智慧型系統在知識管理之應用 報告人：陳隆輝 高雄師範大學事業經營學系.

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1 智慧型系統在知識管理之應用 報告人：陳隆輝 高雄師範大學事業經營學系

2 報告內容 知識管理之介紹 智慧型系統之介紹 智慧型系統在知識管理之應用 補充：個人知識管理工具 結論 意見交流 2017/3/19

3 參考資料 知識管理，林東清著，智勝 管理資訊系統，第三版，Effy Oz 原著，滄海 應用類神經網路，葉怡成編著，儒林 全國博碩士論文網站
SDOS資料庫 2017/3/19

4 方法工具 → 解決問題 方法，工具 問題 大學所學 改善 研究所課程 驗證 期刊，論文 呈現，描述 其他（網站…） 證明 2017/3/19

5 知識管理？？ 智慧型系統？？ 對我有何幫助？？ 2017/3/19

6 知識管理之介紹

7 個人的知識、能力及群組與組織的績效

8 知識管理實施的成功案例（I） 巴克曼實驗室 德州儀器公司 瑞典Skandia財務公司 Hoffman-La Roche製藥廠 Dow化學公司
Chevron石化公司 休斯航太公司

9 知識管理實施的成功案例（II） 台積電的知識管理
有一年，英特爾來台灣準備找工廠代工生產晶圓。到台積發現台積有兩百六十六個缺點，就說台積不能當英特爾的代工廠。 半年後，台積努力將缺點降為六十六個 再半年後，只剩下六個。 參考資料：

10 知識管理實施的成功案例（II） 台積藉由持續的製程改善與製程創新，不斷累積精進的代工專業知識。
這些令人驚奇的數字背後，正顯示出台積最令人值得挖掘的不是一股可分配多少盈餘，股價會漲到多少，而是在張忠謀光環的覆蓋之下，旁人看不到的台積核心優勢──優異的知識管理能力。

11 知識管理實施的成功案例（II） 有專家問張忠謀：「台積的獲利有四○％，一定會吸引競爭者投入，你如何應付？」
張忠謀回答：「市場是大家的，你不能限制別人不能做，你要反過來自己要求自己。」 張忠謀也認為，像聯電常常挑戰台積，他卻不回應，因為他看的都是世界最好的企業，不斷地標竿學習，不斷地激盪出最好的知識。 2017/3/19

12 知識管理實施的成功案例（II） 台積每人每天由工作中、書本中挖掘出最好的工作方式以及專業知識。
台積人最感覺痛快的是，可以隨時把學到的新技術用在工作當中。「上面很容易接受新技術，也一直push我們要這樣做，」 2017/3/19

13 知識管理實施的成功案例（II） 一讀完什麼新書，就叫同仁趕快讀，這種分享知識的風氣散布在台積每個樓層。
最高領導者張忠謀一看到什麼好文章，隨時丟出來與同仁共享 台積發言人黃彥群也常在午餐時間，與同仁分享他新學習到的新知。 即使是出國，也不忘吸取最新的知識。「老闆出國，也常常在data mining（資訊挖掘）」。 2017/3/19

14 知識的定義 Davenport & Prusak （1998） 知識的型態：知識是一個流動、動態的混合體，隨時會隨著刺激與學習而改變更新。
組成分子：包括經驗、價值觀、情境資訊與專業洞察力。

15 知識的定義 Davenport & Prusak （1998）
主要功能：其能提供一個參考架構來評估與整合新刺激所產生的資訊與經驗，形成新的架構（學習）並可指導決策與行為。 儲存主體：其由知者的心智產生並且利用，在組織內不僅存在於文件與知識庫中，也存在於例行的工作、流程、實務與文化中。

16 內隱與外顯的光譜示意圖 2017/3/19

17 資料、資訊、知識與智慧的階層圖

18 知識管理（KM）的定義 林東清（2009） 組織為了提升存活能力與競爭優勢，對於存在組織內外部的個人、群組或團體內有價值的知識，進行有系統的定義、獲取、儲存、分享移轉、利用與評估等工作謂之。

19 組織知識管理實施的背景 KM的主要背景與驅動力量 因應全球化動態、快速的競爭市場 知識經濟體系的來臨 知識是最重要、最難模仿的策略資源
知識的爆炸與超載的問題 支援知識管理的IT工具普及

