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人工智慧產業技術發展綜析
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- 並列題名：Artificial intelligence
- 作者： 韓揚銘, NIKKEI ELECTRONICS等作
- 出版社：資訊工業策進會產業情報研究所
- 出版年：2021
- 集叢名：熱門產品研究系列
- ISBN：9789575818159
- 格式：PDF,JPG
- 附註：含附錄
人工智慧（AI）的研究，可說是如何將生物腦部功能模型化（單純化）的研究，由於深度學習的技術發展，使得國際大廠及研究機構投入許多資源至此領域，因此造就深度學習的軟體框架及原始碼的開放，開始讓產業界大量使用深度學習進行預測及判讀。
在生成技術方面，相對於傳統用於分類與辨識的人工智慧，可製作出與照片幾無差異的影像，或是與本人一模一樣聲音的「生成AI」，又被稱為新世代AI。除了可以大量產生辨識用AI用途的訓練資料之外，還可望大幅降低動畫描繪、商業設計、虛擬實境（VR）用影像之製作成本。
生成AI技術，在通訊與廣播領域也有很高的使用價值。因為相較於傳統基於規則的編碼技術與影像缺損的修復，採用深層學習的技術，不僅壓縮率可望大幅提升，且可發揮遠超過傳統的修復能力。然而在此過程中，判斷發送端的資料是否正確傳遞至接收端之指標與基準，也勢必面臨很大的改變。
此外在近年，較傳統深度神經網路（DNN）更接近腦部的「脈衝神經網路（SNN）」，在節能省電的效能方面，開始大幅凌駕DNN。美國Intel、IBM等一線大廠，也紛紛積極投入相關技術的開發。業界預估在不久的將來，SNN將可望取代DNN成為主流技術。
在自然語言處理方面，電腦是否能理解人類語言是人工智慧發展成熟的一項指標。自從大數據發展後，帶來自然語言技術與應用發展，產生Apple Siri、Google翻譯等諸多劃時代人工智慧應用。事實上，自然語言應用已經深入在企業、個人的許多日常應用中。包含：語音助理、社群聆聽、人資管理、疾病預防、授信分析等。
長久以來交談式AI是人機互動介面的發展重點，發展至今已有70多年的歷史。2010年IBM推出的Watson在問答競賽中稱霸，以及同年Apple推出的Siri，不僅證明了自然語言處理技術的成熟，更引領交談式AI走向商業化，近年更是全球大廠爭相投入的重點領域。其中深度學習與知識圖譜在未來的重要性備受專注。
在人工智慧領域迎來第三波熱潮後，知識圖譜是近年深受關注的關鍵技術之一。2012年Google首先推出了知識圖譜搜尋服務，證明知識圖譜在供需媒合的顯著效益，吸引各產業龍頭積極布局研發，並成功實踐了許多應用案例。
本書以人工智慧之技術發展為主題，彙整人工智慧新近的重要技術發展，包括自然語言處理與知識圖譜等相關技術，以及在各產業領域之應用，供產官學研相關人士作為參考。
在人工智慧領域迎來第三波熱潮後，知識圖譜是近年深受關注的關鍵技術之一。2012年Google首先推出了知識圖譜搜尋服務，證明知識圖譜在供需媒合的顯著效益，吸引各產業龍頭積極布局研發，並成功實踐了許多應用案例。
本書以人工智慧之技術發展為主題，彙整人工智慧新近的重要技術發展，包括自然語言處理與知識圖譜等相關技術，以及在各產業領域之應用，供產官學研相關人士作為參考。
- 前言(第I頁)
- 目錄(第III頁)
- 圖目錄(第IV頁)
- 表目錄(第VIII頁)
- 第一章 人工智慧產業發展動向(第1頁)
- 一、AI 產業發展現況與創新應用趨勢(第1頁)
- 二、2020 年人工智慧技術及產業趨勢觀測(第12頁)
- 第二章 人工智慧技術發展趨勢分析(第19頁)
- 一、深度學習發展及運用現況(第19頁)
- 二、技術再進化——生成 AI 之技術現況與應用趨勢分析(第24頁)
- 三、基準面臨變革——生成 AI 融入資通訊技術之趨勢分析(第35頁)
- 四、AI 技術新突破——神經網路 DNN 與 SNN 發展動向剖析(第44頁)
- 第三章 人工智慧自然語言處理與知識圖譜(第57頁)
- 一、自然語言處理於各應用領域之案例探討(第57頁)
- 二、交談式 AI 發展趨勢——從深度學習到知識圖譜(第75頁)
- 三、深度學習下知識圖譜技術演進與發展趨勢(第94頁)
- 第四章 結論(第107頁)
- 附錄(第111頁)
- 一、 英文名詞縮寫對照表(第111頁)
- 二、 中英文名詞對照表(第112頁)
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