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人工智慧ai的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦吳聲毅,方嘉岑寫的 輕課程 寓教於樂 AI人工智慧概念含特徵小偵探桌遊包 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通:診斷 和김하영的 什麼都能外送!比臥底報導更真實的故事,資深社會記者轉行做外送、代駕、揀貨員,揭露惡性競爭內幕、拆穿高收入假象都 可以從中找到所需的評價。

另外網站什麼是人工智慧(AI)?也說明:人工智慧 (AI) 是一套技術,可讓電腦執行各種進階功能,包括查看、理解及翻譯語音和文字語言、分析資料以及製作推薦內容等。 AI 是現代運算的創新基石,為個人和企業 ...

這兩本書分別來自台科大 和三民所出版 。

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ai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。

而第二篇論文嶺東科技大學 資訊管理系碩士班 陳志明所指導 蕭偉泓的 應用卷積神經網路於雲影像降雨預測 (2021),提出因為有 智慧農業、降雨預測、人工智慧、卷積神經網路、遷移學習的重點而找出了 人工智慧ai的解答。

最後網站何謂人工智慧?則補充:所謂人工智慧,就是電腦、機器、程式、原始程式碼透過模擬人類心智來解決問題及決策的能力,這樣的能力主要有兩種作法:模擬人類或模擬理性。 人工智慧; 模擬人類 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了人工智慧ai,大家也想知道這些:

輕課程 寓教於樂 AI人工智慧概念含特徵小偵探桌遊包 - 最新版 - 附MOSME行動學習一點通:診斷

為了解決人工智慧ai的問題,作者吳聲毅,方嘉岑 這樣論述:

  1.市面上第一本以不插電桌遊之方式,透過遊戲機制,學習人工智慧相關概念。   2.可以學習神經元、突觸、特徵量、機器學習、監督式學習、非監督式學習、強化學習等人工智慧概念。   3.除了人工智慧相關概念,亦可以從遊戲機制與卡牌中,了解人工智慧在生活中的應用。     ●MOSME行動學習一點通功能   使用「MOSME 行動學習一點通」,登入會員與書籍序號後,可線上使用相關資源。   診斷:本書各章的「遊戲時間」單元可檢視學習成效,以及從卡牌遊戲中,了解人工智慧的應用。

人工智慧ai進入發燒排行的影片

三天達成目標 接下來等正式上市後狂練單挑惹
●Twitch:https://www.twitch.tv/reoininder

人工智慧之刑法相關議題研究

為了解決人工智慧ai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。

什麼都能外送!比臥底報導更真實的故事,資深社會記者轉行做外送、代駕、揀貨員,揭露惡性競爭內幕、拆穿高收入假象

為了解決人工智慧ai的問題,作者김하영 這樣論述:

平臺經濟迎接盛世,平臺勞工只能厭世? 資深社會記者變身平臺勞工,上線跑透透觀察,下線思索時代解答 為了追求「更人道的平臺經濟」,寫下這本「我們這個時代的新勞動故事」     ★強勢入選2022年韓國「青少年人文學閱讀全國大會」官方指定選書   ★上市兩個月火速再版!賣破五刷,持續長銷,在韓國各地發揮影響力     在智慧型手機的這一端,消費者打開APP,一鍵送出需求,享受科技帶來的便利;另一端,勞動者接到訂單,為了夢想與生計開始奮力一搏......將這些人牽連起來的,正是「平臺企業」。     【平臺企業翻轉了現代生活】   我們所熟知的臉書(Facebook)、亞馬遜(Amazon)、網

飛(Netflix)、優步(Uber)、Airbnb等公司都是平臺企業。有別於傳統商業模式單純的線性運作(生產者直接提供產品或服務給消費者),平臺企業則是提供一個中央系統,讓包括生產者與消費者在內的各種人在系統內互動,藉此獲利。     平臺經濟翻轉了現代生活,為我們帶來便利,讓許多人有賺錢的新機會。但平臺經濟也有黑暗面──當個人或公司過度仰賴平臺,而平臺企業的實力足以壟斷市場時,便能單方面改寫遊戲規則,產生消費者權益受損、勞動剝削等問題。尤其,平臺的運作與升級是由人工智慧(AI)等高科技來支持的,因此也衍生出照顧平臺勞動的法律與社福制度,有可能跟不上科技變遷的隱憂。      【作者為何辭去

記者一職,轉行投入平臺勞動?】   一切要從「TADA」風波說起。     就像Uber進駐世界各地,當地傳統計程車業者會有反彈一樣,2018年10月韓國出現一款叫車APP「TADA」,也引起抗議聲浪,還有司機為此而自焚。後來TADA「以租車服務之名,行計程車載客之實」的商業模式被認定違法而在2020年4月終止運作,但其母公司仍繼續開發新產品與服務,投入代理駕駛等新市場。     在這過程中,本書作者、資深社會記者金夏永感到相當「鬱悶」。他認為,「社會對這個問題的解決方式無法讓人滿足,並未提出對時代變化大趨勢的討論和方向,只是迫於壓力而進行眼前的利益調整」。     無獨有偶,在TADA退場的

