人工智慧＆Scratch 410587003林俞均 410587026侯藹玲 410587032陳芸儀 410587036鄭涵庭 第三組 410587003林俞均 410587026侯藹玲 410587032陳芸儀 410587036鄭涵庭 410687073許妤瑄 410687078賴昕妤
CONTENTS 人工智慧 人工智慧 Scratch 1 2 3 語音辨識、3D環境辨識、感測器 雲端大數據、5G物聯網、深度學習 影片、網頁介紹、實作
01 人工智慧 語音辨識、3D環境辨識、感測器
語音辨識 自動語音辨識 電腦語音辨別 語音轉文字識別 人工智慧–語音辨識 目標是以電腦自動將人類的語音內容轉換為相應的文字。 Automatic Speech Recognition, ASR 語音辨識 電腦語音辨別 Computer Speech Recognition 語音轉文字識別 Speech To Text, STT
人工智慧–語音辨識 語音撥號 室內裝置控制 語音導航
人工智慧–3D環境辨識 3D感測技術是透過3D雷射掃描（3D感測）來建立一種非接觸、非破壞性技術來數位化捕捉物理對象的形狀。
人工智慧–感測器 自然界的許多訊號、資訊，要轉化為機器可以理解的訊息，進一步改變生活，感測器是最重要的關鍵，也是數位化轉型的一個重要部分。
自駕車 人工智慧–感測器
02 人工智慧 雲端大數據、5G物聯網、深度學習
人工智慧–雲端大數據 雲端運算（Cloud Computing）與大數據（Big Data）的結合。 雲端運算 指將運算能力提供出來作為一種服務，企業或個人可以透過網路取得。使用者所需的資料，不用儲存在個人電腦上，而是放在網路的「雲」上面，在任何可以使用網路的地方就可以使用。
雲端運算（Cloud Computing）與大數據（Big Data）的結合。 人工智慧–雲端大數據 雲端運算（Cloud Computing）與大數據（Big Data）的結合。 大數據 (巨量資料) 指大量、高速、多變的資訊資產，需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。 有以下幾個特性： 1.Volume(大量)2.Velocity(高速)3.Variety(多樣性) 4.Value(價值性)5.Veracity(真實性)
5G（第五代行動通訊系統）與物聯網（IoT，Internet of Things）的結合。 下一代行動網路聯盟（Next Generation Mobile Networks Alliance）定義了5G： 頻譜效率、覆蓋率、信令效率應比現今的4G增強許多 以10GB的速度支援數萬用戶 以1GB 的速度提供給同一樓辦公的所有人 延遲應顯著低於LTE（長期演進技術） 下一代行動網路聯盟認為5G應會在2020年推出 支援數十萬的並發連接 支援大規模傳感器網路的部署
人工智慧–5G物聯網 5G（第五代行動通訊系統）與物聯網（IoT，Internet of Things）的結合。 讓所有能行使獨立功能的普通物體，實現互聯互通的網路。 每個人都可以應用電子標籤將真實的物體上網聯結，通過物聯網用中心電腦進行集中管理、控制，也可以對家庭裝置、汽車進行遙控，以及搜尋位置、防止物品被盜等，類似自動化操控系統。 物聯網
深度學習 分析數據 預測未來 獲取數據 建立模型 人工智慧–深度學習(deep learning) 機器學習中一種基於對資料進行「表徵學習」的演算法。 透過模仿人腦的「類神經網路」（Neural network）來學習，經由獲取數據、分析數據、建立模型、預測未來等四個步驟，使機器可以像人類一樣辨識聲音及影像，或是針對問題做出合適的判斷。 不少深度學習演算法都以「無監督學習」的形式出現。所有資料都沒有標準答案，無法提供機器學習輸出判斷誤差使用，機器必須自己尋找答案。 深度學習 分析數據 預測未來 獲取數據 建立模型
人工智慧 5G物聯網–搜集資料的方式 雲端大數據–存放巨量資料的平臺系統 深度學習–機器以資料進行學習的有效手段
03 Scratch 影片、網頁介紹、實作
Scratch–影片、網頁介紹、實作 https://www.youtube.com/watch?v=OIGOnOX9mTo https://scratch.mit.edu/
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