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台灣人工智慧學校
台北總校第三期暨經濟部 AI 技術人才專班
結業典禮
主辦單位: 財團法人科技生態發展公益基金會
台灣資料科學協會
執行單位: 財團法人人工智慧科技基金會
協辦單位: 中央研究院資訊科學研究所
中央研究院資訊科技創新研究中心
贊助企業: 台塑企業、奇美實業、英業達集團、
義隆電子、聯發科技、友達光電
貴賓致詞
校長致詞
4
9/29 開學典禮
5
6
7
8
[台灣人工智慧學校] 台北總校第三期結業典禮 - 執行長談話
逐漸地對人工智慧越來越熟悉
今天
9/27 與中山大學簽訂南部分校經理人班
12
13
南部分校經理人班 (中山大學國研大樓)
14
南部分校經理人班 (中山大學國研大樓)
11/17 第一屆校友年會
15
台灣人工智慧學校校友會成立
12/8 新竹分校二期開學典禮
17
12/15 新竹分校二期開學典禮
18
1/3 年度成果發表會
19
1/5 台中分校二期開學典禮
20
1/11 人工智慧學校、榮總、東海
跨域聯手進軍醫療AI
21
1/25 今周刊人工智慧學校特輯
22
https://event.businesstoday.com.tw/2019/2019AIProject/part3.html
台灣人工智慧學校
結業校友問卷調查
回收問卷數: 248 份 (應收 980 份)
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
結業後就業狀況
24
是
否
72%
15%
4%
7%
2%
回到原公司服務
找到新工作
自行創業
等待機會
學校進修
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
學習人工智慧後,對工作的幫助程度
25
0
10
20
30
40
50
60
70
80
1 2 3 4 5 6 7 8 9
2.3%
0.6%
2.9%
1.7%
18%
14%
26.2%
20.3%
12%
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
台灣人工智慧學校對您最大的幫助為何?
26
0 40 80 120 160 200 240
工作技術提升
與許多人工智慧同好交流
獲得人工智慧相關知識
找到適合應用於企業中的題目
找到工作夥伴
其他
44.2%
64%
92.4%
25.6%
8.7%
2.4%
(可複選)
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
結業後,工作是否與 AI 應用發展相關?
27
27%
67%
6%
是
否
部分相關
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
在推動及發展 AI 應用上,曾遇到的挑戰?
28
是
否
0 18 36 54 72 90 108 126
資源不足
IT 基礎建設不足
資料品質不佳或無法取得
管理階層支持不足
找不到合適題目
找不到合適人才
成果無法推動上線
創業資金困難
創業夥伴難尋
其他
43.1%
35%
59.1%
32.1%
33.6%
39.4%
13.9%
14.9%
13.6%
4.2%
其他回應包括:
1. 支援不足
2. 人才不願意到南部工作
3. 資料尚未全部整合於一處
4. 單打獨鬥
5. 人工智慧是未來目標,非現階段計畫
(可複選)
Why many AI projects failed?
沒有找到對的題目
沒有找到對的人
沒有所需的資料
資料品質欠佳
拿不到需要的資料 (Data Silo)
第一個目標設定太大 (過高的期待)
無法進行實驗
作業流程不能改變
過早要求 ROI
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
人工智慧導入進程
31
成功
案例
開放
文化
資料
生態
技術
工具
流程
整合
先以成功案例
來創造價值及
營造信心
打破部門間的
隔閡,讓資料
可以分享及集
中處理
選擇正確的人
工智慧技術工
具,建立團隊
或尋找技術伙
伴
讓人工智慧技
術成為工作流
程的一部分
人與人工智慧
協同增進生產
力
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
State of AI In The Enterprise, 2018
32
Deloitte interviewed 1,100 IT and line-of-business executives
from US-based companies in the 3rd quarter of 2018.
82% of enterprise AI early adopters are seeing a positive ROI from
their production-level projects this year.
69% of enterprises are facing a “moderate, major or extreme”
skills gap in finding skilled associates to staff their new AI-driven
business models and projects.
63% of enterprises have adopted machine learning, making this
category the most popular of all AI technologies in 2018.
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
State of AI In The Enterprise, 2018
33
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
State of AI In The Enterprise, 2018
34
35
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 36http://bangqu.com/g394k4.html
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
LIMITATIONS OF AI
38
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45
爸爸想把小孩背起來,但他太重了,所以背不起來。
爸爸想把小孩背起來,但他太虛弱了,所以背不起來。
46
What we can and cannot today
What we can have
Safer car, autonomous car
Better medical image
analysis
Personalized medicine
Adequate language
translation
Useful but stupid chatbots
Information search,
retrieval, filtering
Numerous applications in
energy, finance,
manufacturing,
commerce, law, …
What we cannot have
(yet)
Machine with common
sense
Intelligent personal
assistants
“Smart” chatbots
Household robots
Agile and dexterous robots
Artificial General
Intelligence (AGI)
47
Change is the only constant.
