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臺灣人工智能學(xué)校正式開(kāi)學(xué)了！密集技術(shù)領(lǐng)域培訓班的學(xué)員，以來(lái)自電子業(yè)及制造業(yè)、信息業(yè)、金融業(yè)和生技醫療4大產(chǎn)業(yè)占大多數 臺灣人工智能學(xué)校正式開(kāi)學(xué)了！密集技術(shù)領(lǐng)域培訓班的學(xué)員，以來(lái)自電子業(yè)及制造業(yè)、信息業(yè)、金融業(yè)和生技醫療4大產(chǎn)業(yè)占大多數；臺灣人工智能實(shí)驗室，近日推出記者快抄預覽版第一版，透過(guò)AI技術(shù)將PTT版上的熱門(mén)文章，重新撰寫(xiě)為新聞，每天可以從PTT熱門(mén)文章中，自動(dòng)產(chǎn)出大約500篇文章 臺灣人工智能學(xué)校開(kāi)學(xué)了！4大產(chǎn)業(yè)的員工最想成為AI人才 據羿戓信息所了解，臺灣人工智能學(xué)校近日正式開(kāi)學(xué)了，第一期共有530名種子學(xué)員，課程以三個(gè)月為期，分為技術(shù)領(lǐng)域培訓班和經(jīng)理人周末研訓班，其中，入選12周密集技術(shù)領(lǐng)域培訓班的學(xué)員中，來(lái)自電子業(yè)及制造業(yè)、信息業(yè)、金融業(yè)和生技醫療4大產(chǎn)業(yè)占大多數，也顯示了這4大產(chǎn)業(yè)的員工紛紛想成為AI人才。 臺灣人工智能學(xué)校目前暫時(shí)以中研院跨領(lǐng)域研究大樓7樓作為臺北校地，未來(lái)還會(huì )在臺北市和新北市找尋校地，也可能會(huì )在其他縣市建立分校。技術(shù)領(lǐng)域培訓班和經(jīng)理人周末研訓班除了上課的時(shí)間不同之外，課程的目的也不一樣，技術(shù)領(lǐng)域培訓班主要是要培訓開(kāi)發(fā)AI應用的工程師，而經(jīng)理人周末研訓班學(xué)員是各產(chǎn)業(yè)中高階的經(jīng)理人，主要是培養經(jīng)理人對AI技術(shù)和相關(guān)的應用的宏觀(guān)，得以讓企業(yè)透過(guò)AI技術(shù)轉型時(shí)，能夠有更明確的方向和方法。 媒體業(yè) 鍵盤(pán)記者小心！PTT大神團隊打造臺版AI記者，一天自動(dòng)寫(xiě)出500篇熱門(mén)鄉民新聞 鍵盤(pán)記者恐怕面臨危機，PTT創(chuàng )辦人杜奕瑾領(lǐng)軍的臺灣人工智能實(shí)驗室，近日推出記者快抄預覽版第一版，記者快抄是透過(guò)AI技術(shù)將PTT版上的熱門(mén)文章，重新撰寫(xiě)為新聞，目前記者快抄每天可以從PTT熱門(mén)文章中，自動(dòng)產(chǎn)出大約500篇文章，還能透過(guò)文章內容找新聞配圖，臺灣人工智能實(shí)驗室也將記者快抄的成果于GitHub上開(kāi)源釋出，包含網(wǎng)頁(yè)生成、前端與UI、爬蟲(chóng)、AI算法與文章生成。 記者快抄每30分鐘從PTT上擷取重要的文章，將文章拆解成句子，透過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和深度學(xué)習算法，撰寫(xiě)成新聞，此外，AI記者還會(huì )收集每一篇文章的所有的回復，包含「推」和「噓」的回復，來(lái)了解大眾對于該篇貼文的反應。此外，臺灣人工智能實(shí)驗室訓練了圖片搜索引擎的RNN模型，這個(gè)模型會(huì )比對文章和圖片描述的文字相似度，來(lái)擷取與文章內容較相近的圖片，作為新聞圖片，AI記者不但可以用原文的圖片，還能自行搜尋相關(guān)的新聞圖片。 圖片來(lái)源：臺灣人工智能實(shí)驗室 圖像標示 遷移學(xué)習 機器學(xué)習應用大爆發(fā)的重裝武器出爐！Google新AutoML服務(wù)登場(chǎng)，不懂ML也能自制企業(yè)級AI應用 Google近日于GCP發(fā)布新的機器學(xué)習服務(wù)AutoML，透過(guò)遷移學(xué)習將已訓練完成的模型，轉移到新的模型訓練過(guò)程，能夠用較少量的數據，訓練出機器學(xué)習模型，此外，Google還透過(guò)learning2learn功能自動(dòng)挑選適合的模型，搭配超參數調整技術(shù)自動(dòng)調整參數，讓企業(yè)只要將原始數據輸入后，能夠建立出符合自家需求的預測模型，就算不懂機器學(xué)習技術(shù)也能自制企業(yè)級AI應用。由于開(kāi)發(fā)應用程序不難，解決了機器學(xué)習的技術(shù)門(mén)坎后，只要有開(kāi)發(fā)能力，就算不懂機器學(xué)習知識，也能透過(guò)AutoML打造出一套企業(yè)級的機器學(xué)習應用或AI應用。