人工智慧 大數據 演算法的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦ThereseDonovan,RuthMickey寫的 AI 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器 和AdamKucharski的 【從賽局思考到趨勢預測,全方位實戰課套書】(勝算:賭的科學與決策智慧+傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站何謂機器學習?也說明:... 是人工智慧(AI) 的一種,讓系統從資料當中反複學習,其方法是透過各種演算法來識別 ... 資料探勘是ML 的一種,透過資料分析來提供預測,或從大數據當中發掘規律。
這兩本書分別來自旗標 和行路所出版 。
國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 (2021),提出人工智慧 大數據 演算法關鍵因素是什麼,來自於人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療。
而第二篇論文國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 (2021),提出因為有 自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取的重點而找出了 人工智慧 大數據 演算法的解答。
最後網站以現代化資料平台加快深度學習 - Pure Storage則補充:大數據 的時代,我們能夠透過. 人工智慧(AI)、機器學習和深度學習技術,來挖掘出蘊藏在這些 ... 演算法、GPU 運算系統的效能大躍進、以及大數據的不斷成長,.
AI 必須!從做中學貝氏統計:從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器
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為了解決人工智慧 大數據 演算法 的問題,作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述:
貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅,其核心是利用統計推論的方法,在觀測到新證據或取得新資訊時,利用科學方法循環更新先前假設的機率,非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。 正經八百的念經書只會讓人想睡覺,而本書很不一樣,作者依其自身的(慘痛)經歷規劃出這本神奇之書,隨時與學習者站在一起,將腦海經常冒出來的疑問,以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式,也用不同顏色標示(對了!本書是彩色書,灑花),不斷的前後呼應提醒,才不會讀到後面卻忘了前面,進而確實掌握貝氏
統計的精髓。本書討論到 MCMC (馬可夫鏈蒙地卡羅法)之處尤其精彩,一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了,而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練,落實從做中學的精神。 對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員,包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等,都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。 本書特色 ○由施威銘研究室監修內容,適時補充編註與譯註,幫助讀者確實理解內容。 ○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神,真正從做中學會的就不會忘記。 ○本書厚達六百多頁,為考慮到學習的便利性
與舒適性,採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 ○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載,可自行修改參數觀察函數圖形變化。
人工智慧 大數據 演算法進入發燒排行的影片
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
假如你很想要為自己打造不敗的未來,讓自己的求職、轉職之路,擁有更務實的安全跟穩定,我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑~【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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我一直相信喔,未來仍然是充滿希望的,在【過好人生學】裡面,我會用最淺顯易懂的話,點破你對於生涯的迷思,幫助你移除20世紀的思考遺毒,發展出最適合21世紀的生存策略。
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歡迎你的加入,更期待你在學習之後的發現;那麼今天就跟你聊到這邊了,謝謝你的收看,我們再會。
人工智慧之刑法相關議題研究
為了解決人工智慧 大數據 演算法 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。
【從賽局思考到趨勢預測,全方位實戰課套書】(勝算:賭的科學與決策智慧+傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長)
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為了解決人工智慧 大數據 演算法 的問題,作者AdamKucharski 這樣論述:
《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格,專業力挺! ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》 從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神,更是股神》愛德華.索普, 博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋, 他們的研究成果,對於理解運氣和決策有何啟發? 又點出我們解讀事物的哪些常見盲點? 長久以來,各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引,他們不斷挑戰預測的極限,探究秩序與混沌的界限,以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧,都因「賭」而拓展了探索的疆界。 我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成
因,問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學,你將學會洞察普遍存在的判斷盲點,更睿智地權衡風險與報酬,從而做出優質決策,控制運氣的影響。 ●懂博奕,你會更洞察盲點 ○輪盤贏錢策略的演進,反映出機率科學近一世紀來的發展…… ○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客,為何效果適得其反? ○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干? ○為何有些投注公司反其道而行,樂於吸引精明賭客來投注? ○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率,那是為啥? ●懂博奕,你會更了解投資 ○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」,反之亦然? ○交易機器人崛起後
,金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀? ○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」,用於賽馬時有何弱點? ○購買不同產業多家公司的股票,投資組合多樣性為何仍然不夠? ○投資領域的「基本分析法」,要注意什麼盲點? ○購買擔保債券憑證時,要避免什麼錯誤假設? ●懂博奕,你會更善於決策 ○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」,如何有助於尋找隱含資訊? ○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影,因為它試圖處理缺漏的資訊。 ○賽局未達到最佳結果時,參與者的決定不會趨向平衡,而會大幅震盪。 ○參與者易失誤或得在賽局中學習時,賽局理論不是找出最佳策略的好方法…… ●懂博奕,你會更過
好人生 ○為什麼選擇最簡單的解釋,往往反而明智? ○為何最快的解決方法,有時像在走回頭路? ○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面? ○優秀的機器人程式不能只有蠻力,還要懂心理學才行。 ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》 最符合現今時局需求的著作,讀者異口同聲:「好看到讓你想『傳』給別人」! 一種致命病毒蟄伏多年,於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開,隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」,致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來,自此改變世界的樣貌…… 說到「傳染力」,我們往往聯
