觀點, 精選書單 解讀數據背後隱含的陷阱：臥底經濟學家的10堂數據偵探課 我們生活的世界中，充滿著許多數字與統計結論。面對統計數字，許多人會急著討論技術性問題，例如樣本誤差、誤差範圍、數字升降、結論分析或是質疑真偽，卻很少懷疑最根本的事實：這些數字所計算的對象是什麼？用的是什麼定義？
觀點, 精選書單 使用相同數據，為何會得出相反的結論？ 《造局者》有答案 生活中一切都需要抉擇，我們總是想做出更好的抉擇，形塑更好的未來。《造局者》（Framers: Human Advantage in an Age of Technology and Turmoil）一書開宗明義說，人人都可以是「造局者」。
觀點, 精選書單 人工智慧晶片將打破半導體大廠的傳統產業格局 美蘇冷戰時期，被稱為第一島鏈的日本、韓國、台灣，再次成為中美角力的最前線，電子時報社長黃欽勇曾以「科技島鏈」形容日本、韓國、台灣共構的半導體供應鏈，與中國經濟有著高度連動的台灣，近幾年再度成為中美雙方拉攏的籌碼。
觀點, 精選書單 「陣列」還是「鏈結串列」？影響程式效率的關鍵概念 寫程式的過程中，有些概念十分重要，但並不是每個人都能真正理解，儲存資料格式：陣列與連結串列就是其中一項。為什麼已經學會程式語言，還需要了解演算法背後原理呢？
專欄, 精選書單, 趨勢, 人工智慧 預見20年後的世界：AI 2041 無接觸戀愛時代來臨？ 過去五年裡，AI不僅在圍棋、撲克、電競遊戲Dota2等比賽中，擊敗了人類世界的冠軍；甚至在諸多領域都有令人驚豔的應用成果。例如，在法律領域可以協助裁決；在醫療領域可以用於肺癌診斷；在物流、農業以及軍事領域，基於AI的無人機，也將徹底顛覆原有的運輸模式；聊天機器人及自動駕駛更是大家耳熟能詳的應用。
觀點, 精選書單 你用對模型了嗎？建模前必須了解資料科學這件事 要完成一個AI專案，少不了模型或是演算法以及資料，如何建立出一個好模型更是許多工程師關注的重點。當前有許多建模工具，如：TensorFlow、Keras、PyTorch 等，對於想要學習的人來說，無論是工具書或是線上教學，學習資源都非常多。但學會這些工具，就能建出一個好模型嗎？
精選書單, 觀點 數位轉型成趨勢，後疫情時代不該忽視管理的價值 當前台灣企業正面臨嚴峻的考驗，疫情警戒下，遠端工作興起，有些公司則必須採取人員分流上班，乍看以為只是工作模式與流程的調整，實則是對於組織領導人管理能力的考驗。AIF每月舉辦內部讀書會，經由閱讀、分享與腦力激盪，培養對於產業趨勢的敏銳度與觀察力。
觀點, 精選書單, 趨勢, 數位轉型 收入、淨利、成長率、利潤率誰是關鍵業績指標？向亞馬遜學習數據策略 在數位化的時代潮流下，許多企業都有數據指標，懂得即時追蹤、考量分析，但是大部分的企業家及高階主管卻無法從這些數據中，找到更多的資訊。在亞馬遜有一句名言：「凡事要有數據支撐。」在這方面，亞馬遜究竟有什麼過人之處呢？
觀點, 精選書單 當責精神：用QBQ培養解決問題的能力 科技的發展日新月異，即使現在科技一詞常與進步畫上等號，但其最重要的本質仍是為人類解決所遇到的問題或需求。面對AI浪潮，許多人將重點放在演算法的學習上，但演算法只是人工智慧的一小部分，學會尋找問題並且定義問題，才是決定人工智慧品質的關鍵。人工智慧基金會（AIF）每月舉辦內部讀書會，經由閱讀、分享與腦力激盪，培養同仁對於產業趨勢的敏銳度與觀察力。