同一年,作者還看到了一則「美食外送員上億年薪(約新臺幣兩百多萬元)」的報導,讓他相當好奇:「真的可以賺這麼多嗎?」     這兩個「平臺經濟」下的勞動事件,讓他想要進一步探查實情。但擁有近二十年記者資歷的他,沒有選擇去訪問司機、外送員,也沒有「臥底報導」,而是毅然決然地辭去記者一職,直接投入平臺勞動現場成為「當事人」,因為這樣才能「看到不一樣的東西」。     【在三大平臺勞動現場進行「田野調查」】   作者開始投身平臺勞動的時間是2020年初,剛好是新冠肺炎疫情即將延燒之際。在接下來的兩百多天,作者用幽默又溫暖的筆觸,記錄了他初任外送員、物流中心揀貨員與代理駕駛時的點點滴滴,包括各種業界行規

、工作「撇步」、路上觀察學、疫情對市場的影響、平臺企業搶生意的奇招與話術、同業三言兩語間透漏的人生故事,還有人工智慧與傳統人力之間的「角力」,以及由此而來、浮上檯面的平臺勞動權益議題。具體來說,作者有這些發現:     1.在韓國最大的美食外送平臺「外送民族」擔任外送員   因為疫情的關係,外送需求大增。為了搶單,作者體會到這一行的重要技能之一是「不能思考」,因為一旦對著手機上的接單螢幕想太多,生意就被其他同業搶走。搶你生計的,竟然還有機器人。為了搶快,等電梯有什麼技巧?馬路上最致命的威脅是什麼?外送平臺業者之間想提升市占率想瘋了,出動哪些奇招募集外送員?讓人非常猶豫要不要跳槽......  

  2.在電商龍頭酷澎(Coupang)的物流中心擔任日薪制揀貨員   揀貨員的工作就是在接到訂單後,找到正確的商品裝進推車裡,送到包裝臺。作者對一切都感到很新鮮,第一次知道有一種女寶寶紙尿布不是女寶寶用的。揀貨的技巧可多了,要怎麼利用俄羅斯方塊技在推車裡堆疊物品,減少奔波次數?前輩為什麼捨棄便利商店打工,來到物流中心?     作者也想起亞馬遜的貝佐斯花最多錢在成立機器人公司上,欲打造完全自動化的物流中心。他看過一個電視廣告,一家人去參觀礦泉水工廠,媽媽對孩子說:「哇!這麼大的工廠裡居然一個人都沒有呢!」讓人不寒而慄。科技最終會把人類趕出物流中心嗎?電商越來越壯大,以後還會有社區小店嗎?

    3.利用市占率最高的通訊軟體Kakao成為代理駕駛   做過外送員、揀貨員,疫情趨緩後,作者接著挑戰了代理駕駛。開手機導航,但手機要放哪?據說高手都會把手機放在杯架裡,但有更好的做法。什麼是爛單?費用低,而且跑一趟跑到一個很難脫身的地方就是爛單,怎麼避免?代駕也是一個情感勞動吃重的工作,客人想跟你聊家庭、政治、抱怨社會,你該怎麼辦?     Kakao 招募司機的廣告寫著:「透過人工智慧系統,任何人都能做到。」人類好像變成幫助AI累積數據的工具,變成AI的四肢了......     【今日韓國,明日臺灣?】   除了科技、個體、社會之間的關係,作者最關注的還是平臺勞動權益議題。作者認為

,平臺勞動這類「不特定僱用」危機的突破口在於「基本收入」和「終身教育」,因此必須重新檢視國家的作用。     國家也必須吸收一部分工會的功能,因為平臺勞動者不會在同一空間一起工作,沒有溝通的機會,也很難串連起來,而且以「論件計酬」來看,彼此與其說是「同事」,不如說是「競爭者」,再說應該很少有人會把外送或代駕視為自己的終身職業,因此平臺勞動者組成工會進行團體行動的可能性非常低,政府應該為他們的利益代言,發揮更積極的功能。     今日韓國面臨的難題,是否會是明日臺灣的處境?本書提供了一個思索的起點。   本書特色     1.作者捨棄傳統採訪形式,直接投身平臺勞動第一線,以資深社會記者的銳利視角

進行田野調查,挖掘潛藏在平臺企業遊戲規則背後的新勞動權益議題。臺灣同樣處於全球性的平臺經濟之中,韓國的經驗有值得借鑑之處。     2.收錄多張作者親繪的插畫,讓人會心一笑、如臨現場。   各界同聲推薦     Fion(作家、在韓YouTuber)   JoJo(Podcast《啾團》主持人)   公民不下課(人氣知識平臺)   孔德廉(報導者記者)   何撒娜(東吳大學社會學系助理教授)   邱羽凡(陽明交通大學科技法律學院副教授)   阿潑(轉角國際專欄作者)   洪敬舒(台灣勞工陣線研究部主任)   楊虔豪(駐韓獨立記者)   楊貴智(法律白話文運動站長兼內容長)   蔡淇華(作家)

