ai技術應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

全自動化智慧系統運行維護：善用Ansible + Kubernetes

為了解決ai技術應用的問題，作者吳文豪,孫靖翀 這樣論述：

如果你還在用SSH、RDP管理主機， 如果你還在煩惱Dev、Staging和Product的同步， 本書會讓看到一個全新的世界， 單人管理萬台主機不再是神話！ 　　☆應用分散式化 　　隨著2014年10月7日Pivotal發佈第一個Spring Cloud的版本1.0.0.M1以來，憑藉產品的便利性、良好的生態，Spring Cloud迅速成為微服系統中最具代表性的開發框架，廣大開發者在享受微服務開發所帶來的便利同時，以前維護一個Tomcat的事情，現在起碼都是10個微服務起步，這也給應用的運行維護引入了更大的複雜性。 　　★Kubernetes成為應用運行的標準平台 　　同樣是在20

14年，Google將內部Borg系統第一次以開放原始碼的方式發佈於GitHub之上，並將Microsoft、Red Hat、IBM、Docker引入Kubernetes社區。某種程度上，Kubernetes重新定義了作業系統，應用透過Kubernetes定義的抽象層，能夠享受傳統架構下難以實現的自動資源排程、自動修復、水平伸縮容等能力，並提升了應用發佈的品質，這是當年傳統運行維護難以想像的，但是如何用好相關的能力，對運行維護工程師來說也是一個新的挑戰。 　　☆傳統監控升級提高了可觀察性 　　幾年前，我們手中的監控武器除了Zabbix，還有一個不太成熟的ELK，而現在，我們擁有Prometh

eus、ELK Stack、SkyWalking、Zipkin、Grafana等一系列工具。而且，我們已經看到了OpenTelemetry嘗試從規範層面完成Metric、Log、Trace的大一統，困擾傳統運行維護多年、多種運行維護資料難以連結的問題，即將得到解決。 　　★AI從“陽春白雪”變得觸手可及 　　大部分的情況下，常見的AI技術針對的領域是視覺辨識、NLP等，如何將AI 技術應用到運行維護領域，還是一個非常值得探索的問題。看到了文豪新書的初稿，感覺本書來的正是時候，極佳地表現了這幾年運行維護的基礎架構的技術發展，同時具備很強的動手指導性，能夠幫助讀者在實踐的過程中，對相關的技術加深

瞭解，為更深入地鑽研相關技術打下基礎。 本書特色 　　．介紹自動化運維和智慧化運維的常用技術 　　．讓讀者能夠基於主流的容器化技術搭建自己的運維實驗環境 　　．幫助讀者快速完成Docker與Kubernetes的入門 　　．迅速掌握容器化技術中常用的技術點 　　．提升讀者在容器化技術方面的能力 　　．詳細介紹了自動化運維利器Ansible的使用方法 　　．幫助讀者快速掌握AIOps的關鍵工具與技術  

ai技術應用進入發燒排行的影片

中國大陸「教育信息化 2.0 行動計畫」下私立教育集團智慧課堂建設方案需求評估機制與模型之設計研究

為了解決ai技術應用的問題，作者陳仰平 這樣論述：

本文基於設計本位研究法，輔以多屬性決策理論法探究「教育信息化2.0行動計畫」下私立教育集團整體發展需求導向的智慧課堂需求評估模型與機制，其實證資料取自中國大陸某私立教育集團實施智慧課堂需求評估的實務歷程。所得結論如下：「教育信息化2.0行動計畫」下私立教育集團整體發展需求導向的智慧課堂需求評估指標及其層級架構之建構須至少囊括三個層架、十項構面與二十二項指標，而學界先前的相關評估指標項未能符應其建構需求。依專家共識而來的指標間之影響程度與因果關係彰顯出「社會—技術轉型多層級視角理論」。原型介入實驗教育後，學生英語科學習成就皆有提升，但學生「對智慧設備使用率」未能發生變化。教師與方案規劃

者對智慧課堂之需求可藉由原型與實驗教育以動態且協同培育的方式成長。私立教育集團方案規劃者試圖將所舉辦的民辦學校作為創新教育信息化產品的試驗田，呈現出入局智慧教育產業賽道的企圖，且為了打造差異化護城河，從戰略層洞察競品的業務流程、功能架構、業務形態、需求場景、資料表現、功能迭代、運營路徑甚至戰略佈局，試圖梳理出自身產品的價值與定位。此外，本文發現多屬性決策分析法能助力實征模型的生成，且，所建構的模型能部分契合實際決策情景與實際需求。然，因未考慮教師參與實驗教育的意願、教研部與IT部之間監督與共生過程的主客體關係、董事會寡頭經驗與評審委員會群體決策之間博弈所體現的程序正義以及教師與方案規劃者對智慧