20 組織知識管理目的的層次架構圖

21 智慧型系統之介紹

22 智慧型系統 2017/3/19

23 智慧型系統 人工智慧 嘗試模仿人類頭腦的機器 智慧型系統 將人類的智慧嵌入資訊系統中，是屬於人工智慧的範圍 機器人學 使用來替代人力的機器人

24 機器人學 2017/3/19

25 機器人學 2017/3/19

26 智慧型系統 人工視覺 自然語音處理 專家系統 容許機器人在空間中移動並感應障礙物 使用在機器上來做整理與識別 辨識人類指令的程式
模擬人類專業的程式

27 智慧型系統 類神經網路 模糊邏輯 建立來解決問題並能學習及更新知識的程式 依據沒有明確界線的規則 更貼切的模仿人類解決問題的方式
使用在電器，火車，管理決策制定等

28 智慧型系統 基因演算法 使用達爾文原理的數學函數來改進應用 智慧代理人 自動穿梭於大量的資料中來選擇且傳遞最適宜的資訊

29 智慧型系統在知識管理之應用

30 智慧型系統在知識管理之應用

31 專家系統在知識管理之應用

32 專家系統（Expert System） ES的基本概念 ES的系統架構 專家系統對KM的主要支援功能

33 ES的基本概念 將專家的專業技能以經驗法則或其他表達方式存放在電腦的知識庫內，再經由系統內推理機制的推理作用來提供專家的意見，或指導使用者來解決問題 是一種在特定領域內具有專家水平解決問題能力的程式系統 範例：八德戶政申請須知專家系統 2017/3/19

34 ES的系統架構

35 知識表達的方法 IF-THEN 規則 最受歡迎的知識表達方法 亦稱為生產法則 系統以IF-THEN的敘述形式保存事實

36 知識表達的方法

37 知識表達的方法 知識工程 詢問專家適當的問題並轉譯至知識庫中 有些專家系統的開發需要數年的時間 知識工程師：專長於開發專家系統的程式設計師

38 ES的系統架構 擷取知識的工具 知識庫 專家系統內儲存法則的地方 用來詢問、紀錄、整理專家法則的知識工程師 支援擷取知識的方法、軟體工具
2017/3/19

39 ES的系統架構 推理引擎 對當前問題的條件或已知資訊，反覆匹配知識庫中的規則，獲得新的結論，以得到問題求解結果。在這裡，推理方式可以有前向和逆向推理兩種。前向推理是由輸入的事實往前啟動法則，逆向推理則先假設一個結論成立，看它的條件有沒有得到滿足。 2017/3/19

40 專家系統的法則與推理

41 ES的系統架構 解釋機制 專家系統將解決問題過程中所啟動的法則、推理過程與路徑顯現出來，讓使用者清楚瞭解為何專家系統能獲得如此的結果
2017/3/19

42 專家系統的分類 診斷型專家系統： 解釋型專家系統 預測型專家系統 設計型專家系統 決策型專家系統
2017/3/19

43 專家系統的分類 規劃型專家系統 教學型專家系統 數學專家系統 監視型專家系統 2017/3/19

44 作用中的專家系統 使用專家系統的商業領域 電話線路維護 信用評估 稅務規劃 內線交易偵測 礦藏探勘 灌溉和害蟲控制 柴油引擎故障預測
醫學診療 學生選課系統 LUXGEN F1專家問診系統

45 研究現況 查詢策略 （民國90年至今） all=expert system/專家系統 7851 / 2191 AB= 同上
篇數(SDOS/台灣博碩士論文） all=expert system/專家系統 7851 　/　2191 AB= 　同上 3131　 /　470 KW=　同上 694 　/　280 TI=　同上 573　 /　171 2017/3/19 查詢日期：

46 專家系統對KM的主要支援功能 知識的儲存 儲存公司內部專家知識，避免人員離職後知識的遺失
知識的學習與傳遞 新進人員可以透過ES學習問題的解決 2017/3/19

47 專家系統的限制 專家系統的三個限制 只能處理狹窄的領域 不具有常識 學習能力極為有限

48 案例推理系統在知識管理之應用

49 案例推理系統(Case-Based Reasoning, CBR)
CBR對KM的主要支援功能

50 CBR的基本概念 案例式推理是一種類比推理方法，是透過改編那些解決舊問題的方法來嘗試解決新問題，也就是利用尋找相似案例的推理法，找到解決舊問題的方法來適用於解決新的問題。

51 CBR的基本概念 案例式推理強調這樣的思想：人類在解決問題時，常常回憶過去積累下來的類似情況的處理，通過對過去類似情況處理的適當修改來解決新的問題。過去的類似情況及其處理技術被稱之為案例(CASE)。過去的案例還可以用來評價新的問題及新問題的求解方案，並且對可能的錯誤進行預防。運用這一基本思想進行推理被稱為CBR技術。