想到疾病傳播,然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學,更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究,他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手,探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼(哪個人或事件、地點),從而預測事態的後續發展,並且建議妥適的因應之道。 由於流行病學探究傳染力所得的成果,已廣泛應用至諸多領域,因此本書內容雖以疾病傳播起頭,以疫情控制做結,然而書中頭尾之間的篇幅,則切入相當廣泛的領域,像是: ●金融界普遍相信分散投資能降低風險,然而已有多項研究發現,隨著「金融傳染途徑」形成,分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。
●從健康、生活風格,一路到政治觀點等,我們與熟人往往具備共同特徵,科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境?還是社會傳染所致? ●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪,科學家發展出預測模型,除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源,亦可說服民眾配合甚至協力。 ●網際網路創造了新形態的互動,本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象,也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。 ●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備,乃至程式碼共享難溯源等情形,一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展? ……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察,乃至暴力事件等等,
作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣,許多現象牽一髮動全身,「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭,想要解讀眾多現象與趨勢,擬出因應之道,你不能不知道! 各界推薦 ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》 ●庫查斯基以風趣的寫作,介紹必勝投注法的歷史和最新進展,讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明 ●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用,寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫,而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌 ●賭客和數
學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》 ●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事,寫得相當成功。本書淺顯易讀,但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬 ●這本書用許許多多的故事,敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後,我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特 ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》 ►自古至今,從聖經中的瘟疫,到當前攻占新聞頭條的新冠病毒:疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事,探索「傳染」這一門學問。讀了之後,保
證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格(Jordan Ellenberg) ►本書充分展現科普魅力:筆法趣味橫生、清楚明確;主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家,涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學,以精采權威的論據,帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒,了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力,所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯(Alex Bellos) ►例證豐富,以務實角度切入,說明如何以數學幫助了解傳染,進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處
理議題廣泛,既談疾病大流行,亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機,本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特(Peter Piot) ►以數學角度切入,精采探討有些事物何以會快速傳播,而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說,他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用,檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡,並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語 如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯,這真的是一本好書。這本書不只探討流
行病學,也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等,探討有些事物能快速「瘋傳」,有些卻欲振乏力,背後機制為何?作者是數學家,所以這本書不是生物學著作,但也非數學專書。這本書最精采的地方,在於呈現各統計模型中有多少未知因子,以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷,這也增加了論點的說服力。整體而言,讀起來讓人大呼過癮。
一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型
為了解決人工智慧 大數據 演算法 的問題,作者洪郁翔 這樣論述:
本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料,提出以分群演算法(Cluster)區分財務體質良好與不佳的分群結果,搭配特徵選取方法(Feature Selection, FS)或是樣本選取方法(Instance Selection, IS)結合隨機森林(Random Forest)機器學習方法探討股票預測之成效,本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰,並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple
K-Means加上樣本選擇(Instance Selection)的遺傳基因演算法(Genetic Algorithm, GA)結合隨機森林(Random Forest)預測結果其報酬率為79%為最優,其次,自我組織設映圖SOM(Self-Organizing Map)加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率,均優於大盤指數的62%,甚至在EM(
Expectation-Maximization algorithm)演算法也有三種方法(IB3、IS-GA、PCA)可以超過大盤報酬率。
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人工智慧 大數據 演算法的網路口碑排行榜
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#1.台灣產業AI化的問題3〉人工智慧常見的誤解與迷思
在第一堂課時,我們提到人工智慧、機器學習以及大數據這三個大家常見的名詞,事實 ... 讓一群50人的資深編輯團隊與演算法PK,看看誰推薦的書單,使用者比較容易買單。 於 aiacademy.tw -
#2.機器導入人工智慧,透過物聯網、大數據
大數據 就像智慧機器的食物,智慧機器如何消化那麼多數據?這就要靠演算法,負責讀取、大數據推演,分析,機器學習,同時產出結果。 演算法有預測 ... 於 lms.hust.edu.tw -
#3.何謂機器學習?
