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總是找不出錯誤，也許正是轉換視角的好時機

如果某個系統內發生錯誤而導致系統的產出變差，我們將這個錯誤移除並讓系統的產出恢復正常。這種方法論，在醫學領域叫診斷；在應用軟體開發領域，叫做除錯；在水電工領域，叫做抓漏。

擁抱AI時代，要能發揮海盜精神

連續五年舉辦的WiDS Taipei Conference，今年聚焦於「數據應用重構生活體驗」，並邀請海內外在資料科學領域貢獻卓越的女性講者，分享實務上的第一手資訊，帶領聽眾了解當代社會人們與數據的交互影響。而人工智慧科技基金會執行長溫怡玲也以「深思AI賦能的世界一從AlphaGo到ChatGPT」為題，跟大家分享AI時代的見聞。

實作解析, 技術

利用 PyTorch Lightning 與 CoreML 實現在 Apple 神經網路引擎進行加速運算

自 Apple 公司在自主研發處理器上取得成功後，各家媒體多將焦點放在卓越的媒體製作效能，以及不同情境下，處理器的效能檢測結果，卻忽略了 Apple 處理器上特別的 16 核心神經網路引擎(Neural Engine)。對 AI 工程師來說，不免好奇神經網路引擎是否能帶給大家不同的體驗以及使用方式。因此，本文將與大家分享 python 調用 Neural Engine 的方法，從 Neural Engine 執行結果所花費的時間來看，速度加速非常顯著。

Langchain, 實作解析, 技術

利用LangChain實作ChatPDF：問個問題，輕鬆找出文件重點

「一週又過去了，這次meeting的期刊報告你準備好了嗎？」、「說好的產業分析報告整理得怎麼樣了？」以上場景是否讓人覺得似曾相識？

人物訪談, 觀點

產業AI化必須往前走 ChatGPT只是亂流

人工智慧自 2017 年在台灣蔚為風潮，當時許多企業都在討論：「AI 可以怎麼應用在企業？白領工作者會不會被 AI 取代？」時至 2023 年，ChatGPT 的出現再次引發熱烈討論，不禁令人好奇，這些「ChatGPT們」的熱潮會持續多久？人工智慧科技基金會觀察，2017 年與 2023 年企業對於 AI 的問題基本毫無兩樣，此外，從《2022 產業AI化大調查》結果也發現，經過了四、五年，仍然只有不到三成的企業開始導入AI，究竟目前台灣產業AI化所面臨的關卡是什麼？

觀點, 產業案例

中揚光電：將老師傅的經驗程式化，創造不可取代的價值

隨著人力成本逐漸高漲，過往高度依賴人工的製造業勢必得面臨轉型議題，然而，許多經驗與專業都在師傅的腦袋中，該怎麼推動數位化呢？

產業案例, 觀點

睿均科技：透過 AI 使製程具可追溯性，打造讓客戶都驚豔的深度連結

根據經濟部「2022年中小企業白皮書」台灣中小企業家數超過159萬家，逾 98% 是中小企業。然而不論數位轉型或是邁向 AI，沒有大型企業的資源，要如何透過 AI 賦能，創造不被取代的價值？

產業案例, 觀點

以人工智慧打造長照網絡，6億筆資料實現精準照護

「長照」顧名思義就是長期照顧，也就是需要有人照顧才能夠生活，根據統計，已開發國家中約12%的高齡者有照顧需求，台灣將在2030年達到100萬人，是十分迫切需要解決的問題。台灣擁有頂尖的醫療技術，也有許多優秀的科技人才，但在醫療照護方面仍有許多行政作業必須仰賴人力操作，這對極具人力需求的長照產業來說，如何借用人工智慧協助？

數位轉型, 觀點

AI是成本，還是投資？ChatGPT 熱潮的省思與轉型策略

任何新科技都必須進入人類的經濟生活體系中，才會產生意義，簡單說就是要有商業價值，「好的科技是一個成本，還是一個投資？」人工智慧科技基金會執行長溫怡玲在「AI EXPO 2023 Taiwan」論壇上指出，成本可以視為花費；而投資則是為了能夠創造更多的收入與價值，這是台灣企業在進行數位轉型或是AI導入時的思考重點。