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AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決ai模型訓練的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

ai模型訓練進入發燒排行的影片

基於容器化虛擬技術實現機器學習開發模式

為了解決ai模型訓練的問題，作者孫泰奕 這樣論述：

近年來機器學習的發展迅速，各企業及學校都希望可以運用人工智慧來解決各種過去無法解決的問題，越多人的加入，可讓更多的人工智慧解決方案來讓生活越來越便利。但在越來越多人加入人工智慧開發的同時，常見開發過程中會遇到的問題仍需要開發者自行來面對解決，如建置軟體環境問題、所使用函式庫版本差異問題、硬體效能限制等問題而導致難以直接面對問題本身直接加入開發。而如何讓大家可以把時間花在找尋最佳解決方案，進一步加速人工智慧的模型建置時間並解決開發時所遇到的資源競爭及資源限制的問題，容器化虛擬技術將會是這個需要面對的重要議題的答案。本論文實現一種基於容器化虛擬技術為基礎並利用工作序列將運算工作分派至多台工作主機

的方式來消耗運算處理的需求，並透過GitHub 來做為開發過程中的版本控制及開發控管機制。利用這樣的基於容器化虛擬技術的機器學習開發模式可提供高自由度的環境來允許多人共同開發及共同研究機器學習開發模式並可依運算需求增加運算節點來提升運算能力。透過分散式系統中的機器學習開發模式可以有效解決環境設置的問題並可為模型開發歷程記錄及利用閒置資源來加速處理運算需求。

Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決ai模型訓練的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

AI模型訓練及其創作可能侵權之研究

為了解決ai模型訓練的問題，作者賴彥竹 這樣論述：

隨著資訊技術的蓬勃發展，使得人工智慧再度崛起，並成為各界關注的焦點。尤其，近年來被廣為討論的深度學習，藉由演算法對歷史數據與經驗進行模型訓練，使得電腦已能達成與人腦類似的功能，並提供許多具智能化的應用。然而，雖然人工智慧的發展帶來亮眼的前景，但因模型訓練往往會使用到大量受著作權法所保護的數據與資料，而可能產生侵權爭議。 本論文主要研究目的在於透過分析實務上模型訓練技術所生之著作爭議，依序進行著作重製權以及著作改作權之判斷，以便瞭解在不同情況下針對其定義與各類學說和見解，再以合理使用之判斷，檢視法規與實務上執行之衝突。其次，本論文將針對 AI 模型訓練及其創作之權利歸屬，進行分析

與論述，以便瞭解在訓練模型的過程中，可能產生之侵權情況。 此外，本論文對我國相關法規進行檢討，並提出建議，進而為著作權法與科技發展間之衝突，找到可行的解決辦法與立法基礎，以期能帶給人工智慧開發者更加友善、安全的開發環境，並促使我國在科技軟體上有更健全的發展。