課堂需求的動態性生長，導致部門與部門之間、人與人之間、原型物與人之間均未能形成協作與合力。對此，本文發現設計本位研究與業務流程優化能促使實征模型升級至科學層面，且集團層面支援下的文化與制度建設、信息技術打造以及組織架構調整可助力流程優化。最後，本文歸納出一個由七大子系統有機組合成的評估機制：多學科理論幹預下的「專業價值鍊機制」、「自我組織」能力與外部環境對接的「價值共融機制」、行業共贏模式下的「資源聚合機制」、原型保真與評估效率平衡下的「理性共生機制」、寬嚴共濟的「並聯監察機制」、知識管理與風險管理融合的「知行合一耦合機制」以及助力智慧課堂學生核心素養培育的「賦能創新機制」。 本文的貢獻

在於發現：方案規劃者最初所提需求對AI技術應用於教育場景的廣度期待過高，且追求全產業鏈發展，過度防控供應鏈動盪風險；集團高層的發展戰略導向熱衷人工智慧產業，願承擔高財務風險打造智慧課堂以試水該賽道；弱人工智慧時代下的方案規劃者對智慧課堂之需求必然轉向互聯網思維——重整合，輕研發；AI技術助力打造智慧課堂未必能創新傳統的線下教學策略，儘管其確實能於某些學習場景發揮功效；教師對智慧課堂之需求成長須過程性培育與挖掘。線上學習環境中的自我調整困難或可通過八角遊戲化理論得以改善。在流程優化方面，信息技術的應用有助於流程優化，且藉由捍衛制度合理性可彰顯程式正義，而「大刀闊斧式」的流程變革非必要。據此結論與

發現，文末分別從宏觀與微觀層面提出了若干建議以提升評估模型的科學性與普適價值。

人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰

為了解決ai技術應用的問題，作者陳昇瑋,溫怡玲 這樣論述：

學術人跨界產業的洞察與思考 第一本為台灣而寫的AI轉型策略      　　人工智慧浪潮全面來襲，沒有一個人能夠置身事外。 　　與其擔憂，不如清楚認識人工智慧發展的脈絡、應用與侷限， 　　深化個人AI實力、建立企業AI團隊， 　　成為AI浪潮中的領先者！ 　　力用人工智慧，扭轉20年來台灣產業發展的困境！ 　　人工智慧正在改變產業的遊戲規則，多數產業已進入紅皇后的領地， 　　不追上、就落隊，再也沒有機會。但AI也是企業擺脫發展困境的不二武器！ 　　究竟人工智慧是什麼？機器學習與深度學習有什麼不同？大家都在談人工智慧， 　　但在產業中如何應用？白領工作者又該如何應對人工智慧即將帶來的工作結

構變化？ 　　本書作者陳昇瑋是台灣少數跨界產業的科學家，擁有學術與產業的深厚背景，同時也是熱情的AI技術傳教士與人才播種者，以跨域者獨有的視野，致力於推動人工智慧在各產業的深化應用及創新轉型，對於製造、金融、零售與醫療等產業應用尤有獨到之處。 　　2017年接受中央研究院廖俊智院長與孔祥重院士的邀請，一同帶領團隊在半年內成功幫助超過十家台灣企業，以AI解決或改善影響發展的重大難題，協助產業在人工智慧技術及應用全面升級，也看見產業導入AI的系統性問題。 　　人才、資料、找問題，缺一不可 　　與其擔憂被取代，我們需要主動了解，立即行動以形塑未來 　　他透過在地化的實作與顧問經驗，為台灣而創

設台灣人工智慧學校，一年內已為台灣培育超過3,000位AI人才，期能解決AI人才不足的關鍵問題，為台灣產業面對的下一個挑戰舖好基礎。 本書特色 　　▍一次看懂人工智慧 　　人工智慧究竟是什麼？大家在發展人工智慧時，普遍陷入怎樣的迷思與陷阱？ 　　▍掌握台灣發展人工智慧的三大面向 　　在人工智慧技術發展、人工智慧產業化、產業人工智慧化這三大面向，台灣產業該如何發展，從而探索新商業模式。 　　▍分析台灣產業發展的挑戰與機會 　　針對製造業、金融業、零售業等各大產業，從規劃、生產、行銷及供給這四個面向，分析人工智慧可以發展哪些應用？對於工作及業務流程又會產生哪些系統性的影響？ 　　▍從零開

