人工智慧, 趨勢 打破產業穀倉 AI Junior Award培養想像未來的AI人才 從2017年人工智慧開始成為台灣各界所關注的顯學開始，學術界、產業界與政府都投注相當多資源，而AIF就是在已故董事長陳昇瑋博士號召下，以「賦能企業培育人才、推動產業AI化」為使命，所成立的非營利法人組織。
人工智慧, 趨勢 AI專案成不成功，最大的關鍵是「資料」 「Garbage in, garbage out」是人工智慧專案中常聽見的一句話，很多時候，我們以為蒐集到資料就可以開始，其實並不然，因為資料的處理往往佔據整個專案大半的時間，且處理的好壞也會影響專案成敗。為何有這麼大的影響呢？成功大學電機工程學系教授黃仁暐帶你一探究竟。
人工智慧, 趨勢 從數位化到智慧化 企業AI落地將面臨哪些棘手挑戰？ 隨著人工智慧(AI)技術發展日趨成熟，企業對於發展AI已由探索期，逐漸進入落地AI應用的階段。然企業在導入AI之際，也開始面臨隱私權、效益評估、可信度等挑戰。近年產業AI化的腳步加快，為滿足更多應用場景，市場也陸續提出解決AI應用痛點的技術/方案。2022 Taiwan AI EXPO開展在即，請隨DIGITIMES Research一起catching the waves，透視AI大趨勢。
人工智慧, 趨勢 站在未來 用AI描繪即將到來的2025 是否曾經想過，2025 年的未來世界會是什麼樣子？無人駕駛計程車愈來愈普及，或是機器人已經負責工廠大半的產線工作？或者是......？AI 技術日新月異，許多創新已超乎原本的想像，也逐漸融入日常生活中，甚至成為環境、社會、產業等重要議題的解決方案。
人工智慧, 趨勢 資料科學應用實例：如何從數據中找出高齡者的交通需求？ 資料處理是一種利用數據幫助人進行決策的方法，探討用模型去解讀不同的資料與意涵，採用新的知識和經驗的戰略，從資料中發現價值。決策的方式正在改變，我們如何運用機器的優勢來轉換知識，降低對經驗的依賴，進而幫助個人或組織，從中做出更好的決策，將會是資料處理派上用場的時候。
數位轉型, 趨勢 淨零碳排大限逼近！企業可透過「情境建模」掌握方向 距離各國簽署「巴黎協定」2030 碳排量減半、世界各國宣誓「2050 淨零碳排」的目標已迫在眉睫，行政院也即將在今年提出「2050 年淨零碳排路徑草案」，低碳、減碳甚至零碳已經不是標語或口號，而是直接影響企業能否在未來十年、二十年生存的關鍵議題。
趨勢, 數位轉型 從生產價值到環境價值的追求，工廠裡的轉型是怎麼一回事？ 近十年來，製造業十分積極投入工業4.0，直到去年歐盟正式提出一個名詞：「Industry 5.0」。它和4.0的差別是什麼呢？除了生產價值，人的價值或環境的價值更被重視。
人工智慧, 趨勢 導入AI前哪些事情要注意？那些年，工廠裡的AI技術 製造業長期以來是台灣的強項，我們不僅有產業的Know-How，也有完整的供應鏈支持，更擅長在一定的成本下，提升產品的質量和可靠性。隨著人工智慧技術逐漸普及，許多工廠老闆也開始思考要不要投入人力及資源導入AI，寄望透過新技術提升產能、降低成本。但是，現實的工廠中，在導入AI技術的過程中，又會遇到哪些困難呢？