AutoML服務(wù)上線(xiàn)后將先推出圖像自動(dòng)標示的服務(wù)Vision，未來(lái)還會(huì )陸續推出語(yǔ)音、翻譯和自然語(yǔ)言處理等服務(wù)。 AutoML由2個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )組成，分別是控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和子網(wǎng)，控制器生成子模型架構，子模型架構透過(guò)特定的任務(wù)訓練并評估模型的質(zhì)量，產(chǎn)生的結構將回饋給控制器，控制器將會(huì )將此結果，作為下一個(gè)循環(huán)修改的參考，AutoML即是重復執行設計新架構、評估、回饋、學(xué)習的循環(huán)，經(jīng)過(guò)數千次的循環(huán)后，控制器能設計出最準確的模型架構。 個(gè)人語(yǔ)音助理 飯店業(yè) 阿里巴巴中文AI語(yǔ)音助理首次登臺，進(jìn)駐神旺飯店展示智慧住房體驗 阿里巴巴AI實(shí)驗室近日和旺旺集團旗下的神旺飯店宣布合作，讓中文智能喇叭-“天貓精靈”進(jìn)駐飯店住房，房客可透過(guò)AI語(yǔ)音助理控制窗簾、燈光、電視，臺北也在南京東路上的神旺商務(wù)酒店內一間行政套房展示這項服務(wù)，入住房客只要說(shuō)中文就能播放音樂(lè )、查詢(xún)天氣外，結合Wi-Fi通訊及智能開(kāi)關(guān)，可聲控房間內的落地燈、電視機開(kāi)關(guān)，但可惜無(wú)法聲控切換電視頻道、呼叫客房服務(wù)。 目前在全球智能喇叭市場(chǎng)上，Amazon Echo遙遙領(lǐng)先其他業(yè)者，Google Home緊追其后，微軟則透過(guò)與合作伙伴合作試圖建立生態(tài)系急起直追，但這些智能喇叭所搭載的AI語(yǔ)音助理都僅支持英文語(yǔ)音，無(wú)法支持中文，中國的百度、阿里巴巴等積極發(fā)展AI產(chǎn)品服務(wù)，其中阿里巴巴推出中文智能喇叭「天貓精靈」，內建中文AI語(yǔ)音助理AliGenie。 增強現實(shí) 影像辨識 臉書(shū)開(kāi)源釋出自家VR-MR/' target='_blank'>AR核心辨識技術(shù)，能快速辨識影片中的對象 近日臉書(shū)AI研究院開(kāi)源釋出了臉書(shū)AR技術(shù)的關(guān)鍵計算機視覺(jué)技術(shù)框架，對象辨識框架Detectron，可以快速在影片或圖片中辨識出物體，對象的形狀或邊緣，方便迭加影像，該對象辨識框架是由Python撰寫(xiě)而成，并用深度學(xué)習框架Caffe2 執行，其中導入了多個(gè)熱門(mén)的對象辨識算法。臉書(shū)AI研究院（FAIR）表示，Detectron的目標即是要提供對象辨識研究一個(gè)兼具質(zhì)量和效能的程序，Detectron能夠彈性地支持快速導入和測試新研究，目前Detectron以Apache 2.0的開(kāi)源框架于GitHub上釋出。 幾天后，臉書(shū)又打造出輕量版的對象偵測和分割架構MaskRCNN2Go，可在移動(dòng)裝置上實(shí)時(shí)且準確地偵測人體的動(dòng)作，MaskRCNN2Go架構是根據臉書(shū)自家的對象偵測和分割的架構Mask R-CNN，經(jīng)過(guò)優(yōu)化和調整后打造出的輕量版本，這套模型現在還在研究階段。 自然語(yǔ)言處理 影像生成 AI也會(huì )作畫(huà)！微軟用GAN搭配拆解單詞模仿人類(lèi)作畫(huà)行為，看文字描述就能產(chǎn)生圖像 微軟AI研究院近日發(fā)布會(huì )作畫(huà)的AI機器人（Drawing bot），作畫(huà)機器人能夠透過(guò)文字描述，產(chǎn)生出與文字對應的圖像。微軟在作畫(huà)機器人中，加入對抗式生成網(wǎng)絡(luò )，由2個(gè)機器學(xué)習的模型組成，一個(gè)生成器負責生成由文字描述畫(huà)出的圖像，另一個(gè)則是判別器，用來(lái)檢視文字描述與圖像是否相符，反復不斷訓練，就能促使生成器產(chǎn)生最接近文字描述的圖像。 為了要模仿人類(lèi)這項作畫(huà)的行為，研究人員創(chuàng )造了一套名為AttnGAN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，借助將文字描述拆解為個(gè)別的單詞，并將這些詞與作畫(huà)的區域互相配對，來(lái)實(shí)現模擬人類(lèi)作畫(huà)的行為，也就是在訓練AI產(chǎn)生圖像時(shí)，聚焦于個(gè)別的單詞，像是類(lèi)似標題的文字描述，如此一來(lái)，相較于傳統的文字轉圖像方法，此方法所產(chǎn)生的圖像質(zhì)量提升了3倍。AttnGAN還能從訓練數據中學(xué)習人類(lèi)的常識，將這樣的知識萃取出來(lái)后，填補文字描述中缺少的圖像細節。 
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