始，企業導入人工智慧的必備know-how 　　從調整企業的思維框架，到打造第一支專屬的人工智慧團隊，經理人必備哪十大認知，能加速推動導入人工智慧的成效。 名人推薦 　　台塑集團總裁　王文淵 　　中央研究院院士　孔祥重 　　經濟部長　沈榮津 　　廣達集團董事長　林百里 　　交通部長　林佳龍　 　　益鼎創投董事長　邱德成 　　科技部長　陳良基 　　行政院副院長　陳其邁 　　友達光電董事長　彭双浪 　　玉山金控總經理　黃男州 　　英業達集團會長　葉國一 　　義隆電子董事長　葉儀晧 　　奇美實業總經理　趙令瑜 　　中央研究院院長　廖俊智 　　研華科技董事長　劉克振 　　聯發科技董事長　蔡明介 　

　全家便利商店集團會長　潘進丁 　　財信傳媒集團董事長　謝金河 　　國票金控董事長　魏啟林 好評推薦 　　本書中，陳博士深入淺出說明人工智慧的技術、發展趨勢，以及台灣產業應該如何快步跟上世界潮流。這是一本真正立足台灣、了解產業的重要書籍。──台塑集團總裁王文淵　王文淵 　　本書以簡練明晰的文字介紹人工智慧的內涵，附加生動的應用實例與分析，說明人工智慧AI在各產業的應用。值得一讀。──中央研究院院士　孔祥重 　　這本書，不僅是一本介紹AI技術的書，也是一本解構AI迷思的書。不僅是一本企業應用AI實作的書，也是一本轉變企業AI管理思維的書。──經濟部長　沈榮津 　　本書中，陳執行長整理近

年來觀察到的台灣產業現況與趨勢，並闡述人工智慧將對台灣甚至全球產業造成的種種影響，他也將產業界的問題與想法回饋給學術界，勢必將成為台灣產、學大融合的契機。──廣達集團董事長　林百里 　　陳執行長這本大作完整記錄、筆觸流暢、傳遞觀念並普及知識，讓更多企業領袖、專業技術主管，乃至一般民眾，都可以一窺AI妙用。──交通部部長　林佳龍 　　陳昇瑋博士熱心推動台灣人工智慧的發展及教育訓練，對台灣的產業界應用人工智提升競爭力，有第一手的實戰經驗及卓越的貢獻，藉由本書提出他精闢的見解，非常值得推薦給大家。──益鼎創投董事長　邱德成 　　面對來勢洶洶的第四次工業革命，人人都該警覺，本書中有許多值得取經學

習以及應變之道，很值得費心展讀！──科技部長　陳良基 　　台灣人工智慧學校陳昇瑋執行長總結自己多年來跨足產、官、學、民各界的經驗，撰寫《人工智慧在台灣》一書，期能幫助台灣產業界對AI有正確的認知，進而在台灣產業AI化及學術在地化上，促成更快、更全面的發展。這是一本精采的書，我十分樂於推薦。──行政院副院長　陳其邁 　　陳昇瑋博士不但帶領台灣人工智慧學校，大量培養AI人才，補足台灣AI人才短缺的問題，也以此書給所有企業一盞明燈。──友達光電董事長　彭双浪 　　透過本書可以清楚了解人工智慧對於未來的影響，包含台灣在面對這一波人工智慧浪潮，產業運用AI創新轉型與升級的四大挑戰，以及對於台灣企業

、知識工作者及政府單位等不同角色，如何掌握轉型契機及創新成長。──玉山金控總經理　黃男州 　　《人工智慧在台灣》一書提供了人工智慧AI實證運用於台灣產業的範例，是應對人工智慧浪潮的最佳淬煉智慧，絕對是台灣近年產業界推動人工智慧化，不能錯過的好書。──英業達集團會長　葉國一 　　陳執行長以其AI深厚學、經歷與滿腔熱血寫下這本好書，本人誠摰推薦。──義隆電子董事長　葉儀皓 　　本書是了解人工智慧的最佳指南，陳博士深入淺出的介紹，能更全面地了解AI，學會與它共處；當然，這波浪潮，對台灣產業是巨大的挑戰，也是轉變的契機，身為產業人皆無法置身事外。──奇美實業總經理  趙令瑜 　　本書除介紹人工

