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title: Mechine Learning
tags: [MyNTUST]

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# Mechine Learning

###### tags: `MyNTUST`

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Open
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Speaker
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- 劉峻誠
- Albert
- 耐能智慧股份有限公司 總經理/執行長
- 出版書籍
    - Deep Learning : Hardward Design


KNEO EDGE AI+
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{%youtube adMe_lkMQuU %}

- 講者公司的產品
- AI platform
- https://www.kneron.com/tw/
- 暗指集中式 AI (FB, Google) 最終會控制人類
- Edge AI
    - 不會洩漏你的資訊給中央伺服器

Concept
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- keep your digital assets yours
- easily apply to different situation

Products & Applications
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Chip
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- KL520
- KL720
- feature
    - low power consumtion
    - ~0.5w
    - support video/image/audio processing

Application
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- 台北智慧自來水表
- 台北世貿
- 中興巴士
- 鴻海 MIH
- Toyota
- Honda
- 台銀
- 彰銀
- 台達電

hardward product
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- USB dongle
    - 快速 AI 化
    - AI 簡單化
        - 不懂 AI 也能玩
    - [buy it](https://www.icshop.com.tw/product-page.php?28115)
- 智慧水錶
- 智慧門鎖
    - 一年不用換電池
- 自動體溫+臉部監測
- 自駕車
    {%youtube ap8-kBrR-uU %}

Q & A
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1. 就個人所知，區塊鍊的特色是不可否認性，請問 KNEO 網路是否運用了這個特色？若是，這個特色如何應用在 KNEO 網路中？若否，請問 KNEO 網路結合了區塊鍊及 AI 的哪些特色？
    A: 區塊鍊有許多特色，如去中心化、數位資產、公私鍊。KNEO 網路將學習到的知識上鍊，可以輕易回溯找出問題。也可以將各種行為紀錄，作為數位資產做後續利用。
    
2. 現在疫情期間出入各場所需戴口罩，人臉辨識的應用該如何因應？
    > 來不及問

3. 現在監控科技發達，未來是否可能出現反監控機制？
    A: GAN，善於創造。目前人類對於GAN技術仍然不熟悉，常用於偽造角色生成。可以利用於生成特殊雜訊干擾 AI 辨識。
    
4. Dongle 宣稱 2-3 天就可 train 出一個可用的 model，但就傳統經驗所知，訓練模型需要大量數據，dongle 如何在短時間內蒐集這麼多的數據？
    A: 犧牲準度，一般常規模型準度普遍達 99% 以上，而 dongle 短時間訓練出的模型普遍準度在 80% 左右。

5. 一般 AI 產品都是部署在雲端上，開放 API 供人使用。但邊緣運算將 model 放在晶片上是否會造成技術容易洩漏？
    A: 會用亂碼及 BlockChain 保護，參考 [官網](https://www.kneo.ai)。

6. 競爭對手如何與你競爭？
    A: 大力推廣、壓低價錢。
    
7. 日用品 USB 插槽並不普及，貴公司如何讓 USB dongle 普及？
    A: 並不只有 USB 介面。USB 是為了面對普羅大眾。
    
8. 開發智慧門鎖時遇到的困難？
    A: 雙胞胎、化妝、口罩、背光，
    
9. CV 辨識率中，無法辨識的少數如何補償？
    A: 準度其實是商業語言，若今天找到破綻，則準度是 0。業界有 NIST 標準指令集。
    
10. GAN 能否應用於遊戲開發，例如場景生成、功能精緻化？
    Ａ: 可以，但創造一個遊戲仍有困難（目前沒有實際產品）。
    
11. 驗貓血尿的應用，是如何採集樣本及訓練？
    A: 參 YouTube，基本上是用 camera 拍。
    {%youtube a2uJ-yR7j-c %}
    
12. 有什麼是 AI 做不到的？
    A: 有規範的、固定的工作較容易被取代。AI 駕駛目前較不容易被取代，除非全部都自動駕駛。總而言之，沒有規則、常有例外需要處理的工作不容易被取代。