... 是人工智慧(AI) 的一種,讓系統從資料當中反複學習,其方法是透過各種演算法來識別 ... 資料探勘是ML 的一種,透過資料分析來提供預測,或從大數據當中發掘規律。 於 www.trendmicro.com -
#4.以現代化資料平台加快深度學習 - Pure Storage
大數據 的時代,我們能夠透過. 人工智慧(AI)、機器學習和深度學習技術,來挖掘出蘊藏在這些 ... 演算法、GPU 運算系統的效能大躍進、以及大數據的不斷成長,. 於 www.purestorage.com -
#5.數位時代的淘金術–從大數據到人工智慧 - 科技大觀園
要發揮資料價值,不能光談大數據,機器學習與人工智慧是絕對不該忽略的。 ... 電腦就能夠在資料上傳的時候,瞬間用機器學習的演算法處理,建構出你可能有興趣的書籍。 於 scitechvista.nat.gov.tw -
#6.<姆斯> Big Data:大數據的概念與演算法劉妘鑏全華 ... - 蝦皮購物
內容包含大數據應用相關的演算法、NoSQL 資料庫、文件系統、以及分析工具四大部份 ... <姆斯>人工智慧決策的顧客關係管理:含機器人流程自動化、AIoT企業應用系統、區 ... 於 shopee.tw -
#7.人工智慧產業之發展與應用- 理律法律事務所
人工智慧 (Artificial Intelligence, AI)源自二十世紀中葉, ... 終端裝置等,軟體演算法包含類神經網路、深度學習、影像辨識、大數據趨勢分析等。 於 www.leeandli.com -
#8.演算法圖鑑:26種演算法+ 7種資料結構,人工智慧、數據分析
書名:演算法圖鑑:26種演算法+ 7種資料結構,人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解,原文名稱:アルゴリズム図鑑:絵で見てわかる26のアルゴリズム, ... 於 www.books.com.tw -
#9.輔佐金融業蛻變轉型的關鍵-從大數據到AI 應用
人工智慧 (Artificial Intelligence,AI) 是為. 了輔助人類智慧(Human Intelligence,HI) 應運. 而生,以數據資料深度學習(Deep Learning,. DL) 的類神經演算法,透過機器 ... 於 www.fisc.com.tw -
#10.想當AI產業的產品經理,你得先了解「人工智慧」和「機器學習 ...
標籤: AI, 人工智慧, 機器學習, 深度學習, deep learning, 數據, ... 機器學習成長的主要驅動力,包括先進的演算法,大數據,和硬體價格下降,因此AI ... 於 www.thenewslens.com -
#11.AI數據特徵和演算法,怎麼選才好?
而AI模型和演算法,只是逼近這個上限而已」,可見AI數據的特徵,對機器學習有相當大的影響。AI人工智慧的開始,該怎麼選AI數據特徵和演算法? 於 ai-blog.flow.tw -
#12.機器學習概念和經典演算法,我用大白話給你講清楚了!入門必看
經常會有人把機器學習和人工智慧、神經網路等詞混淆在一起,他們之間還有有很大區別的。簡單給大家科普一下:. “人工智慧”是整個學科的名稱,類似於“生物學 ... 於 allaboutdataanalysis.medium.com -
#13.人工智慧、機器學習和深度學習是什麼? - CloudMile
本文將會解釋人工智慧、機器學習和深度學習到底是什麼東西。大多數人很容易就會弄錯這些所謂的「流行語」 ... 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 www.mile.cloud -
#15.Artificial Intelligence (AI) – What it is and why it matters | SAS
人工智慧 一詞是在1956 年創造出來的,但是隨著資料量的增加、先進的演算法和運算能力與儲存技術的進步, ... 而令人難以置信的電腦運算能力和大數據,改變了這一切。 於 www.sas.com -
#16.LEADERG AI Zoo 人工智能演算法(整理及優化200多種範例 ...
可應用於產品瑕疵檢測、醫學影像分析、大數據分析、股票價格推論、人工智能教學、犯罪偵防、門禁考勤、智慧長照、公共安全、交通流量、車牌辨識、程式教學教材、研究 ... 於 tw.leaderg.com -
#17.機器學習- 維基百科,自由的百科全書
顯然,機器學習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。 於 zh.wikipedia.org -
#18.機器學習– 定義、演算法、以及商業應用 - OOSGA
2021年8月27日 — 機器學習,一種人工智慧的技術,不同於傳統程序,是通過處理並學習龐大的數據後,利用歸納推理的方式來解決問題,所以當新的數據出現,機器學習模型即能 ... 於 oosga.com -
#19.大數據的傲慢與偏見:一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告 ...
