人工智慧

此標籤共有 45 篇文章

No-Code時代來臨,為什麼你更需要學AI?
人工智慧, 趨勢

No-Code時代來臨,為什麼你更需要學AI?

根據國際研調公司Gartner預估,全球至2024年將有65%的應用程式會從Low-Code平台開發,只要透過圖形介面、拖拉組合,即使沒有程式背景的使用者也能輕鬆使用工具完成工作。不過,若企業想要導入No-Code AI工具,終究要先了解自己要解決什麼問題、面臨什麼困境,並且培養具AI知識的員工仍是必須的成本。

  • 楊育青
穿戴式裝置所帶來的健康數據發展及產業應用變革
人工智慧, 趨勢

穿戴式裝置所帶來的健康數據發展及產業應用變革

時至今日,人們口中的「穿戴式裝置」早已從簡單的計歩功能,逐步演進成具備監測多種身體數值的功能,更能透過生活中長期活動的數據蒐集,藉以研究與電子病歷資料(EHR)中慢性疾病的關聯性。加拿大人工智慧新創 Lydia AI 日前發表一份穿戴式裝置數據報告指出,隨著近幾年亞太地區 (APAC) 穿戴式裝置的逐漸普及與快速發展,預期將對未來的健康保險產生影響。

  • AIF EVENT
你夠了解製造場域嗎?智慧製造的關鍵要點
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。

  • AIF Editor
從生態圈概念出發,打造「達爾文之海」協助AI新創
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。

  • 溫怡玲
    溫怡玲
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
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。

  • 楊育青
全球大數據專家麥爾荀柏格:資料並非AI時代的石油
趨勢, 人工智慧, 資料科學

全球大數據專家麥爾荀柏格:資料並非AI時代的石油

對於人工智慧發展略有概念的人或許都曾聽過,在2016、2017年時產業界經常將資料比喻為「新時代的石油」,但在全球知名大數據專家麥爾荀柏格(Viktor Mayer-Schonberger)與知名科技新聞記者蘭姆格(Thomas Ramge)合寫的《資料煉金術》書中直言,這樣的比喻是不對的,因為在數位經濟中,價值創造的方式跟過去完全不同,而也正因為這種不算正確的類比,使得很多傳統企業的數位轉型往往以失敗收場。

  • 溫怡玲
    溫怡玲