52 CBR的基本概念 例如早晨開車上班遇到塞車 我們會根據以前曾走過不塞車的路線來繞道
或者嘗試走一條不曾走過的路線，如果沒有遇到塞車，那麼我們便會將這一條路線記憶下來，下次遇到相似情況塞車，我們便可以嘗試此路線避開塞車的情況。

53 監察院『案例知識管理系統』 為了加強監察委員針對不同的調查案例，能夠快速提供案例相關之資訊，以利委員進行調查，因此擬建立「案例知識庫」提供各委員以網路查詢分享。利用「案例知識管理系統」建立案例知識庫，累積知識經驗達到知識共享及資料整合；以利調查作業推展。 2017/3/19

54 其他應用 在案例式推理的概念應用於電子商務的網站經營上，我們可以經由對應過去使用者的回應來推測新使用者的行為，例如根據以往的案例顯示，使用者會點選這個網站，故CBR蠻適用於為使用者提供服務上，使網站經營者更瞭解使用者的行為趨向。 2017/3/19

55 研究現況 查詢策略 （民國90年至今） All= Case-Based Reasoning /案例推理 361 / 230 AB= 同上
篇數(SDOS/台灣博碩士論文） All= Case-Based Reasoning /案例推理 361 　/　230 AB= 　同上 284　 /　20 KW=　同上 274 　/　13 TI=　同上 136　 /　17 2017/3/19 查詢日期：

56 CBR對KM的主要支援功能 重要案例與解決方案知識的儲存 新進人員的訓練 2017/3/19

57 類神經網路系統在知識管理之應用

58 類神經網路（ANN）系統 ANN的基本概念與架構 ANN的架構 ANN的主要應用 ANN對KM的主要支援功能

59 類神經網路之簡介 What Who 類神經 網路 How When Why Where 應用面 2017/3/19

60 是什麼（What）- 坊間課程 2017/3/19

61 是什麼（What） 是一種計算系統 包括軟體與硬體，使用大量簡單的相連接人工神經元來模仿生物神經網路的能力。
從外界環境或者其他神經元取得資訊，並加以非常簡單的運算，並輸出其結果到外界或者其他人工神經元 2017/3/19

62 例子 分辨男生，女生 身高 體重 髮長 聲音 2017/3/19

63 例子 兒童辨別身份 妹妹 姊姊 大姊姊 阿姨 阿婆 2017/3/19

64 是什麼（What） 監督式學習應用 從問題領域中取得訓練範例 (有輸入變數值，也有輸出變數)，並從中學習輸入變數與輸出變數的內在對映規則，以應用於新的案例 (只有輸入變數值，而需推論輸出變數值的應用)。 為現今類神經網路最重要、最成功的應用，約佔類神經網路應用的95%以上，而且已應用在許多行業中，包括「股價預測」、「汽車引擎診斷」…等。 2017/3/19

65 是什麼（What） 監督式學習應用 例子： 當老師在黑板寫上英文字母ABCD，並且向學童說明這些字分別是英文字母ABCD，學童便學習認字，下次老師在黑板寫時，雖然新寫的字與原字不完全一樣，但學童仍可認出是哪一個字母，因為學童已將各別字母的特徵普遍化，這種學習即監督式學習。 2017/3/19

66 是什麼（What） 監督式學習應用 常見模式： 感知機（Perceptron） 倒傳遞網路（BPN） 機率神經網路（PNN） 學習向量量化網路（LVQ） 反傳遞網路（CPN） 2017/3/19

67 是什麼（What） 非監督式學習應用 從問題領域中取得訓練範例 (只有輸入變數值)，並從學習範例的內在聚類規則，以應用於新的案例 (有輸入變數值，而需推論它與哪些訓練範例屬同一聚類的應用)。 2017/3/19

68 是什麼（What） 非監督式學習應用 例子： 當老師在黑板寫上英文字母ABCD，但「不」向學童說明這些字分別是英文字母ABCD，學童便學習將其分成幾種具相似特徵的種類，而且極可能是四類，下次老師在寫黑板時，雖然新寫的字與原字不完全一樣，但學童仍可將其歸入其中一類(雖然不知是哪一字母)，此即「非監督式學習」。 2017/3/19

69 是什麼（What） 非監督式學習應用 常見模式： 自組織映射圖網路（SOM） 自適應共振理論網路（ART） 2017/3/19

70 （What）生物神經元 2017/3/19

71 （What）人工神經元 (Artificial Neuron)
x>T ? Y Wn In 輸出(Output) 輸入(Input) 2017/3/19

72 類神經網路 (Artificial Neural Networks)
Input 1 Input 2 Output Input 3 Input N 2017/3/19