對關注人工智能進展的人士而言,卡夫卡筆下的絕望困境,象徵著一種反烏托邦式的惡夢。在卡夫卡的經典小說《審判》中有一則寓言《法律之前》(Before the ... 於 m.momoshop.com.tw -
#20.資料科學與機器學習 - IBM
機器學習模型是一種以資料訓練機器學習演算法時所產生的輸出結果。 ... 雖然組織不必擁有大數據也能使用機器學習技術,但是大數據有助於提高機器學習模型的精確度。 於 www.ibm.com -
#21.AI正夯大數據分析演算法升級學習英文也變快 - 奇摩新聞
日前登場的2017世界資訊科技大會WCIT與國際半導體展,都不約而同提到AI人工智慧,顯示AI為最夯的科技趨勢。現在有網路電商業者旗下的語言學習服務品牌 ... 於 tw.yahoo.com -
#22.人工智慧、機器學習、演算法、大數據(5) 何謂大數據 - Taiwan ...
人工智慧 、機器學習、演算法、大數據(5) 何謂大數據| 2018-05-11 15:34:00. 於 www.taiwannews.com.tw -
#23.【大數據.一】人工智能一定更客觀? 學習不全面或致誤判及 ...
那麼AI如何變厲害?人類就要給AI吃大數據,而演算法就是機械人的消化系統,負責統計、比對、關聯及分析大數據 ... 於 www.hk01.com -
#24.人工智慧、大數據與個人資料保護
談及人工智慧時,不免會提到「ABC」。A即演算法(algorithm),演算法的部分法律人很難理解,惟於資訊科學而言是很關鍵的,在 ... 於 ai.iias.sinica.edu.tw -
#25.演算法:生活中無所不在的隱形力量!你的社交平台、醫療
大數據 、演算法、人工智能、網際網路、物聯網......科技的發展為人類生活帶來各種便利的同時,也在靜悄悄地決定著人們的生活軌跡和命運。 於 www.storm.mg -
#26.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 -
#27.人工智慧三大關鍵發展趨勢:AI數據、AI算法、AI算力 - IEK產業 ...
人工智慧 三大關鍵發展趨勢:AI數據、AI算法、AI算力. The Subtrend of Artificial Intelligence: Data, Algorithm and Computing. 於 ieknet.iek.org.tw -
#28.機器學習、人工智慧及其典型實例|二手書交易資訊- TAAZE 讀 ...
【二手徵求好處多】|大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例. 7二手徵求. 劉凡平. 松崗圖書. 9789572246436. 在大數據的時代下,只有演算法能洞悉數據的 ... 於 www.taaze.tw -
#29.AIoT的智慧應用-工程技術:臺灣研究亮點
隨著大數據(Big Data)、人工智慧(AI)和物聯網(IoT)的興起,智慧系統與應用影響到 ... 為例,各項物聯網相關設備裝置所產生的數據,將會透過邊緣機器學習的相關演算法 ... 於 trh.gase.most.ntnu.edu.tw -
#30.「人工智慧(AI) 倫理指南」的重要性與各國應對現況
智慧所推測出之數據可信度前,更應該探討的是這類研究本身,可能也是種不符合倫理的行為。 人工智慧的學習演算法是以大數據為基礎之統計的推論,由於難以蒐集女性、 ... 於 ethics.moe.edu.tw -
#31.AI與大數據職能地圖(資展國際)
1.AI應用領域相關知識 .使用python 語言開發人工智慧演算法相關領域 .驗證各種深度學習演算法模型 · 2.模型驗證 .利用資料分析或機器學習解決關鍵科技議題,並提供決策 ... 於 www.iiiedu.org.tw -
#32.AI演算法工程師工作職缺/工作機會-2022年2月
... 推薦您精準適合的職缺。想找更多的AI演算法工程師相關職缺工作,就快上1111人力銀行搜尋。 ... 技術涵蓋智能驅動的移動控制、物聯網技術、大數據與人工智慧等。 於 www.1111.com.tw -
#33.每周一本書之《大數據時代的演算法:機器學習 - Zi 字媒體
數據猿導讀《大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例》主要介紹了在互聯網行業中經常涉及的演算法,包括排序演算法、查找演算法、資源 ... 於 zi.media -
#34.AI深度學習產生對應的演算法模型@ 高國慶醫師資訊 ... - 隨意窩
第三級人工智慧是指機器(電腦)可以根據資料學習如何將輸入與輸出資料產生關聯,「機器學習」是指根據輸入的資料由機器自己學習規則,可能的應用包括搜尋引擎、大數據 ... 於 blog.xuite.net -
#35.人工智慧於次世代定序(NGS)的應用
順應發展,人工智慧和機器學習已成為現代資料探勘與大數據分析的主要選擇,透過 ... 方式,如:人工神經網路模型、推理型決策演算法、模擬模型、DNA計算、量子計算… 於 ai-ngs.com -
#36.人工智慧、機器學習、演算法、大數據(3) 演算法與黑盒子模式...