- Heraclitus (535 BC - 475 BC)
(Slide Credit: Albert Chen)
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 55
Mobile computing, inexpensive sensors collecting terabytes of data, and the
rise of machine learning that can use that data will fundamentally change the
way the global economy is organized.
- Fortune, “CEOs:The Revolution is Coming,” March 2016
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 56
https://www.israel21c.org/food-expiration-dates-are-about-to-undergo-a-revolution/
57
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
Precision Medicine
59
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 60(Credit: 李開復, 《AI 新世界》)
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 62(Credit: 李開復, 《AI 新世界》)
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
人機協作
Camelyon Grand Challenge in 2016
根據切片檢查偵測轉移性乳癌
The Winning Team
深度學習演算法: 92.5%
病理科醫師: 96.6%
兩者合作: 99.5%
人類與機器擅長不同的預測層面
人類與機器犯不同類型的錯。
確認這兩種不同的能力,結合人類與機器的預測來克服這
些弱點,這樣的組合可以大幅減少錯誤率。
63
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
machine-learning model from 30,000+ deals from the last decade that draws from
many sources, including Crunchbase, Mattermark, and PitchBook Data. For each deal,
we looked at whether a team made it to a series-A round by exploring 400 features and
identified 20 features as most predictive of future success.
One of the insights we uncovered is that start-ups that failed to advance to series A had
an average seed investment of $0.5 million, and the average investment for start-ups
that advanced to series A was $1.5 million.
Another example insight came from analyzing the background of founders, which
suggests that a deal with two founders from different universities is twice as likely to
succeed as those with founders from the same university.
from the 2015 cohort of seed-stage companies, 16 percent of all seed-stage companies
backed by VCs went on to raise series-A funding within 15 months. By comparison, 40
percent of recommended by ML (2.5 times improvement)
Human + AI would yield the best performance: 3.5 times the industry average
64
https://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/a-machine-learning-
approach-to-venture-capital
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
AI 發展才正開始
今天的 AI 如同 1994 年的 World Wide Web
今天學 ML 可能如同 1994 年學寫 HTML and CGI
技術快速進展及堆疊,這是最值得投資技術的時代
AI 在許多領域有殺手級應用,是技術人投入重點領域的黃
金時代
AI 不會在這裡停住,AI 技術才剛開始發展
70
71(Slide Credit: McKinsey&Company)
機器學習在各行各業都已有許多充滿潛力的應用
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 72
Mobile computing, inexpensive sensors collecting terabytes of data, and the
rise of machine learning that can use that data will fundamentally change the
way the global economy is organized.
- Fortune, “CEOs:The Revolution is Coming,” March 2016
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
地球自轉速度恆常,但地表活動迭代加速
73
35%
45%
60%
70%
1973 to 1983 1983 to 1993 1993 to 2003 2003 to 2013
% of top companies were new not new
74
75
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 76
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
Red Queen Effect
77
It takes all the running you can do, to keep in the same place.
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
Smarter, Not Harder
78
It is not the strongest of the species that
survives, nor the most intelligent, but the
one most responsive to change.
— Charles Darwin
“
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
DIGITAL
TRANSFORMATION
數位轉型
79
陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣
Getting the World to Do the Work for You
80
What the pupil must learn, if he learns anything at
all, is that the world will do most of the work for
you, provided you cooperate with it by identifying
how it really works and aligning with those realities.
If we do not let the world teach us, it teaches us a
lesson.
— Joseph Tussman
“
感謝
• 蔡明順校務主任
• 行政及助教同仁
• 超過 50 位講師及演講者
• 台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電
• 國立交通大學、亞洲大學、逢甲大學、東海大學、國立中山大學
• 企業夥伴、學術夥伴
• 中央/地方政府、法人及企業
• …
台灣人工智慧學校招生中…
82
台北第五期
截止: 6/4
開學: 7/20
新竹第三期
截止: 3/19
開學: 5/4
台中第三期
截止: 4/16
開學: 6/1
南部第一期
截止: 2/15
開學: 3/16
400 學員 x 每年 3 期 x 4 校區
= 每年培養 4800 AI 工程師 / 經理人
83
台灣人工
智慧學校
顧問諮詢 產學連結
技術推廣 社群交流
新創輔導 職涯發展
台灣人工智慧學校將不只是學校
人才媒合
http://jobs.aiacademy.tw/
85
專為人工智慧人才 / 職缺設計的媒合網站。
校友刊登的職缺需求將定期發送給所有校友。
http://jobs.aiacademy.tw/
謝謝你
台灣人工智慧學校
產業 AI 化 實戰部隊訓練領域專家 + AI 經理人升級
從人才培育開始,
讓台灣在 AI 世代更具競爭力。

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