73 例子 男生，女生 身高 體重 髮長 聲音 2017/3/19

74 動物辨識 人腦 形狀 眼睛看 大小 輪廓 速度 2017/3/19

75 ANN之應用

76 如何運作（How） 學習過程（Learning） 回想過程（Recalling） 2017/3/19

77 如何運作（How） 軟體 專業類神經軟體 統計（數學）軟體外掛模組 資料採礦軟體 NeuroSolutions Neuroshell
NeuralWork Profession II Pcneuron 統計（數學）軟體外掛模組 Matlab neuralnet toolbox Statistica 資料採礦軟體 Miscrosoft SQL 2005 PolyAnalyst DataEngine 2017/3/19

78 為什麼（Why） 類神經網路之優點 高速計算能力 高容量記憶能力 學習能力 容錯能力 2017/3/19

79 發展史（When） 孕育期 誕生期 挫折期 重生期 成熟期 1956之前 『感知機』模式之前 1956-1968 1969-1981
1987- 2017/3/19

80 參與者（Who） 專案領導人 類神經網路工程師 Who 程式設計師 專案經理 領域專家 使用者代表 2017/3/19

81 應用面（Where） 科學與資訊 商業與金融 工業與工程 商業決策 氣象預測 故障診斷 醫學影像診斷 製程監控 犯罪行為聚類分析 決策諮詢
期貨交易決策，債券分級，信用卡盜用判斷，貸款審核，保單審核 商業預測 股價預測，利率預測，市場預測 商業分析 財務分析，稅務稽核 故障診斷 製程監控 決策諮詢 資料分析 最適化問題求解 氣象預測 醫學影像診斷 犯罪行為聚類分析 專家系統 疾病診斷 2017/3/19

82 應用面（Where） （以問題類型） 預測 預警 分群（類） 決策 2017/3/19

83 研究現況 查詢策略 （民國90年至今） all=neural network/類神經網路 17012 / 10495 AB= 同上
篇數(SDOS/台灣博碩士論文） all=neural network/類神經網路 17012 　/　10495 AB= 　同上 13497　 /　4482 KW=　同上 9543 　/　3496 TI=　同上 6930　 /　1892 2017/3/19 查詢日期：

84 ANN對KM的主要支援功能 新知識的創造 2017/3/19

85 智慧代理人系統在知識管理之應用

86 智慧代理人（IA）系統 IA的定義 IA支援KM的主要任務與功能

87 智慧代理人 是為個人使用者、企業流程或應用軟體，在沒有人為干預下執行特定的、重複的，以及可預期任務的軟體程式，智慧代理人使用內建或學習而來的知識庫來完成任務或代表使用者制定決策。

88 智慧代理人 Microsoft Office系列所搭配的小幫手，也是一種助教代理人，可以提示使用者如何完成任務。 2017/3/19

89 MSN虛擬喇嘛 參考資料：智慧型代理人之應用 -以虛擬喇嘛為例 2017/3/19

90 IA支援KM的主要任務與功能 資訊與知識的瀏覽與擷取 網站搜尋IA 決策支援與強化員工的知識
儲存重要知識，減少重複費時的作業 FAQ Agent, Agent 電子商務的IA 拍賣議價IA , 比價IA… 2017/3/19

91 比價IA 2017/3/19

92 研究現況 查詢策略 （民國90年至今） All= Intelligent Agents /智慧代理人 609 / 88 AB= 同上
篇數(SDOS/台灣博碩士論文） All= Intelligent Agents /智慧代理人 609 　/　88 AB= 　同上 368　 /　28 KW=　同上 188 　/　29 TI=　同上 80　 /　16 2017/3/19 查詢日期：

93 補充：個人知識管理工具

94 個人知識管理工具 DropBox Evernote

95 DropBox 2017/3/19

96 DropBox 多台裝置間檔案同步（從此忘記隨身碟） 提供檔案分享下載點（無限制私密傳檔） 和他人共享資料夾（檔案協同合作）
救援還原誤刪誤改檔案（歷史版本控管） 線上預覽文件（在行動裝置讀電腦檔案） 2017/3/19

97 Evernote 2017/3/19

98 Evernote 剪貼網頁內容： 隨手新記事： 編輯筆記：分類、標籤 找筆記時？都用搜尋 利用共享筆記本提供他人資料 2017/3/19

99 結論 善用雲端工具，做好個人知識管理 收集、管理和使用資訊的方式，決定了輸贏—比爾蓋茲 2017/3/19

100 謝謝！ 2017/3/19

101 意見交流 2017/3/19