AI準備度, 策略觀點, 觀點 企業如何導入 AI ？策略、人才、運算資源盤點與規劃（上） 為瞭解台灣企業導入 AI 的現況，Google Cloud 與 AIF（人工智慧科技基金會）合作，針對 101 企業進行《2024 台灣企業 AI 準備度調查》，從基礎設施、數據、人員技能和經營策略等方面的調整著手，協助組織衡量在開始導入 AI 之前，還有哪些基礎建設急需填補。
精選書單, 觀點 你喜歡天才還是相信成長？組織心態如何影響業績表現 微軟執行長納德拉為何能帶領公司重返榮耀，推特的新老闆馬斯克卻讓公司陷入空前危機？因為領導者形塑出來的組織心態，會嚴重影響員工的行為，甚至是業績表現！
訂閱電子報 Google 發布台灣 AI 白皮書，產業挑戰、人才培育如何因應？ AI 技術的確突飛猛進令人目炫神迷，但只有技術並無法成為創造企業獲利與新成長曲線的動力，原因何在？是否有解？本週和下週的電子報，會從策略、技術、模型、資料以及組織文化等不同層面進行分析。
新創, 產業案例, 觀點 數位孿生 x 合成資料 x 生成式模型 MetAI 讓智慧製造成真 在數位轉型的過程中，資料是最不可或缺的資源。然而，一直以來製造業在邁向智慧化和數位轉型過程中，往往面臨數據不足的挑戰，無論是用於訓練人工智慧（AI）模型，或是進行產線優化，資料的缺乏往往成為瓶頸。Met AI 宇見智能透過生成式 AI 技術，結合數位孿生技術與合成資料，為製造業提供了創新的解決方案，利用數位孿生的環境源源不絕的產生高價值擬真資料，讓訓練 AI 模型的想法能夠成真。
實作應用, 技術 AI 如何應用在瑕疵檢測上 瑕疵檢測是許多製造業中關鍵的品質控制環節，傳統的瑕疵檢測方法主要依賴人工檢測或基於規則的方法，這些方法儘管具有一定程度的效果，但仍有不夠精準、效率低下和容易受到環境變化影響等問題。隨著人工智慧技術的發展，特別是機器學習和電腦視覺的進步，瑕疵檢測領域的技術不斷推陳出新，不僅可結合傳統手法提升準確率，還能透過生成式 AI 輔助生成訓練用的瑕疵資料，讓瑕疵檢測更精準、更符合快速更迭的產線週期。
精選書單, 觀點 文明背後的軟體：互惠利他是一種投資？ 廣達副總經理暨技術長張嘉淵曾提過，現在的人工智慧是將「人的智慧」透過數位技術，讓我們能夠更透徹拆解問題、預測甚至決策，因此，人工智慧如果要有突破，會來自於對人類智慧與思考模式的更深入了解。 那麼，在嘗試理解人工智慧前，也許可以先試著理解生物學？
python, 精選書單, 觀點 使用 ChatGPT 設計線上 AI 客服中心 對於想學習 Python 的程式初學者而言，《AI助攻 Python超級入門 》透過有意思且實際例子，讓初學者可以在 AI 的協助下，一邊玩耍一邊學好 Python，了解如何利用生成式 AI 幫忙寫程式。
精選書單, 觀點 AI 浪潮攪動半導體產業，輝達、三星如何因應？台灣還有優勢嗎？ 從貿易戰到晶片戰，美中對峙已揭示「得半導體得天下」的國家發展戰略；從全球化到去全球化，也預示「新亞洲供應鏈」將取代中國世界工廠的位置。身處在地緣政治角力、區域經濟興起的最前緣，臺灣科技業要如何運用自己的不對稱關鍵優勢，在合縱連橫的國際新局中，找到最有利的生機與商機？
