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Google教你深度學習：中小企業如何利用會自己學習的電腦?

為了解決fujifilm日本買的問題，作者日經大數據 這樣論述：

你要聽特斯拉馬斯克的或是臉書祖克伯的？ 前者認為人工智慧（AI）會毁滅人類，後者說不會！ 其實你應聽Google的， 它提供平台讓中小企業也可以搭上人工智慧的特快車！ 　　將衝擊世界的人工智慧類型基本上是指會自己學習的電腦，也就是所謂的機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep learning），而非過去大家習慣的電腦依程式行事。前者是指機器自己由大量資料中，得出某結論，如給電腦一堆貓的圖片，他會自己替貓做定義，進而由一張被切割的照片中，判斷那是不是貓。而深度學習則是電腦自行處理多層結構的訊息，而進行判讀。 　　人工智慧用5000部影片，就可以自己學會讀唇語！

　　曾有研究單位利用「深度學習」學習唇語的判讀，他們將英國BBC電視頻道的多個節目系列、合計約五千小時的影片做為學習的資料。學習後的電腦，在兩百支影片測驗組合中，光靠唇部動作便成功解讀出大約百分之五十的單字。而即使是在法庭上擁有十年以上經驗的唇語術專家，在相同的測驗中也只能判讀四分之一左右的單字。 　　電腦具備自主學習及判斷能力的事實將對人類社會產生重大衝擊，本書不只以一般人能理解的方式說明人工智慧在技術方面的進展，更以大量的實例，說明目前全球各種規模的企業如何利用會「學習」的電腦，來改變企業的運作。例如客戶服務的工作，原本極為依靠人力，但是，現在只要投入大量過去的QA，電腦會自己學會如何

對應客戶；如語文的翻譯，電腦也可以自己由大量的翻譯資訊中學習，讓翻譯的品質提升。 　　善用人工智慧技術的企業，將在企業的經營上（至少成本的控制上），取得領先。問題是人工智慧的發展是否有很高的技術門檻？阻擋一般的中小企業於門外？其實不然。 　　中小企業也可以利用Google平台提供的應用程式介面，發展自己的深度學習運用 　　谷歌在其雲端服務「Google Cloud Platform（GCP）」中，將谷歌研究開發至今的深度學習成果透過兩種方式開放一般大眾使用（Google目前將人工智慧用在公司一千種服務以上）：一種是將機器學習訓練完畢的模型，以應用程式介面 (Application Pro

gramming Interface；API)方式提供服務。另一種是提供機器學習程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」。 　　應用程式介面（API）一般是指能將擁有特定機能的電腦程式由外部程式叫出使用的介面。透過應用程式介面與電腦程式連結，就可以直接利用其功能。 　　谷歌將許多不同種類具有「機器學習」或是「深度學習」能力的「模型」放在「谷歌雲端平台（GCP）」。中小企業可以利用應用程式介面，直接利用其功能。而這些「模型」已經經過基本的「訓練」，因此使用者只要提供少量的資料，就可以達成學習的目的。 　　因為有了應用程式介面（API）的提供，使得「機器學習」與「深度學習」為一般

企業所用的門檻大幅降低了。只需以程式介面（API）程式將「模型」叫出，就能使用圖像辨識與語音辨識的最新成果，真的很方便。 　　不過另一方面，許多太專業的運用，如人體器官病徵的辨識或是機械故障的預兆判斷等，無法以應用程式介面（API）套用現有的「模型」。谷歌所準備的機器學習程式庫「開源機器學習系統 TensorFlow」將派上用場。使用者可以下載程式，自行發展所需要的功能。「使用TensorFlow最大的好處，是只要以Python語言寫出簡單的程式碼，就能運用深度學習」。 　　本書不只告訴你人工智慧是什麼？將改變什麼？更告訴你可以做什麼，讓公司保持在科技的浪潮尖端。 本書特色 　　從定義

到駕御：讓你徹底搞懂將對人類產生鉅大影響的科技 　　本書在觀察大量企業的運用後，在第五章《架構活用篇》提出導入的深度學習的具體架構，讓讀者不只能懂，也能縮短運用時摸索的時間。本書發現人工智慧（機器學習、深度學習）的風潮席捲全球，不過其在企業運用的目的不外以下幾種：1、刪減成本。2、提高附加價值創造出新的商機。3、提升創意性。而在觀察幾百家企業的操作後，發現以刪減成本的目的最容易產生效果。 　　用案例讓讀者完全理解 　　對沒有技術背景的民眾而言，最關心的是人工智慧（機器學習、深度學習）要如何運用，本書以實際的案例說明相關問題： 　　■ 安藤HAZAMA――用以判斷隧道工程之岩盤硬度 　