人工智慧 機器學習演算法大數據- 延續人工智慧、機器學習、演算法、大數據(1)概要與蒙地卡羅法、及(2)機器學習與無人駕駛。本篇將介紹演算法(Algorithm)、與... 於 info.todohealth.com -
#37.【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 ...
... 篇文章】機器學習是人工智慧背後的基礎技術,透過機器學習,電腦可以自動分析數據並進行預測,優化系統的性能。現在有哪些常見的機器學習演算法? 於 buzzorange.com -
#38.ai, 工作型態, 運算, 演算法, 數據, 資料, 分析, 商業, 應用, 行銷
隨著電腦運算能力的提升,以及各種演算法突破性的進展,人工智慧現在已經可以被更廣泛地運用於企業,協助整合與分析大量資料。現在的人工智慧不僅能完成重複性高的交辦 ... 於 www.appier.com -
#39.Python+JAVA大數據人工智慧培訓班(機器學習與SQL ... - 活動通
Python人工智慧大數據專業就業保證培訓班(保證創造AI實力百萬年薪)-美國國際GIIM證照,疫情時期在家學習。 ... Python 機器學習_認知演算法實作_使用JupyterNotebook. 於 www.accupass.com -
#40.你知道機器學習(Machine Learning),有幾種學習方式嗎?
大數據 的應用毫無疑問地是未來科技發展重要的一環。但要發揮資料的價值就不能忽略機器學習以及人工智慧。若要簡單解釋這三者的關係:大數據為材料、 ... 於 www.ecloudvalley.com -
#41.1-1.大數據與人工智慧服務-陽明交通大學生物科技學系何信瑩教授
許多企業皆重視大數據分析,但多數僅對“農業大數據”進行統計分析,. 較少能建立數學預測模型,難以做出預測與決策。 • 因應數據資料的多寡與資料的類型適合之演算法與 ... 於 www.intelligentagri.com.tw -
#42.八張圖,一次搞懂人工智慧的現在、未來,及對你工作的影響
人工智慧 、大數據、機器學習、深度學習之間的關聯 ... 指的是可以從資料中歸納規則的方法,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 ... 於 futurecity.cw.com.tw -
#43.什麼是AI ? - 新學林網路書店
2016 年,在知名的Google 透過機器學習以及演算法開發的. 人工智慧AlphaGo,成功擊敗頂尖的圍棋棋士, ... 界使用人工智慧中大數據的應用,能夠精準判斷疾病、金融界使 ... 於 www.sharing.com.tw -
#44.人工智慧的三大基石:數據、算力和演算法 - 天天要聞
人工智慧 的三大基石:數據、算力和演算法—漫談人工智慧(番外篇). 2021年04月23日 20:06:50 1512 views. 摘要. 摘要:近些年來我國AI雖然取得了不少的突破和進展( ... 於 daydaynews.cc -
#45.人工智慧技術發展:人工智慧,語意識別,演算法,凌群電腦 - CTIMES
相較於傳統演算法,人工智慧有較大的彈性,AI重視所得出的結果而不重視過程,同時允許一定程度的誤差,當人們試著去解釋AI是如何做出決策時,發現模型 ... 於 www.ctimes.com.tw -
#46.AI 超強進化,加值全球經濟
AI人工智慧成長,靠大數據、運算、光速計算,數分鐘,學會人類一輩子的東西... ... 有個從資訊科技、演算法中問世的AI 大神,會在10 的21 次方個晶片上運作,腦力等於 ... 於 www.fsitc.com.tw -
#47.人工智慧+產業大數據跨領域讓機械變聰明 - 電子時報
大數據 (Big Data)、人工智慧(AI)的導入,讓機械有了智慧, ... 機械,專業涵蓋最佳化設計、人工智慧、電聲換能器的製作與量測分析及程式演算法等。 於 www.digitimes.com.tw -
#48.A.I人工智慧/大數據機器學習| u 值媒 - 聯合報
我在之前「機器學習筆記-人工智慧X 股市預測」這篇也講個類似的問題。 ... 分析30萬名會員的數據,開發演算法,精準計算女生的排卵期,提高懷孕的 ... 於 udn.com -
#49.機器學習與預測分析-未來企業提升競爭優勢的利器 - Geber ...
此外,如果結合大數據方法、快速資料分析、以及人工智慧技術,更將能進一步因應 ... 在統計和其他機器學習技術方面,則有其他的相關演算法,來協助機器經由範例資料來 ... 於 www.geberconsulting.com -
#50.Google用人工智慧演算法設計人工智慧晶片,6小時可搞定人類 ...
