CH03　資訊管理的智慧觀點：技術篇.

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1 CH03　資訊管理的智慧觀點：技術篇

2 本章大綱 AI時代的來臨 AI對人類工作所產生的衝擊 AI對社會經濟與決策所產生的衝擊 AI的基本技術架構 深度學習

3 3.1.2 AI的基本概念

4 3.1.3 AI具備的優勢

5 3.1.4 AI的主要議題

6 3.2.2 何種工作最容易被取代

7 3.2.3 何種工作不容易被取代

8 3.3 AI對社會經濟與人類決策所產生的衝擊

9 3.4 AI的基本技術架構

10 3.4.1 法則學派(1/2)

11 3.4.1 法則學派(2/2)

12 3.4.2 機器學習學派 機器學習(Machine Learning)指的是：機器透過以往資料的學習，找到資料的特徵(Features)規則後，建立數學統計模型，對之後輸入的資料進行分析與判斷的一種人工智慧技術謂之。2. 機器學習的主要步驟 機器學習主要有下列四個步驟： 訓練資料獲取(Train Data Acquisition)。 資料特徵的選擇(Feature Selection)與特徵擷取(Feature Extraction)。 建立預測模型(Predictive Model Building)。 以此模型來判斷未來。

13 圖3-11 法則學派與機器學習學派的比較

14 機器學習的主要類型

15 3.4.2 監督式學習(1/2)

16 3.4.2 監督式學習(2/2)

17 傳統統計模型與類神經網路的比較分析

18 3.4.4 非監督式學習

19 3.4.5 半監督式學習

20 3.4.6 增強式學習

21 3.5.1 類神經網路系統 (Artificial Neural Network, ANN)

22 ANN的架構

23 3.5.2 深度學習(1/3)

24 3.5.2 深度學習(2/3)

25 3.5.2 深度學習(3/3)

26 3.5.3 人工智慧學習商業化的主要促動力量 除了上述的深度學習之外，造成人工智慧2012年以後急速商業化的主要原因，就是所謂的「跳舞」(DANCE)，即Data、Algorithm、Network、Cloud、Ex-ponential Growth Hardware。 大數據(Data) 演算法(Algorithm) 網路(Network) 雲端(Cloud) 指數形進步的硬體(Exponential Growth Hardware)

27 圖3-23 深度學習的重點與特色