　為了建設隧道工程時能兼具安全與效率，安藤HAZAMA與日本系統軟體共同開發的「隧道開挖面AI自動評價系統」。將挖掘隧道時最尖端之開挖面照片輸入後，該系統就會自動評價其岩盤的硬度、脆性等工學特性。透過人工智慧帶來的岩盤工學特性評價自動化，即使沒有專家或資深技師在場，也能給予正確的判斷。 　　在學習之際，將五百張左右的相片進行分割，製作成五萬張的相片資料。結合相片岩石所代表的彈性波速度，一起讓機器學習的結果，在拍攝開挖面相片後，就能得到彈性波的速度值。新系統在從開挖面的相片辨識其相對應的彈性波速度上，正確率大約有百分之八十五。 　　■ AUCNET IBS――從車輛相片就能鎖定款式 　　深

度學習特別適用於圖片的識別。從事支援中古車等業者間交易的AUCNET（位於東京都港區）系統開發子公司之AUCNET IBS就是圖片識別運用的例子。該公司運用深度學習技術，開發了能自動將車輛不同部位照片歸類上傳到網站的系統「konpeki（紺碧）」。二〇一六年十一月集團旗下的中古車經銷商FLEX（東京都港區）採用了這個系統，提升網站上資訊登錄作業的效率。 　　中古車經銷商經常需要為購入的中古車拍攝許多相片、進行上傳到自家網站或資訊網站的作業。車子的左斜前方、右斜前方、右側、左側、後方、還有車內的前座及後座、儀表板、導航等……。這些相片如果由店員手工整理的話，大概要花個五分鐘左右。Konpeki

系統只要經銷商店員將拍攝的相片登錄，就立刻能自動依部位別分類，輕鬆地上傳至中古車資訊網站。 　　它將車輛外部區分為十八種、内部區分為十二種。它也會將包含車輛的相片、但並非銷售對象的圖像（如廣告）區分出來。甚至還能鎖定某品牌、車名、款式，顯示平均銷售價格帶。 　　「konpeki（紺碧）」系統的開發便是採用了谷歌的「谷歌雲端平台（GCP）」上為了開發深度學習模型的程式庫「開源機器學習系統（Tensor Flow）」、讓機器學習大量圖像資料而成。 　　■ 以少量的訓練資料構築出車輛台數檢測的系統 　　Aerosense與大數據的BrainPad公司共同合作、運用了深度學習技術的作法。開發了

從空拍圖像中測出停車車輛數的系統。先從實驗結果來看的話，使用了深度學習的空拍圖辨識汽車模型，在顯示了一百一十六輛汽車的測試圖資料中，測岀結果為一百二十二輛。 　　Aerosense的汽車辨識模型，其特點在於其從空拍圖辨識汽車用的深度學習模型，並非是從零開始打造的。研發人員說明：「若要製作專用的模型，將需要大量的訓練資料。即使有一萬張也不夠吧！這次是運用了現有的模型，大約只有一百三十張的少量訓練資料，就顯示出其高精確度，很有價值。」 　　在深度學習模型的開發上，活用了谷歌的深度學習程式庫「TensorFlow」。利用TensorFlow中名為「Inception-V3」之一般圖像辨識模型，從

圖像資料中製作抽取了特徵值的向量。此時，使用約一百三十張的汽車空拍照作為訓練資料。抽取了特徵值的向量，再以一種名為SVM（支援向量機；Support Vector Machine）的機器學習進行學習，得出結果。 　　結合500家企業的導入經驗，系統化說明著手運用深度學習的方法 　　作者輔導了500家以上企業導入深度學習於工作之中，他用資料×目的的矩陣，描繪出活用展望圖，協助讀者理清頭緒，讓公司縮短導入摸索的時間。  

fujifilm日本買進入發燒排行的影片

專利權耗盡原則之研究─以廣達與LG電子案為中心

為了解決fujifilm日本買的問題，作者洪梓薰 這樣論述：

美國專利權耗盡原則乃經案例法之發展並建立而來的原則，即於專利物品首次有權銷售後，耗盡原則便限制專利權人繼續控制該物品的權利。本文分析聯邦最高法院以及聯邦巡迴上訴法院相關判決，並探討專利權耗盡原則之內容及發展，特別針對關於聯邦最高法院與聯邦巡迴上訴法院對於專利權人透過條件式之售後限制，以控制買受人於專利物品之使用及再販賣等問題的見解加以研究。於廣達案判決中，聯邦最高法院推翻聯邦巡迴上訴法院關於其耗盡原則不適用於方法專利。雖然廣達案判決並未直接對耗盡原則得否排除適用之問題表示意見，然經研究聯邦最高法院之廣達案判決意見，本文認為聯邦最高法院已有表達反對聯邦巡迴上訴法院關於耗盡原則得排除適用之見解。

