與選擇在線法案」（AICO, American Innovation and Choice Online Act）就是針對科技巨頭而來的反壟斷法案，這樣的法案會對科技產業產生哪些影響？企業的資料治理又會因此產生哪些改變？

本期電子報特別專訪全球最大半導體通路公司、大聯大控股資訊長，分享如何進行企業數據文化的建立；同時也解讀上個月出版的《資料煉金術》一書，看全球大數據專家麥爾荀伯格為何倡議科技巨擘應該開放資料存取權，才不會變成創新停滯的最大障礙。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲
如何建構企業的數據文化？

如何建構企業的數據文化？

進入大數據時代，許多人都認同資料是創新重要的原物料，但並非每個企業都能建立數據文化，大聯大投資控股早在五年前就已邁開數位轉型的步伐，又是如何建構企業的數據文化？
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從資料煉金術談資料開放

從資料煉金術談資料開放

對於人工智慧發展略有概念的人應該都曾經聽過，在2016、2017年時產業界經常將資料比喻為「新時代的石油」，但在全球知名大數據專家麥爾荀柏格（Viktor Mayer-Schonberger）與知名科技新聞記者蘭姆格（Thomas Ramge）合寫的《資料煉金術》一書直言，這樣的比喻是不對的，因為在數位經濟中，價值創造的方式跟過去完全不同，而也正因為這種不算正確的類比，使得很多傳統企業的數位轉型往往以失敗收場。
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數據類型大不同，你搜集的資料是哪一種？

數據類型大不同，你搜集的資料是哪一種？

在資料科學的領域中，蒐集而來的資料可能維度非常大，不只資料筆數上的多，也會有各種的屬性。然而，每個屬性所代表的意義皆不盡相同，有的屬性代表的是類別，有的代表的卻是測量數值等等。因此，「透過測量尺度的概念來理解眾多屬性，可以在後續的資料清洗、整理、數學運算上，進行更合適的處理」。
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2022年6月18日 星期六

當《經濟學人》開始用AI設計封面

知勢電子報 | 2022.06.19 若E-mail無法顯示，請按此處。

各位朋友們好：

《知勢》電子報發刊至今，首度由編輯、美術設計、首席資料科學家以及AI攜手，共同創作本期電子報Banner。或許你會猜想，我們是模仿《經濟學人》（Economist）前期雜誌封面的做法，沒錯，正是如此。

《經濟學人》一直是全球備受肯定的財經雜誌，無論選材廣度、報導深度，以及評論高度，向來都是媒體學習的對象，而每期的封面故事更是我們必讀的內容。因此，本期電子報不但深入分析與《經濟學人》專題相關的AI技術Midjourney，同樣也讓AI來協助視覺設計。

我們輸入了多組不同關鍵字，採用近期流行的設計風格cyberpunk，最後選擇以「robot stand at taipei-101 aerial view Taipei city that near-future city + in the style of cyberpunk」這些文字，得到AI所設計的草稿。是的，只是草稿，因為一開始沒有設定好圖片尺吋，最後仍需請人類美術設計略加調整，才是大家目前看到的圖片。跟各位分享我們本週的新嘗試，或許你也可以試著跟AI協作看看。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

當AI開始作畫，將如何改變創意產業？

本期的《經濟學人》大膽地讓AI繪製其中一款封面，所使用的就是近期在台灣造成熱烈討論的AI繪圖工具「MidJourney」。長久以來，AI被認為將對高重複性的工作者造成巨大威脅，而藝術家、作家、程式設計者等具創造性的工作者尚且不用擔心會被取代。但是，AI不斷進步的持續發展恐怕將挑戰這個假設。
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影響AI模型進步的關鍵技術：自督導式學習

自督導式學習（Self-supervised Learning）是近來極為熱門的研究領域，與今天的AI又有哪些差別呢？台大電機李宏毅副教授指出，自督導式學習能夠跨語言、跨學科，且在沒看過人類語言下，卻具備基本能力。這個技術與現在熱門的應用有哪些關係呢？
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能力更加全面的AI模型：Gato

