各位朋友們好：

前陣子有機會採訪某大科技集團董事長，設定要討論的是品牌願景與定位，不過董事長一開始沒有直接回答這個問題，而是從組織核心價值談起：「分享」(sharing) 與「基礎」(fundamental)。

董事長談話內容很具啟發性，日後或許有機會再完整分享，本週先談談從fundamental延伸出來的一些想法。董事長說，無論任何專業知識或技術，都必須掌握最基礎的本質，才能夠深入淺出、以簡御繁，例如，愛因斯坦能夠教會小學生什麼是相對論，但我們一般人就算在大學裡苦讀一整個學期，仍然一知半解。

那麼，人工智慧的基礎是什麼？應該大部份的人可以同意，資料與電腦運算能力都是不可或缺的；而人類有很多看起來混亂失去理性的行為，是否也有一些簡單的基本原則能夠預測？本週電子報就跟各位分享一些「基礎」的文章

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

AI超級電腦的下一步？

「台灣杉二號」是科技部在2017年花費4年時間、耗資50億元，並曾打進全球前20大超級電腦。隨著計畫預算在2020年結束，營運權轉由台智雲接手。這台始於國家計劃的超級電腦後續將如何應用？對台灣的AI產業發展能帶來哪些幫助？

資料前處理為何重要？

隨資料需要考慮的面向包括資料來源、處理方式、儲存位置、特徵選取、如何計算資料間的相似度與距離等問題。黃仁暐說，資料科學家的任務除了設計演算法之外，更要知道該領域的知識或是能跟領域專家合作，才能掌握資料的特性並選擇適用的處理方式，才不會影響到後續模型的結果。

掌握群眾行為的不敗公式

本書副標題「掌握群眾行為的不敗公式」已經告訴讀者，作者發現了幾個基本原則，應該可以用來解釋社會現象，書中透過許多有趣的例子向讀者說明複雜的社會行為，背後原因可能非常簡單。雖然我們無法預測一個人的行為，但一群人的行為卻可以預測出來。為什麼呢？

【AI CAFÉ 線上聽】GAN的基礎應用分享活動

利用午間時間線上學習AI知識！帶您了解生成式對抗網路（GAN）的基礎概念及強大應用，由本會AI 工程師帶您認識 GAN 的原理，理解如何生成資料，解決分析時資料集不夠的問題；達成圖像轉換的任務，以及光禾感知科技的軟體工程師，分享「車牌辨識」的專案應用實例。透過本次活動能讓您學習到GAN的生成及訓練概念，及如何應用於產業的實例，帶您認識更多人工智慧領域知識。