各位朋友們好：

投入很重要但沒人做、而我們正好有能力可以做的事情，一直是基金會努力的目標，「中小企業AI陪跑計畫」，正是由此初衷而生的專案。

台灣的強項是資通訊產業，因此無論是2016年的AlphaGo或2022年的ChatGPT，產業和學術界幾乎在第一時間就熱烈反應，很快就有許多名師和課程讓大家快速學習。不過，在熱熱鬧鬧的研討會、論壇與課程之後，卻也發現要落實到自己的企業時，往往才是真正卡關的開始。

有資料，但雜亂缺乏整理，而且整理起來不知道要花多少時間；要按照現有的資料來定義問題，還是先確認想解決的問題再來找資料，是另一個難題。就算前面關卡都克服了，但橫亙眼前的人才與資源缺乏，卻是最為現實且難解的問題。

中小企業AI陪跑計畫始於今年4月中旬一場300人的研討會，到上週四第一階段成果發表，共有六家企業提出能夠藉由AI協助解決並創造企業價值的題目。六家，看起來雖然不多，但每一家所投入的時間與心血都令人感動，也深深期待這些經驗能夠成為其他企業的鼓勵，持續擴大正面影響力。

人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲

本期目錄

• 讓AI走進中小型服務業的日常營運
• AI行銷為何不給力？沒問對問題，就會錯失機會
• 科技如何讓每一樣食物成為好的循環？
• 認識深度學習量化技術與應用

讓AI走進中小型服務業的日常營運

對於導入AI有經驗的人都知道，找到對的問題是關鍵，也是最難的階段，問題對了，大概就成功了一半。歷時四個月，2023 AI 陪跑計劃第一階段正式落幕，六家企業通過為期五週的課程學習，共同完成第一階段課程，並在最後一堂課的成果發表會上提出，透過AI解決企業營運痛點的專案應用。

AI行銷為何不給力？沒問對問題，就會錯失機會

AI的預測應該愈準確愈好，不是嗎？不一定。差勁的預測，有時候代價極為高昂，但有時候代價不那麼高；同樣地，超級精準的預測，在某些情況下的價值比較高。行銷人員，或更重要的是他們依賴的數據科學團隊，就常會忽略這一點。

科技如何讓每一樣食物啟動好的循環？

我們經常關注製造業應該如何因應ESG，似乎跟日常生活還有一些距離，但實際還有另一波國際趨勢，是透過民生產業來鼓勵個人與企業進行節能減碳。葉柏軍帶領團隊創造的Tasteme平台，透過媒合商家與使用者，可以有效解決即期食品，也讓消費者有機會以優惠價格嚐鮮。

認識深度學習量化技術與應用

量化技術能大幅縮減記憶體面積與深度學習模型的運算需求，使其更有效率且更容易部署於資源有限的裝置上。這場講座將與您分享能應用於深度學習模型的不同種類量化技術，並概略介紹神經網路壓縮框架（NNCF）。同時，也將介紹如何搭配OpenVINO工具套件實現最佳性能，一步步教您利用OpenVINO工具套件與YOLOv8打造具智慧功能的零售業排隊管理系統！