AI超級電腦的挑戰
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。
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從數位化到智慧化，AI落地將遇到哪些挑戰
從2018年初成立第一天起，推動產業AI化就是AIF不曾改變的使命。儘管基金會創辦人陳昇瑋博士離開已經兩年，但我們不改初衷，期待透過不間斷的努力，完成他的未竟之志──「讓找不到人才不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙，建立自己的問題自己解決的文化，打破被技術殖民的慣性，促成產業轉型，建立社會信心。」
大數據時代下的關鍵能力：人人都該具備的資料素養
從2020年開始，無論身處哪一種產業，與疫情、未知的變動共存，相信都是我們正在學習的功課；這樣的功課往往讓人不安、驚慌，但也就在摸著石頭過河的情況下，看見了新的可能性，並培養出更強大的韌性。
迎接新科技生態系，如何管理不可預測的未來？
供應鏈和生態系究竟有什麼不一樣？為什麼AI時代必須改用生態系的觀點來分析產業發展？這樣的改變又會造成哪些影響？期待透過本週電子報的文章，開啟我們對於未來的新想像和對話。
除了神經網路，人工智慧還有什麼可能？
2018年初AIF正式成立，大約也正是台灣產業開始熱烈討論AI的同時，「AI會不會取代人的工作、統治人類？」「導入AI可以讓公司多賺錢嗎？」至今一直都是熱門問題。雖然在過去的這四年，AI的技術發展與應用早有長足進步，但對於AI的錯估與誤解，仍然相當普遍。
「碳管理」怎麼管？企業轉型如何接軌國際？
為了讓同事們建立跨領域學習與分享的習慣，AIF內部的讀書會一直被列入重要工作項目之一。這個月讀的是《領導者的數位轉型》，直接看英文書名或許更清晰：”Competing in the Age of AI”
AI Security：關鍵技術、未來趨勢重點一次掌握
有人說人工智慧是「高級軟體」，從技術層面來看是正確；也有人說是引領第四波工業革命的動力，就應用的廣泛與對商業模式的翻轉來看，也沒有錯。那麼，人工智慧的持續發展究竟會把人類帶到什麼地方？
時局動盪，台灣需要發展定義未來的能力
雖然早在一月份俄羅斯與烏克蘭的緊張關係就受到全球矚目，雖然俄國總統普丁再三否認，但俄國還是在台灣時間上週四入侵烏克蘭，引發國際社會不安騷動，隔天，歐美國家也立即宣布多項措施展開經濟與科技制裁。
資料科學的應用－當現實比想像更棘手
這幾年不停被討論的數位轉型或人工智慧，背後本質其實都是資料驅動（data-driven）；談論導入人工智慧的各種困難時，也常常聽到資料處理才是關鍵。究竟當中有哪些細節需要思考？在本期電子報有詳細分享。