接下來的任務就是讓機器學習系統找到「獲勝條件」。在西洋棋比賽中是吃掉對方的王,而在晶片設計中是運算效率。 Google工程師利用晶片版面規劃數據來 ... 於 www.techbang.com -
#51.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 ... 運算,因此被大量運用於人工智慧工作(iii)大數據(Big Data)現象,爆炸性成長的. 於 www.iot.gov.tw -
#52.【新興領域:7月焦點4】運動科技新革命專題4:人工智慧如何 ...
自從大數據、虛擬實境、人工智慧滲入我們的生活,運動產業也開始轉變, ... 概念豐富的智慧演算法分析、大數據應用則有著相當大的發揮空間與影響力。 於 findit.org.tw -
#53.AI「深度學習」的缺陷及我親身的補正? 科技智慧(5) | 方格子
AlphaGoZero, 現代流5原則, AI人工智慧, 深度學習, 教育, AlphaGo, 人工智慧, 學習, 人類, ... 如此複雜的演算法,需要大數據支持其進行模型訓練。 於 vocus.cc -
#54.大演算: 機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來, 創造 ...
揭開大數據、人工智慧、機器學習的祕密, 打造人類文明史上最強大的科技--終極演算法! 有一個終極演算法,可以解開宇宙所有的祕密, 現在大家都在競爭,誰能最先解 ... 於 www.eslite.com -
#55.AI來襲!三分鐘看懂人工智慧 - MakerPRO
提到人工智慧(Artificial Intelligence)一詞,大家第一個閃過的印象可能是 ... 模型,能有效分類處理各種數據;到了最近幾年,又因為技術與演算法的 ... 於 makerpro.cc -
#56.深度學習入門教室 - 讀墨
超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作,機器學習初學者最佳入門書! 人工智慧時代關鍵能力! ... 大數據常用之編程軟體概述及應用:C++、Python與Java網頁爬文實作. 於 readmoo.com -
#57.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 -
#58.什麼是人工智慧(AI)? — Amazon Web Services
不過,隨著大數據和深度學習的出現,就不再需要人工操作了,因為現在演算法可檢視您以往的購買或瀏覽的產品,然後將這些資訊與其他產品相比較,以找出您可能感興趣的項目。 於 aws.amazon.com -
#59.人工智慧跨域創新應用中心| 首頁
隨著物聯網帶來海量數據的蒐集、晶片技術成熟及演算法持續優化等因素,人工 ... 上採用軟硬整合與智慧科技驅動創新應用並重的新思維,將硬體製造優勢與雲端大數據技術 ... 於 www.ai.yzu.edu.tw -
#60.02/07【免費】大數據整理與AI演算法結合分析(彰化) - 皮托科技
人工智慧 的應用日漸普及,工業4.0中也提到結合生產資料與人工智慧分析,有許多報告提出他們應用人工智慧的方法的成功案例。然而大部分很多人實際還在摸索。AI人工智慧 ... 於 www.pitotech.com.tw -
#61.人工智慧與資料隱私之探討 - TWNIC Blog
AI透過大數據分析技術的不斷演進,已大幅提升而具有多能性(pluripotency),由此產生的「關聯性知識/演算法」,也跳脫出各該資料蒐集時當事人所處的 ... 於 blog.twnic.tw -
#62.MOSME
弱人工智慧(weak AI),又稱為專用人工智慧(ANI, artificial narrow ... 有企業將人工智慧大腦劃分為應用層、認知層、感知層、演算法層、大數據、及雲 ... 於 www.mosme.net -
#63.解密!大數據(Big Data) 與AI 的依存關係
自從1990年代起,大數據(Big Data) 的概念開始經常被人們提及,這個概念在之後的二十年間於各 ... 本文將帶您理解大數據本身與其和AI 人工智慧間的關聯。 於 www.inwinstack.com -
#64.大數據、AI、機器人,有什麼血緣關係? - 工商時報
大數據 、AI(人工智慧)、機器人、演算法、機器學習、深度學習、物聯網、感測器(Sensor)……,這些名詞,我們似乎每天都會看到或聽到,當人們還搞不 ... 於 ctee.com.tw -
#65.人工智慧三大關鍵技術|數位時代BusinessNext
過去60多年來,對人工智慧的研究未曾停歇,如今人工智慧即將帶領人類迎向 ... 電腦透過演算法將資料分類,人類只針對最終資料分類進行判別,在數據 ... 於 www.bnext.com.tw -
#66.【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
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 ... 貝葉斯模型的應用範圍非常廣泛,大數據、機器學習、資料採擷、資料分析 ... 於 www.tedu.tw -
#67.大數據下的新演算法—正信度數據之專家意見 - 新興科技媒體中心
以往的二元分類演算法必須建立出正/負數據的決策邊界。 ... 這個方法發表在機器學習、人工智慧領域的頂級會議(即神經資訊處理系統大會NeurIPS),其 ... 於 smctw.tw -
#68.智慧數據科學研究所 - 未來學院
智慧數據科學研究所工程組主要研究方向為人工智慧、機器學習、無線通訊、物聯網、 ... 碩一下:高等智慧無線通訊、即時嵌入式系統、最佳化演算法、大數據分析與機器 ... 於 bfx.yuntech.edu.tw -
#69.LEI】大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例_ ...
