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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語音辨識軟體的問題，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語音辨識軟體進入發燒排行的影片

驗證深度學習軟體準確率於不同行動裝置穩定性之實證研究

為了解決ai語音辨識軟體的問題，作者陳 全 這樣論述：

軟體測試是為了評估軟體應用程式之功能與穩定性，確保功能有達到指定之需求且無任何問題，從而產生出高品質的產品，進一步推展自動化測試於大量且重複性的產品測試會有極高的效率，且對於效能、負載及壓力測試皆有助益，能降低人為錯誤與疏失，長遠來看甚至能大幅降低人力成本。本研究將以建立深度學習軟體之自動化測試流程，驗證深度學習軟體之準確率於不同行動裝置之穩定性，隨機錄製多份吸吐氣之呼吸音檔，給予多位專業臨床醫療人員進行吸氣音標註，並與Linux©系統上之TensorFlow©及多種Android©行動裝置上之TensorFlow Lite©產出之推論資料進行Jaccard相似係數分析，藉由統計軟體之Min

itab© 17版，進行One-way ANOVA檢定，於95%之信賴區間下，其P值為0.033，雖有顯著上差異，但經由混淆矩阵（Confusion Matrix）所得之TensorFlow©產生之推論資料準確率平均為99.1%，行動裝置之TensorFlow Lite©準確率平均皆為96.4%，皆有高達95%以上之準確率；同種行動裝置前後三次重複產生之推論資料皆為一致，而不同種類行動裝置之間之推論資料也皆為一致，顯示有極高的穩定性。後續軟體或深度學習模型之改動，須滿足近乎於原始模型之準確率，且不同行動裝置間需維持一致之穩定性，以此為驗證標準與流程，並擴大驗證資料集，以達軟體品質之需求；品質滿

足顧客需求，已成為現今社會衡量產品價值的最重要標準，在不斷的品質改善過程中創造顧客價值，能使企業邁向更高的層次。

打造元宇宙中的另一個你：虛擬偶像AI實作

為了解決ai語音辨識軟體的問題，作者馬健健,張翔 這樣論述：

★輕鬆打造專屬於你的虛擬偶像★ 　　從虛擬偶像的發展歷程開始解說，帶領讀者逐步體驗虛擬偶像的完整製作過程。 　　本書介紹了2D/3D建模工具和深度學習框架PyTorch、TensorFlow在虛擬偶像製作中的應用。 　　原理結合實踐，大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移等流程，從擬真人物建模到表情動作的即時捕捉，再到傳輸至動作引擎中驅動人物動作，向讀者展現了人工智慧技術的強大與魅力。 　　本書實作性和系統性強，適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者閱讀。 　　【本書特點】 　　．基於TensorFlow的人臉檢測演算法 　　．基於PyTorch的動作同步演算法 　　．

Live2D建模流程、Blender 3D建模流程全解析 　　．機器學習驅動的3D模型 　　．動作捕捉技術 　　．Live2D模型接入 　　．Cubism SDK+ARKit實現 　　．Live2D+FaceRig方案實現 　　【適合讀者群】 　　．具IT背景、對虛擬產業感興趣的讀者  

機器人擬人化程度對於消費者購買意願之影響：以產品類型為調節效果

為了解決ai語音辨識軟體的問題，作者林俐萱 這樣論述：

日新月異的科技，越來越方便的生活是未來的趨勢，機器人取代人力的趨勢是必然的。在疫情之下，需避免人與人之間的接觸，為了使原本的工作正常運作之下，各個產業購買機器人的市場成長幅度迅速上升。從大家都習以為常的真人服務要轉變成機器人服務，機器人的擬人化程度的高低與消費者的接受度是本研究所探討的範疇，藉由三種擬人化程度不一樣的機器人，在一分鐘的短片內呈現機器人的樣貌、聲音、活動情形及互動反應，供消費者比較差異，接著再比較產品差異。產品的部分使用包包及水，在這兩種產品之中各找出奢侈品與便利品的代表，包包代表品分別為GUCCI包包及H&M包包，而水的產品則由沛綠雅和多喝水作為代表。以這四種產品與三種機器人

搭配圖片詢問消費者的購買意願。研究的方法使用迴歸分析探討擬人化機器人與購買意願的關聯，單因子變異數分析比較三種機器人的差異，用相依樣本T檢定判斷兩種產品的區隔，最後以雙因子變異數重複試驗了解購買意願與包包和水的交互作用。研究結果指出機器人擬人化與消費者購買意願有正向影響，包包的奢侈品會正向調節機器人擬人化程度與消費者購買意願，水的部分沒有成立，此外便利品不會調節機器人擬人化程度與消費者購買意願。本研究貢獻可供企業評估自身產品，若想販售奢侈品可使用類人型機器人，單純販售便利品之企業可以使用非類人型機器人即可。若想延伸本研究建議可再搭配MR理論、腦波、依附關係等因素探討人與機器人之間的關係對於最終

購買意願的影響。