而就聯邦最高法院似乎允許，專利權人透過授權限制間接對買受人加以售後限制部分，本文則認為允許間接對買受人加以售後限制，將減損耗盡原則調和公共利益與專利權人私權之功能。因此本文將就美國聯邦最高法院對於Quanta v. LGE 案表達其對專利權耗盡原則的意見，進而研究實務與學者對於專利權耗盡之廣泛討論，以及該判決對於其後相關案例之影響，故就此主題而著本文以深入探討並研究此一議題。

改變工作順序，每天上班只需4小時：腦力開發醫學博士，教你「高效思考迴路」，效率提升64倍，不再加班累到死

為了解決fujifilm日本買的問題，作者齊藤英治 這樣論述：

「IPO腦科學」高速工作術，全球首創！一流人才都在用 腦力開發醫學博士，教你活化一千億腦細胞， 工作效率提升64倍，不再加班累到死！ 　　★暢銷著作超過百萬冊，日本權威「醫學博士」代表鉅著 　　★美國總統及白宮頂尖團隊的快速工作秘訣 　　★獨家贈送 〔專業版〕高速工作筆記本 　　案例1：「事情一堆，不知從哪著手，只能一件一件來，轉眼已經晚上九點了，我為何如此命苦……。」 　　案例2：「花好幾小時才做好的報告，卻被指責文不對題得重做，怎麼倒楣的都是我……。」 　　案例3：「已經熬夜加班好幾天，資料報表一堆沒看完，但明天就要交報告，真是一個頭兩個大！」 　　案例4：「搶時間立馬幫客戶寫好的

建議方案，對方卻告知上頭臨時改變主意得重來，是在整我嗎?」 　　案例5：「老闆交辦的，回不完的E-mail、LINE，雜事做了一堆，結果最重要的竟然漏掉了！」 　　這些哀怨與痛苦是很多人的遭遇，甚至因此失去自信：「別人都能輕鬆完成工作，我卻得加班熬夜累到死，是自己比較笨、能力差嗎？」 　　其實，時間不夠用、工作效率低，和智慧與能力都無關，只是沒學會「快速的做事方法」！ 　　◆全球首創！最實用、最有效的「高速工作術」，工作效能驚人提升64倍 　　本書作者齊藤英治，日本著名的「腦力開發醫學博士」權威，經過數十年研究，創造出全球首見，結合「IPO腦科學」和「價值工程」的高速工作術，能讓工作效

能驚人提升，並且獲得「最高價值」成果。 　　歷經長期研究與追蹤，齊藤博士發現人們之所以認真工作但成效不彰，都是因為大腦「訊息接收」（Input）、「思考整理」（Processing）、「傳達成果」（Output）出了問題，亦即「大腦IPO能力」產生阻礙，只要搬開擋路的「絆腳石」，速度將突飛猛進。 　　齊藤博士更進一步說明，你的大腦細胞數量和諾貝爾獎得主，或做事快速的人，總數同樣是一千億個。工作效能和聰明才智無關，而是在於「大腦的思考迴路」，它會因為重覆演練而變得密集、強大。因此只要反覆操作「大腦IPO循環」，便能維持高效率思考迴路，生產力、速度都將提升16倍以上，甚至高達64倍。 　　◆

改變工作順序，「專注關鍵」最快速，成果更是驚人 　　「從頭做到尾」的工作習慣，正是阻礙速度的元兇！ 　　所有工作事務都依循「二八定律」，齊藤博士以科學化的「價值工程」計算，清楚顯示「完成20%的重點，價值效益是平常的16倍」！只要懂得「調換工作順序」，把心力放在重要的20%之上，整個狀況將大大改善。 　　齊藤博士傳授的高速工作術有三大步驟—— 　　‧第一步，教你找出重要的20%情報。並藉由「齊藤式速讀術」、「倒三角閱讀法」，以及設立「截止日期」，快速接收重要情報，甚至在30分鐘內便能看完一本書。 　　‧第二步，運用「漩渦心智圖」，快速排定工作優先順序。瞭解各項工作的重要程度為何，判定