智慧基本概念，與產業發展的關聯之外，並談及台灣人工智慧學校的經驗、對政府與白領工作者的建言。希望藉由此書的發行，能帶給一般大眾及年輕學子對此前瞻技術更深入的了解。──中央研究院院長　廖俊智 　　AI及IoT技術即將在未來幾年引導全球產業的重大變革。每位產、學、研人士都必須對AI更深刻理解，才能順利迎接這一波AIoT數位轉型大潮流。陳博士的這本書，顯然是有效協助大家了解並運用AI的重要引導。──研華科技董事長　劉克振 　　關於「AI產業化、產業AI化」，陳博士更有實際輔導台灣產業的經驗。對於有志於導入人工智慧的經理人，與面對AI衝擊的白領工作者，也給了許多寶貴的建議。值得一讀。──聯發科技董

事長　蔡明介 　　本書談技術發展，深入淺出條理分明；談台灣產業困境，鞭辟入裡舉重若輕。想了解台灣產業的下一步？企業如何成功轉型？這本書絕對不該錯過！──全家便利商店集團會長　潘進丁 　　陳昇瑋博士跳出中研院的學術研究走向民間，他為台灣130萬家中小企業培育AI人才。出身學術研究機構，卻能為全世界未來共同期待的大浪披荊斬棘、作育英才，我對陳博士肅然起敬。──財信傳媒集團董事長　謝金河 　　我推薦這本書給有興趣深入人工智慧的讀者，運用它主動了解人工智慧，進而變為自己的助手，提高產業與作業的效率，成為台灣產業轉型的新一代人才。──國票金控董事長　魏啟林

人工智慧在影像監控的應用探討 – 商務車載產業個案研究

為了解決ai技術應用的問題，作者林家聰 這樣論述：

所謂的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)就是「擁有人類智慧的程式」(三津村直貴，2018)，要能執行人類所能執行的工作，能擁有人類一樣的意識。人工智慧在近幾年已躍升為產業應用的顯學，舉凡金融保險、製造、交通、城市安全、旅館餐飲、運輸倉儲、零售、醫療、娛樂、不動產、農業、礦業、教育、能源、行政等…產業都有AI應用的實例。然而真正落實到產業產品及服務還是需要切合市場的需求或是創造新的商業價值。目前AI的主要應用還是模擬、執行特定的功能，偏重在取代可重複的現場工作、資料的蒐集整理分析、一般的溝通(涉及的情感程度低)。透過深度學習以及越來越豐富的大數據資料蒐集分析，技

術正朝向下一階段能「理解事物現象」、「捕捉語言涵義」、「解決事情的能力」的方向進展。過去影像監控受到終端設備運算能力的限制，大部分資料的分析仰賴雲端的運算，而大量的影像資料傳輸受網路頻寬限制，以致即時的影像分析能力也受到限制更遑論即時反饋的行動建議。隨著硬體運算能力提升、網路傳輸頻寬進步以及整合人工智慧演算法，監控產業過去被詬病的誤警報、誤動作已獲得大幅改善。過去商務車載在影像監控及GPS路徑監控是不同的設備系統，這幾年因應市場需求逐漸朝整合成一個監控系統發展。商務車載著重在提升營運的成本效率、降低行車風險、提升車輛安全性及可靠度，針對行車安全性及降低風險更需要即時的回饋。藉由人工智慧結合物聯

網(IoT, Internet of Thing. ADAS、監控相機等也被歸類為IoT)、5G傳輸，以及晶片運算能力的大幅提升，有機會達成商務車載對即時監控及即時行動回饋的要求，甚至開發出新的應用產生新的商務模式。本研究以創新擴散理論及客戶價值模型、技術市場矩陣等相關文獻來探討，以形成本研究的研究理論及研究工具的基礎。研究方法為針對商務車載價值鏈上下游廠商進行訪談及問卷調查，以了解供應端及需求端對市場需求短、中、長期的認知。進而解析人工智慧在商務車載應用市場面臨的挑戰及未來發展的契機。研究發現人工智慧導入商務車載市場尚屬創新採用階段。供應端及需求端對人工智慧導入市場長期的期待是一致的，但是雙

方的短期需求認知差異頗大(不論是期待的成本或者功能)，各垂直市場破碎化的產業需求，人工智慧研發能量不足，各國法規以及市場對安全考量是導致市場滲透率低的主要因素。本研究以技術市場矩陣及客戶價值模型來解析創新擴散理論實務上在市場採用新產品/技術所面臨的挑戰及困難，以及探討從創新擴散初期的創新採用階段進入早期採用階段需要克服的市場差距。不論是商用自駕車或者搭載人工智慧裝置的商務車，能滿足市場短期對提升安全及增進營運效率的需求，人工智慧才能跨入創新擴散理論的早期採用階段，進而發展中長期創造新市場、新商務模式。