2022年5月中，DeepMind再以通才代理模型(A Generalist Agent)：「Gato」，佔據AI產業的版面，其概念是希望能以一個模型在相同權重之下，能夠處理文本、圖片說明（image caption）、控制機器手臂，甚至是玩電子遊戲。
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開課倒數！12小時 GAN 實戰全攻略

GAN被譽為是21世紀最難被訓練的類神經網路之一，近五年來，有非常多的學者都針對GAN進行探討，不管是演算法的更新或是實際應用在其他領域，都有非常多的paper發表。除了生成圖片，還可以做到很多事情，如：五線譜生成、文章生成，甚至小說生成，可生成的東西非常多。而在台灣較常使用於瑕疵檢測、超解析度（Super Resolution），以及圖片修復。到底什麼是GAN？主要可以應用在哪些地方？本次課程一次解答。
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2022年6月14日 星期二

即將開課！【AI 技術實作坊】12小時GAN實戰全攻略

即將開課！【AI 技術實作坊】12小時GAN實戰全攻略
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本次活動運用6/24(五)及6/25(六)兩個整天的時間，由人工智慧科技基金會資料科學家蔡源鴻及AI工程師 廖柏瑜，傳授GAN的理論及帶領您學會如何自己做GAN，最後也會帶您理解在實際案例中該如何對GAN做優化及調整。
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2022年6月11日 星期六

想發展自駕車，為什麼我們需要關注低軌衛星？

知勢電子報 | 2022.06.12 若E-mail無法顯示，請按此處。

各位朋友們好：

自駕車一直被視為AI產業化的重點，自動駕駛從Level 1到Level 5的五個等級有許多人也耳熟能詳。不過要能夠達到真正的自駕，光是車輛大量運用AI運算是不夠的，必須有完整且值得信任的智慧車聯網才有辦法真正達到目標。

智慧車聯網組成的兩個關鍵不難理解，就是「智慧」跟「連結」，若拆解來看，智慧的關鍵在於人工智慧，連結則必須倚賴通訊技術。而通訊技術不只靠5G，低軌衛星也在當中扮演重要的角色。

本週電子報首先從低軌衛星與5G如何組成「天地連網」談起，並分析兩者連結後，對於未來車聯網發展的影響。同時，也藉由大數據專家荀柏格的新書《資料煉金術》，分析資料使用與車聯網發展近況，並進一步思考如何做到確保資通及數據安全、保障隱私，因為這必然是車聯網發展不可或缺的基礎建設。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

車聯網與低軌衛星即將帶來的改變？

目前熱門的低軌衛星，雖然可以看到有些特斯拉車主會將星鏈（Starlink）的接收終端裝在自己的車上，以便接收衛星的訊號。這個看起來有趣的應用，是否能對車聯網的發展帶來關鍵幫助，又或者只是個昂貴的玩具呢？
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5G部署，要特別關注三大議題

近兩年來，台灣在5G通訊的發展，從5G頻譜拍賣、電信業者陸續開賣，基地台也漸從4G朝5G普及，在消費市場上可以看到5G手機漸成主流，另在應用層面上也陸續看到更多高頻寬的網路遊戲、元宇宙應用的出現。隨著標準的制定，5G的網路建設與部署將會與時俱進，更要特別關注資安議題。
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急速成長的自駕車技術

要衡量自駕車科技的進展，一項重要指標就是所謂的接手率（disengagement rate），也就是駕駛員必須關閉自駕系統、接手開車的平均頻率。在報告涵蓋的期間（2019年12月到2020年11月，包括部分時間由於疫情封城而必須暫停自駕測試），谷歌旗下子公司Waymo的自駕車，在加州公路行駛了超過九十六萬公里，而平均而言，駕駛員每超過四萬八千公里才必須接手駕駛一次。
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準確率高又簡單的模型「ConvNeXT」

透過Tensorflow Functional api及Subclassing api寫出ConvNeXT的模型架構，再利用gradient tape與Model api寫一個客製化的模型編譯功能，幫助達到模型中自由操作梯度以及權重更新的運算，適合用在如：生成式對抗網路（GAN）等需要對梯度及權重做特別處理的模型架構上。
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