書寶二手書T9/電腦_LEI】大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例_劉凡平, 書寶二手書店店家推薦!, 文具圖書、辦公用品, 二手書專區, 電腦資訊優惠熱銷! 於 m.momomall.com.tw -
#70.利用嵌入式AI讓大數據變得更智慧 - 電子工程專輯
工業4.0應用產生了大量的複雜資料——大數據(big data)。 ... 一般來說,在應用層決定哪些人工智慧(AI)演算法進行單個處理步驟的成功概率較高。 於 www.eettaiwan.com -
#71.「AI人工智慧大數據」找工作職缺-2022年2月|104人力銀行
... 【智慧製造發展中心】大數據架構顧問【台灣恩悌悌數據股份有限公司】、AI人工智慧演算法開發工程師(台南/台中)【奇美車電股份有限公司】、大數據工程師【動力安全 ... 於 www.104.com.tw -
#72.大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例
商品簡介. 在大數據的時代下, 只有演算法能洞悉數據的潛在邏輯, 讓數據釋放出最大的商業價值! 在大數據時代的海量資訊下,本書以由淺入深的方式,介紹了基礎演算法 ... 於 www.hkbookcity.com -
#73.行銷人員不可不知的AI 人工智慧(一) » e21 Magic Media
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)、黑盒子模式(black ... 於 www.e21mm.com -
#74.人力資源大數據分析師Workshop系列 - 台灣金融研訓院
大數據 分析結合人力資源的應用為人才管理的重要趨勢,本系列workshop將探討人工 ... 不同的人力資源績效指標(performance indicators);利用演算法(algorithm)建立數據 ... 於 web.tabf.org.tw -
#75.演算法之淺談 - iT 邦幫忙
人的科技文明發展始終來自於人性在經過了大數據的分析與機器學習還有深度學習之後,所有人工智慧或是其它的載具就會開始發展出自己的一套演算法, ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#76.人工智慧與數據分析整合應用實戰班,待業青年免費培訓
人工智慧 與數據分析整合應用實戰班,政府補助辦理教育訓練勞動部勞動力發展 ... 的新職缺,都和大數據有關,包括:資料科學家、演算法工程師、機器人工程師、數據分析 ... 於 goodphoto.com.tw -
#77.大數據、AI、機器人,有什麼血緣關係? | Hami書城。快讀
大數據 (Big Data)、AI(人工智慧)、機器人(Robot)、演算法(Algorithm)、機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)、物 ... 於 blog.hamibook.com.tw -
#78.人工智慧.Python.機器人和大數據,之間的關係到底多曖昧?
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 ... 於 kobebrian5778.pixnet.net -
#79.5G 浪潮來襲淺談會計與AIoT應用 - 會計研究月刊
... 工業4.0 智慧製造, 各種新興科技推陳出新, 例如: 人工智慧(AI)、大數據分析(Big ... 近年AI 大放異彩,主因網路頻寬大幅提升、半導體運算預期超前、新演算法 ... 於 www.accounting.org.tw -
#80.「大數據+人工智慧」主題書展
AI人工智慧浪潮來襲,機器人產業興起,加以大數據、巨量資料及演算法的發展,如何引爆這一波與社會、經濟文化息息相關的智能革命,又將如何影響你我的日常生活及未來 ... 於 epaper.ntu.edu.tw -
#81.五南官網
人工智慧 、機器學習、演算法、大數據、黑盒子到底是什麼詳述常用的十個演算法概要與原理,其黑盒子原理就是統計與機率. AI大時代有利有弊,也要注意風險 本書目的 於 www.wunan.com.tw -
#82.大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例 - 金石堂
書名:大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例,語言:中文繁體,ISBN:9789572246436,出版社:松崗,作者:劉凡平,出版日期:2017/7/22,類別:電腦資訊. 於 www.kingstone.com.tw -
#83.人工智慧
人工智慧 (Artificial Intelligence, AI)通常指以電腦程式表現 ... 大量的資料和演算法來「訓練」,這樣就 ... 深度學習主要目的在於讓電腦自行分析資料,從大數據. 於 greatbooks.com.tw -
#84.【敏求智慧運算學院AI課程】人工智慧運算入門 - 成功大學統計 ...
