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人工智慧/深度學習技術與應用剖析
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人工智慧與先進機器學習是由多種科技與技術所組成,例如深度學習、神經網路、自然語言處理(Natural-Language Processing, NLP)。這些先進技術超越了傳統以規則做為運算基礎的演算法,進而創造出能理解、學習、預測、適應環境、甚至自行運作的系統,也是讓智慧機器能顯得更「聰明」的原因。隨著深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)、GPU和大數據(Big Data)技術發展的成熟,人工智慧應用即將跨入全新里程碑,預計將掀起一波應用浪潮。Gartner甚至預言,十年後,將很難找到不具備某種人工智慧功能的科技產品或應用。

過去人工智慧的成本非常昂貴,因其執行的演算法是模擬人腦運算,也就是龐大的平行運算,這與現有電腦的運算模式是完全不同的。目前市面上已出現不少專用的人工智慧晶片,像是英特爾的Intel Xeon Phi、NVIDIA的人工智慧超級晶片Tesler P100 GPU等,且價格有下降的趨勢。在晶片對人工智慧的支援更加完善後,將可實現人工智慧邊緣運算(Edge Computing),讓物聯網(IoT)進化成AIoT(AI+IoT),並在各個應用領域開枝散葉,創造出可觀商機。

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