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人工智慧簡介與應用

蘇東興副教授

明新科大資工系

2024/4

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教材網址

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資料科學深度研習

https://2022-datascience.blogspot.com/p/blog-page_13.html

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內容

  • 簡介
  • 深度學習
  • 深度學習種類
  • 深度學習過程
  • 文字生成
  • 圖片生成
  • 結語

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AI、5G、物聯網、雲端

  • 林百里解釋:
    • 人工智慧是飛行員引領方向
    • 5G則是引擎帶動飛機起飛
    • 而雲端產業（Cloud）則是飛機的機身承載這些產業所需要的內容
    • 至於乘客則是由IoT物聯網來扮演，由於他們是收入的主要來源，所以要讓他們開心滿意，乘客才會買單、這架飛機才能起飛。

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預測5G應用 : 3G🡪4G🡪5G

5G時代的生活

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AI、5G、物聯網、雲端

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AI 黃金十年

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未來成長最快速的行業

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資工系 No. 1

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教學與研究領域�人工智慧+物聯網+大數據

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AI 黃金十年

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人工智慧

  • 李開復(人工智慧來了)
    • 定義一 : AI就是令人覺得不可思議的電腦程式
    • 定義二 : AI就是與人類思考方式相似的電腦程式
    • 定義三 : AI就是與人類行為相似的電腦程式
    • 定義四 : AI就是會學習的電腦程式
    • 定義五 : AI就是根據對環境的感知做出合理行動，獲致最大效益的電腦程式

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人工智慧

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見多識廣、舉一反三、無師自通、百發百中。

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人工智慧、機器學習、深度學習

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人工智慧

機器學習

深度學習

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第三波AI浪潮的觸媒

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陳昭明: 深度學習 專題實戰

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人工智慧應用

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明新科大 資工系 AI 專題創作1/3

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明新科大 MUST Be AI 網站

咖啡豆分類機

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明新科大 資工系 AI 專題創作2/3

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明新科大 資工系 AI 專題創作3/3

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除草機器人

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摘水果機器人

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內容

  • 簡介
  • 深度學習
  • 深度學習種類
  • 深度學習過程
  • 文字生成
  • 圖片生成
  • 結語

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神經網路-深度學習

  • 模仿人腦分層結構中的互連節點或神經元，它會建立一種可讓電腦用來從錯誤中學習並持續改善的適應型系統。
  • 「用訓練的方法找出一個函數，將輸入的資料映射到正確的答案」(台大李宏毅教授2017機器學習第一講)

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神經元 - 腦神經細胞的神經元

  • 人類的大腦十分複雜，據估計大腦擁有超過300億個使用各種方式連接的「神經元」（Neuron），能夠使用神經元之間的連接來傳遞訊息和處理訊息（電子脈衝訊號），可以讓人類產生記憶、思考、計算和識別的能力。

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大腦奧秘(神經網路)

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什麼是深度學習 –是一種神經網路

  • 深度學習就是模仿人類大腦神經元（Neuron）傳輸的一種神經網路架構（Neural Network Architectures）。

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樹突

軸突

突觸

腦神經細胞

訊號傳遞

神經網路傳遞動畫

神經訊號傳遞

羅倫佐的油

(ALD腎上腺白質退化)

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神經細胞-突觸

訊號傳遞

化學訊號 + 電子訊號

腦神經內的運輸

神經網路連結建構

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分割紅色資料與黑色資料

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Y = -1*X + 79

Y = 1.3*X -10

(1.3, -10) 好的參數

(-1, 79) 不好的參數

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手寫數字辨識-神經網路

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究竟神經網路是什麼？ (by 3Blue1Brown )

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神經網絡如何學習

32 個神經元

13002權重參數(樹突、突觸)

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手寫數字辨識-神經網路-特徵捕捉

究竟神經網路是什麼？ (by 3Blue1Brown )

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神經網絡如何學習 神經網路 3D 模擬

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正向傳播計算

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正向與反向傳播計算

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神經網路-特徵捕捉

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內容

  • 簡介
  • 深度學習
  • 深度學習種類
  • 深度學習過程
  • 文字生成
  • 圖片生成
  • 結語

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深度學習種類

  • 監督式學習:給定標準答案
  • 非監督式學習:沒有給定標準答案
  • 增強學習:透過獎賞與懲罰回饋機制

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內容

  • 簡介
  • 深度學習
  • 深度學習種類
  • 深度學習過程
  • 文字生成
  • 圖片生成
  • 結語

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深度學習過程

  • 資料蒐集
  • 資料標籤(Labeling)
  • 區分訓練與測試資料集
  • 神經網路設計
  • 神經網路訓練
  • 神經網路測試

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深度學習-蒐集資料-青蛙、蟾蜍辨識

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深度學習-標籤(Labeling)青蛙、蟾蜍辨識

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深度學習-訓練與測試資料集

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訓練資料集約70%-80%

測試資料集約20%-30%

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深度學習-神經網路設計

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深度學習-訓練-青蛙、蟾蜍辨識

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神經網路模型

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深度學習-預測-青蛙、蟾蜍辨識

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青蛙?�(0.19)

蟾蜍?

(0.81)

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AI 體驗網站

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資訊工程系畢業出路

  • 軟體設計工程師、系統分析師、系統整合工程師、資訊安全工程師、網頁設計師、 資料庫工程師。
  • 半導體產業、如IC設計產業、IC測試工程師、IC設計工程師。
  • 通訊產業、網路產業、網路管理工程師、。
  • 手機產業、資訊家電產業。
  • 電腦遊戲產業、動畫工程師、數位內容產業。
  • 韌體工程師等工作。

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資訊工程系畢業出路

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大碩研究所

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資工系 十大熱門職缺

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結語-1

  • 不瞭解人工智慧-深度學習 終身遺憾
  • 不瞭解人工智慧-深度學習竅門 遺憾終身
  • 人工智慧 深度學習 威力強大的工具，不用太可惜。
  • 人工智慧 深度學習 非常有趣
  • 人工智慧技術博大精深，學習的資料大爆炸，比摩爾定律成長還快….……..
  • 一般人都高估科技一年後的發展，但也低估五年後的發展

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結語-2 在這波AI浪潮如何自處

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資料來源 : 台大李宏毅教授