在各個程式語言中,又屬Python 最易入門,並且應用廣泛,例如:爬蟲、數據分析、 ... 演算法是人工智慧發展至今重要的一環,亦已深入至許多領域的研究與應用,如社會 ... 於 www.stat.ncku.edu.tw -
#85.【人工智慧與數據分析整合應用實戰班】AI智慧前哨 ... - 樂天市場
渼物市集Rakuten樂天市場線上商店,提供【人工智慧與數據分析整合應用實戰班】AI ... 數據分析/大數據/人工智慧應用/人工智慧理論/人工智慧應用/演算法/深度學習/AI ... 於 www.rakuten.com.tw -
#86.大電資時代來臨!想躋身全球最熱門職業「數據科學家」
以全球最熱門的職業——數據分析師、數據科學家為例,其工作內容必須面對龐雜的資料,從中發掘問題,再透過程式語言、演算法、數學模型、人工智慧的 ... 於 ioh.tw -
#87.大數據技術與人工智慧如何結合? - GetIt01
沒有大數據就沒有人工智慧即使有了大數據目前AI前期的很大一部分工作都需要人工 ... 大數據是基於信息技術進行概率演算,人工智慧是運用經驗和演算法形成的一個科技型 ... 於 www.getit01.com -
#88.大數據Big Data、AI人工智慧在日常生活中的實務應用
接著提到是即時性,若你有在Amazon 買書的經驗,當你點了其中一本書後,換了下一頁,你會發現下方會出現跟這本書類似的書籍,也就是說透過大數據演算法的分析,分析的時間 ... 於 oliver88.com -
#89.人工智慧、機器學習與深度學習間有什麼區別? - NVIDIA 台灣 ...
清理垃圾郵件:機器學習不斷幫你清理裡收件匣裡的(大部分的)垃圾郵件。 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 -
#90.要大數據還是好數據?導入AI的第一天就該知道的重點
科技帶動人工智慧等技術的進步,不僅幫助數據的收集與處理,各種厲害的演算法不斷突破。但實際上,除了電商及網路服務能取得大量數據之外,仍有許多 ... 於 edge.aif.tw -
#91.「人工智慧機器學習演算法大數據」懶人包資訊整理(1)
人工智慧 、機器學習、演算法、大數據(1) 概要與蒙地卡羅法...2018年4月12日— 近年來很流行的一些科技名詞,如:人工智慧(Artificial Intelligence : AI)、機器 ... 於 1applehealth.com -
#92.演算法圖鑑- 邏輯思考的原理和應用全圖解電子書 - Rakuten Kobo
在Kobo 閱讀石田保輝、宮崎修一的《演算法圖鑑:26種演算法+ 7種資料結構,人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》。◇日本超人氣演算法 ... 於 www.kobo.com -
#93.AI & Big Data的演變趨勢(中)—演算法篇 - TAcc+
主要有3大驅動力造就第三波AI革命,包含大數據(Big Data)、深度學習演算法(DL),及 ... 人工智慧、機器學習和深度學習的發展沿革與差異可以參考圖3。 於 taccplus.com -
#94.Big Data:大數據的概念與演算法 - 天瓏網路書店
書名:Big Data:大數據的概念與演算法,ISBN:9864637088,作者:劉妘鑏,出版社:全華圖書 ... 幾張圖教你看懂RPA AI & RPA : 人工智能與機器人流程自動化的完美結合 ... 於 www.tenlong.com.tw -
#95.什麼是人工智慧(AI)?| Oracle 台灣
有大量資料可用於訓練演算法。 人工智慧需經過大量數據的訓練後,才能做出正確的預測。因為各種資訊標記工具的出現,加上組織可以輕鬆地、以合理的價格儲存及處理結構 ... 於 www.oracle.com -
#96.深度學習的訓練資料準備與平台之演進發展- 技術探索
深度學習演算法、大數據的值與量及GPU運算技術,是未來AI發展的關鍵 ... 相較於傳統的電腦軟體人工智慧,現有的深度學習方法不需要太多的領域知識,僅需提供問題與答案 ... 於 ictjournal.itri.org.tw -
#97.2019.04 啟動AI探索力量- 課程 - 數位學習專區
AI與大數據的最大魅力,就是在於它是藉由記錄人類生活的軌跡,進而讓我們看到完整 ... 演算法圖鑑: 26種演算法+7種資料結構,人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用 ... 於 moocs.nknu.edu.tw -
#98.3-1 大數據,物聯網及人工智慧(AI)
的目標。AI也稱為深度機器學習,它使用演算法. (algorithm)來分析由IoT中的設備建立的數據。 於 www.tzuhui.edu.tw