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社群瘋傳的AI繪畫技術，是怎麼煉成的？

近十年來，深度學習領域技術的快速發展，為人們帶來許多方便的應用，例如機器翻譯、影像識別、物體定位等，深度學習也成為許多軟體開發者必備的武器。越來越多工具的開發，也降低了學習的門檻，許多沒有資料科學相關背景的學習者，也可以透過Keras和TensorFlow等先進工具，快速建構有趣的深度學習應用。

技術, 實作解析

GAN的基礎應用分享：如何合成逼真的車牌影像

車牌作為汽機車的身分證，車牌辨識在門禁、執法與行駕等情境中非常重要，其技術需要很多代表性的車牌作為訓練集，但是車牌影像取得不僅困難、還有隱私的考量。那麼，我們能不能利用cycleGAN相關的image-to-image技術，以及使用styleGAN相關的image generation技術等，合成出逼真的車牌影像增加資料的豐富性？

ESG新賽局, 總體經濟, 趨勢, ESG

當綠天鵝遇上黑天鵝 2022下半年的經濟風險

世界經濟論壇（WEF）在今年的全球風險報告中點出，位居前3名的經濟風險都跟氣候變遷密切相關；2020年國際清算銀行（BIS）發表「綠天鵝報告」，定義氣候衝擊是「綠天鵝」，極可能將造成下一個系統性金融風險。

ESG, 陳來助, 數位轉型, 趨勢

進入ESG大航海時代，企業如何找尋航道？

15世紀開始，許多歐洲國家為了找尋新的機會與資源，開始遠洋航行到世界各地，這段「大航海時代」的開啟，不僅擴張了歐洲國家的政治與經濟版圖，甚至影響了工業革命的出現。但是，在歐洲開啟大航海時代之前100年，中國的「鄭和」早已七次下西洋，規模、船隻大小和人員都遠勝百年後的歐洲國家，為什麼卻沒有引領中國成為海上霸權？

人工智慧, 精選書單, 觀點

你夠了解製造場域嗎？智慧製造的關鍵要點

智慧製造是近年來十分熱門的關鍵詞，透過各項技術的結合使製造過程自動化、智慧化，隨著AI技術的快速進展，許多企業也嘗試導入AI進行轉型，然而，企業在過程中多半會遇到許多說不出口的隱痛。不少人誤以為人工智慧就是學習各式的模型們，但在實務的應用上，建立模型只佔了整個專案中的一小部分，想要解決智慧製造的問題，更需要從更高的角度，系統性的思考。

新創, 資料科學, 人工智慧, 趨勢

從生態圈概念出發，打造「達爾文之海」協助AI新創

2017年台灣產業界掀起人工智慧熱潮，然而當時有經驗的AI人才據估計不到1000人；2019年中，第一本從台灣產業角度出發的專書《人工智慧在台灣》正式出版，產業AI化、AI產業化成為大家耳熟能詳的詞彙；智慧製造、智慧醫療、智慧農業、智慧零售……雖然橫跨各種不同領域，但不需解釋，大家都知道「智慧」指的就是人工智慧。

新創, 數位轉型, 趨勢

打造適合創新環境，才是產業轉型的基礎

疫情衝擊加上不穩定的國際政經局勢，詭譎多變的全球市場與快速變化的科技，當前企業經營與永續之路充滿了諸多挑戰。近來，許多企業在尋找下一波創新動能時，會選擇與新創企業合作，新創投資已成為近來驅動企業突破既有格局、探索新市場的方式之一。但企業與新創該如何尋找適合的對象？

新創, 人工智慧, 趨勢

2022 上半年台灣 AI 生態系地圖公佈：資料安全性與開放將是關鍵議題

隨著人工智慧技術日趨成熟，許多產業開始注意到新技術即將帶來的變革，提供AI技術服務的公司相應而生。人工智慧科技基金會（AIF）與AppWorks Accelerator、台智雲TWS合作，公布2022年上半年「台灣 AI 生態系地圖」（Taiwan’s AI Ecosystem Map First Half 2022）。透過每半年更新一次的地圖持續發掘更多潛力在地新創，並盤點AI發展能量，從中也觀察到幾個趨勢與挑戰值得與大家分享。