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# 電資產業論壇 - AI 趨勢及浪潮後
## 所謂的人工智慧
機器能夠「思考」、「下棋」、「聊天」、「跳舞」
- 深度學習範例 - AlphaGo

## 人工智慧 - 進程
1. 人工智慧需要的三大元素
- 演算法：眾多開源的演算法
- 硬體：強大的運算能力與高速網路
- 大數據：數據處理工具、數據處理模型
2. 近幾年的特色
- 計算智慧
- 感知智慧：CNN、深度學習
- 認知智慧：GNN、創造一幅畫、音樂等

## 消費者角色發展
1. 入口網站時代：Yahoo、msn
2. 搜尋引擎：google
3. 社交媒體：FB
4. 共用經濟：閒魚、airbnb
5. **AI普及，所有都和AI相關**

## 人工智慧和我們的未來
- 能被取代
- 重複性的任務
- 大量扎料處理
- 找錯誤與問題
- 無法被取代
- 創意思考
- 情感連結

## AI應用
- 人臉識別
- 自駕車
- 等級L1 ~ L5
- 現今只到L2(特斯拉的自動駕駛)
- 安全輔助駕駛：
- 對內：查看駕駛者有沒有疲勞
- 對外：掌控車外的情況
- 智慧零售
- 無人商店

## 未來的趨勢
- Data Center
- Automobile
- 智慧傢俱

## 不同的趨勢
- 用AI在判斷罪犯 => 用人臉辨識系統比對犯罪資料庫，找出嫌疑犯（雖然可以畫很快找到嫌疑人，但並無法確立找到的人就是罪犯）
- 從「雲端」走向「終端」
- AI的技術可以增加邊緣運算的能力

## 需要擔憂
- 人工智慧倫理學
- 社群
- 個資
- 隱私
- 中國的天網

## Kneron
- 獲獎：達靈頓獎
- 特色：
- NPU 架構，有別於 CPU、GPU 架構設計 AI 晶片
- 可重構

## 深度學習
- CNN
- RNN
- GANs
- RL
- TL

## 心得
Kneron 劉峻誠 創辦人暨執行長
創業故事，講師分享自己的小故事，因為太相信人，最後被追債，四歲的女兒被威脅要綁架她；但也因為太相信人，才會有朋友願意辭掉穩定的工作，來你的公司做沒有薪水的工作。
創業不是賺錢，而是一群團隊，在過程中一起學習，做幾想做的事情，就算失敗也不會懊悔。
醫療AI的重點是，必須要有很正確的資料，餵給AI去建構好的神經網路。
創業者要一直不斷學習，因為在創業初期，除了技術、想法本身，還有法律、經濟、管理上面必須要學習，所以在各個領域都略懂。
遇到阻礙能夠不倒下，是在創業者需要的特質，到最後承擔的是責任。
就「選擇」你想要的路就好，因為有些人適合創業，有些人就喜歡待在大公司，就看每個人的選擇。
歐美跟亞洲的學術環境最大的差異就是，亞洲的環境，會幫你在人生當中給你「正確」的答案，但是在歐美的文化，是很尊重每個人的想法。