哪些「必須親自處理」，是否有「可交給別人幫忙」或「根本不用做」的事！只需花10分鐘，不再被一堆雜事纏身，可以集中精力在最重要的工作上。 　　‧最後一步，齊藤博士教你「正確傳達技術」。運用「複眼思考」與「速寫技術」，避免因為主觀而無法配合主管、客戶，導致失敗或必須重新來過，被迫花費更多的時間。 　　◆美國總統以及白宮團隊都這麼做 　　美國總統的工作量絕非一般人可想像，每天不只閱讀龐大資料及報告書，還要與千百人開會討論，同時必須當機立斷地做出決策。若沒有運用「高速工作術」，根本無法把事情做好，甚至帶來難以估算的全球災難。 　　從已解密的文件中，發現無論甘迺迪、卡特或其他總統，他們都利用「速

讀術」快速瀏覽與吸收文件報告，並命令經濟、外交或軍事等輔佐官，數千百頁的資料，也要盡可能精簡成一頁。 　　◆數位網路時代，速度＝價值，早人一步獲益差異大 　　在數位網路時代，資料取得方便，決勝關鍵就在「速度」！比方說，在IT產業界因為手腳慢而讓別人捷足先登；自己費盡心力的研發卻無法取得專利。類似這樣的例子，在其他產業也時有所聞，而搶得先機的企業無論在品牌知名度或者獲利方面，都是後來者的百倍、千倍以上！ 　　對於職場生涯也是同樣道理，懂得運用IPO循環的「高速工作術」，不僅能游刃有餘地處理重要業務，也將變成個人能力優勢的展現，進而獲得更多表現機會。當個人價值大大提升時，不用勞苦加班也能擁有

美好的生活。 本書特色 　　•全球首創！結合「IPO腦科學」和「價值工程」的高速工作術。 　　•日本「腦力開發醫學博士」教你活化千億腦細胞，工作效率提升64倍。 　　•美國總統、全球頂尖人士，都在用！ 　　•獨家贈送〔專業版〕高速工作筆記本。 ★走出過勞困境的讀者迴響 　　「每天打開公司信箱，總是飛來雪花般的信件，讓我很頭痛。透過此書所教的速讀法，可快速抓到信件重點，並先解決最重要的事。」（S小姐，秘書） 　　「以往總認為所有的工作都「非做不可」，但現在我會開始以心智圖來決定優先順序，工作頓時輕鬆不少。」（M先生，行政人員） 　　「客戶都非得在最後一刻拜託我，要我務必幫他們緊急處理

，但我又沒分身，哪能同時完成這些事情。學會了書中的漩渦心智圖後，很多事情都有人幫我做好了。」（C先生，業務） 　　「在這個資訊爆炸的時代，必須透過不斷吸收新知，才能追上社會的腳步。面對眼花撩亂的眾多訊息，只要利用關鍵字閱讀法，便能讓我快速從中找到想要的。」（R小姐，企劃） ★名人好評推薦 　　「這本書探討知識勞動者如何做好價值提升，並在書裡舉出大量的實踐方法。難怪我在日本看到時，就立刻買下。雖然不黯日文，但還是用漢字努力看完。推薦給努力學習的您。」——時間管理講師　張永錫  

日本數位相機市場戰略分析-以Canon為例

為了解決fujifilm日本買的問題，作者蔡幸容 這樣論述：

日本在全球數位相機市場競爭激烈的變化下，市占率約占全球75%，可謂獨步天下，而Canon數位相機在全球的市場占有率與品牌知名度皆卓越亮眼排名第一。本研究聚焦於日本的數位相機產業，並從市場戰略的角度出發，進而了解日本數位相機在全球的優勢。接著藉由個案分析Canon的數位相機，從企業理念、經營特徵、競爭優勢以及市場戰略來分析此企業成功之因素。本研究主要探討下列二個問題：第一、探討日本數位相機產業的優勢為何？在技術與市場演進的各個階段是運用何種戰略和行銷。第二、探討Canon進入數位相機市場後，是運用何種戰略、戰術、行銷得以擁有目前的地位；和其他競爭對手的差異性與獨特的戰略為何？並從產業內部構造分

析、競爭者分析、產業動向分析，三種觀點來做為研究方法。根據以上分析，研發人才充裕、地理群聚，帶動並且支援其他電子產業，壯大了日本相機產業的發達。此外，Canon的企業精神與目的、對人類的尊重孕育了良好的環境，製造販賣分離的體制讓行銷對策對上生產者與對下顧客的需求更能到位，獨自技術的差異化、生產革新活動、產品線的齊全成為競爭力的泉源。行銷的本質就是對話，在現今瞬息萬變的環境中，已經是從MAP到APP的時代。市場戰略無法按圖索驥，而是與消費者共創、對話，形成通暢的迴路，才能抓緊市場脈動，進而回應顧客的需求。對於次世代數位相機的展望，不單只是拍照的樂趣，對於即時分享與傳遞上的應用，相信會是有更多互動

的可能性。