人工智慧技術及應用的速度十分快速，甚至已改變各個產業的運行模式，越來越廣泛的AI應用未來又會如何發展呢？本期採訪了國立中山大學機械與機電工程學系嚴成文教授，聊聊未來5年哪些AI技術值得關注呢？對於文中所提到的GPT-3感興趣的讀者，可以接續閱讀電子報中的選文，工程師在此文中有對於GPT-3論文更清楚的介紹。

人工智慧發展如日中天，如何和電腦對話逐漸成為現代人必備的技能之一。「做資料分析一定要寫程式嗎？」相信許多人也有過類似的疑惑。隨著資料科學的演進，許多商業軟體逐漸成熟，常見的資料分析軟體可分為BI 工具、分析模型套裝軟體、程式語言，對於想踏入資料科學領域的人來說，哪種工具較為適合？本期內容也有詳細說明。

未來5年AI應用發展?這兩項技術是關鍵

智慧語音助理、推薦系統、人臉辨識等等，人工智慧(AI)已大舉進入我們的日常生活，人工智慧技術應用進步的速度十分快速，正在大幅改變各個產業的運行模式。企業該如何因應在這樣快速的轉變中跟上腳步？國立中山大學機械與機電工程學系的嚴成文教授又是怎麼看未來5年值得關注的AI技術呢？

從GPT-2到GPT-3，語言模型的未來？

2019年2月OpenAI發表了GPT-2模型，龐大的架構與優秀的文本生成能力引起了學界的關注。2020年5月，GPT-3強勢來襲，GPT-3到底懂些什麼?又懂到什麼樣的程度?本篇文章整理了GPT-3最新的論文概要，並分享訓練GPT-2模型生成中文文本的結果，究竟成果如何？

資料科學家如何選擇最適合自己的工具？

「做資料分析一定要寫程式嗎？」是許多分析人會面臨的抉擇與問題，程式的入門是相對比較高的門檻。但隨著資料科學的演進，許多商業軟體都逐漸成熟。然而，程式語言百百種，如何選擇自己適合的工具就很重要。這篇文章以一個資料科學家的觀點出發，分析當前熱門的R、Python 與 Julia三種程式語言，提供讀者一些工具選擇參考。

新能源車發展的資安危機

電影裡，駭客利用遠端遙控大批車輛攻擊特定對象，場面駭人。雖然現實中要透過衛星一次控制那麼多車，短時間還難以達到，但要遠端控制汽車卻是可能的事。目前汽車上的資安防護並未受到重視，市面上也不乏強制熄火、控制音響或冷氣等相關與車有關的資安案例。這場論壇邀請產官學研各界專家，從傳統車輛到智慧車輛、硬體到軟體、有線到無線的多元角度，探索車輛安全相關技術及可能存在的攻擊手法與威脅，深入了解相關法規與標準，形塑新的資安產業並取得舉足輕重的地位。