  鄭凱文(日日春放送局[韓國獨立音樂評介粉絲專頁]版主)   鄭麗君(青平台基金會董事長)   顧玉玲(臺北藝術大學助理教授)   依姓氏筆畫排列     「作者以第一線揀貨、外送、代駕的勞動為軸,探究平臺經濟的發展,敏銳又即時地回應當下的社會議題,全書橫向參照國際,縱及在地歷史,聚焦人力資本兩極化,提出國家取代企業、回歸社福公共化的政策思索,值得臺灣借鑑。」──顧玉玲(臺北藝術大學助理教授)     「作者帶領讀者實際走進『平臺勞動時代』現場,再由這些經驗描繪出『斜槓人生』、『內捲躺平』這些共存於整個亞洲的現象。本書除了記錄疫情時代下不斷加劇的不平等外,也從改變政府體制與推行基本收入等方向

提出另類解方。」──孔德廉(報導者記者)     「我們享受到的各項快速與便利,來自許多人付出可見與不可見代價。看似時代前沿的平臺勞動與AI經濟,其實鑲嵌發展於過往的歷史與社會脈絡之中。本書不僅探究韓國外送行業的結構性議題,更是關於勞動價值的深度再思考。」──何撒娜(東吳大學社會學系助理教授)     「自由,是所有勞動者共同的期待與夢想,然而本書作者親自投入韓國外送勞動市場,揭露『人類逐漸成為AI的四肢』的真相,打破平臺經濟下,勞動者手持手機隨時上、下線的自由假象,描繪平臺操控『外送民族』的人心與人力的各種策略,實值得臺灣的外送經濟作為參照。」──邱羽凡(陽明交通大學科技法律學院副教授)  

  「當終身僱用制像北極冰川般地消失,外送、宅配、代駕、Uber滿街跑的平臺卻帶來更多操勞又不穩定的工作。此刻是該順應?抵制?還是改變它?無論答案為何,這本深層解剖韓國平臺就業生態的好書,都是我們面對及思索衝擊的最佳出發點。」──洪敬舒(台灣勞工陣線研究部主任)      「作者親自進入這些以正面詞彙包裝的領域中,近身仔細觀察『人』在其中是什麼狀況。除了揪出高收入的假象,還適時地搭配時代背景,點出現代人會對這種不穩定的勞動方式感到有魅力的原因,為讀者導覽外送世界的真實面貌。」──吳燦浩(韓國社會學者、作家)     「本書是萌生在我們這個時代的勞動現實報告,彰顯了特殊勞動者受到的特殊差別待遇

。希望勞動者能夠生活在受到尊重、健康和幸福的社會。在此向訂購外送的人、以外送工作維生的人,以及把外送當作兼職的人推薦本書。」──鄭惠允(韓國CBS電臺製作人、作家)

應用卷積神經網路於雲影像降雨預測

為了解決人工智慧ai的問題,作者蕭偉泓 這樣論述:

降雨預測是發展智慧農業重要的一環。古代人靠觀天象辨風雲預測天氣,現代人則是依靠氣象預報進行降雨預測。但是,這些預測降雨的解決方案大都不夠精準與即 時,無法滿足農民們實際的需求。因此,如何發展更即時,符合智慧農業快速發展的 降雨預測是目前極為重要的課題。本文利用有效的資通訊和人工智慧 AI 技術,結合 大數據分析,提出一套能預測下五分鐘後天氣狀況的降雨預測方法,對可能的災害進 行即時預防。本研究提出的 VGG-Cloud 預測模型,是以 VGG16 卷積神經網路模型 為基礎,結合遷移學習的 Layer Transfer 技術,保留或改進了其中的部分架構及參數, 再以收集到的天氣雲圖進行實際模型

訓練而得。實驗結果顯示,本文提出的 VGG- Cloud 模型是能夠成功地將 VGG16 的圖像特徵學習的機制轉移到雲層圖像的特徵計 算上;並且在有限天氣圖像數據的情形下,VGG-Cloud 模型成功預測出 5 分鐘後沒 下雨天氣狀況的準確率為 81%,而成功預測出 5 分鐘後下雨天氣狀況的準確率亦可 達 80%。所以,整體來說,VGG-Cloud 相較於 VGG16 模型,預測準確率由 72%提高 到 81%,改善了 12.5%;模型參數運算需求量也大幅減少了 99.98%,大大提升了運 算效率以及用 Edge Computer 實現模型訓練的可能性。這些結果也驗證了本論文所提 方法的有效性

和實用價值。