Tag Archives: 機器學習

AI 產值破 4.4 兆美元！麥肯錫：機器學習求快更求準
作者 |發布日期 2024 年 01 月 30 日 12:59 |
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分類 AI 人工智慧 , Fintech , 數位內容
變收費圖勿用

兔年封關前股市衝破萬八，半導體和 AI 概念股功不可沒，生成式人工智慧不僅炒熱股市，也大大影響全球產業走向，根據麥肯錫最新研究報告指出，新一代人工智慧可為全球年生產力貢獻高達 4.4 兆美元，顯然 AI 世代已經來臨。

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入選《時代》百大 AI 影響力人物、間接幫助輝達創高峰的李飛飛是誰？
作者 |發布日期 2024 年 01 月 07 日 10:30 |
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分類 AI 人工智慧 , 名人談 , 科技教育

談到 AI 推手，不能錯過李飛飛（首圖中）。早在 2018 年，她就以「史上首位受邀華人女科學家」身分參加美國國會聽證會，以「人工智慧：能力愈大，責任愈大」一題對科技倫理發表高見。這門科學尚未成熟時，李飛飛就一心踏入電腦視覺領域，建立圖片資料庫 ImageNet，接續引領演算法、機器學習（machine learning）。此外，華人界 AI 專家李開復也形容她是「AI 的良心」，因為她甚早就轉往這項科技的人本關懷，提倡「以人為本」科學倫理。 繼續閱讀..

AI 競賽蘋果不缺席，研究人員低調發表多模態「雪貂」模型
作者 |發布日期 2023 年 12 月 25 日 13:19 |
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分類 AI 人工智慧 , Apple , 會員專區

蘋果和美國哥倫比亞大學研究人員在今年 10 月悄悄推出開源多模態大型語言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM），這項研究命名為「Ferret」（中文為「雪貂」），可以辨識圖像區域內的元素以回應查詢，創造更多應用可能性。

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數學家與機器學習方法能雙向奔赴，解決最難搞的數學難題
作者 |發布日期 2023 年 12 月 12 日 18:07 |
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分類 AI 人工智慧 , 會員專區 , 自然科學

對數學家來說，在紙上推論的數學公式純粹又優雅，因此有些學者認為靠電腦運算的 AI、機器學習正在破壞數學美學。但加州理工學院數學和理論物理學教授 Sergei Gukov 表示，當數學家結合人工智慧，可能引領人類進入解決難題的新時代。 繼續閱讀..

AI 也能打擊假酒！研究員開發氣相色譜法 AI 辨識工具
作者 |發布日期 2023 年 12 月 06 日 8:20 |
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分類 AI 人工智慧 , 會員專區 , 食品科技

歐洲每年光假酒就造成 30 億歐元（約新台幣 1,023 億元）損失，顯現此新型犯罪活躍程度與規模。科學家訓練出機器學習演算法，能基於幾十種化合物濃度的細微差異區分葡萄酒，可追溯葡萄種植區域與產地，讓冒充高級酒的劣質酒無所遁形。  繼續閱讀..

SpaceX 實習生利用 AI，破譯 2000 年前赫庫蘭尼姆古代卷軸
作者 |發布日期 2023 年 11 月 13 日 12:15 |
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分類 AI 人工智慧 , GPU , 會員專區

義大利維蘇威火山爆發後，火山灰迅速覆蓋了繁榮的龐貝古城，並波及另座鄰近的赫庫蘭尼姆（Herculaneum）古鎮，當地珍貴的古本手卷遭火山氣體薰黑，要從焦黑的紙面辨識文字可說是艱難的任務。不過，一位主修電腦科學的學生透過輝達 GeForce GTX 1070 和機器學習，成功破譯古羅馬莎草卷軸一個單詞，贏得 4 萬美元獎金。 繼續閱讀..

資料爭奪戰：AI 產業所需的資料有多重要？
作者 |發布日期 2023 年 11 月 13 日 8:00 |
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分類 AI 人工智慧 , 數位內容 , 會員專區

當前時代，資料的重要性已經不言而喻，它對於經濟發展、科技進步乃至社會治理都扮演著不可或缺的角色。隨著 AI 快速發展，資料成為了推動創新、塑造經濟格局和改變社會的核心。如今，在這個資料被視為新石油的時代，我們正見證一場前所未見的資料爭奪戰。

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歌迷等逾 40 年，AI 助披頭四「最後一首歌」Now And Then 發行
作者 |發布日期 2023 年 11 月 03 日 16:26 |
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分類 AI 人工智慧 , 數位音樂 , 會員專區

11 月 2 日是披頭四樂團（The Beatles）自 1995 年以來第一首「新歌」《Now And Then》發表的日子，這也是他們的最後一首歌。這首單曲背後的製作故事，讓許多人對於史上最偉大、最具影響力的搖滾樂團產生滿滿的興趣以及懷念。

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瑞士能源公司使用機器學習來預測太陽能發電量
作者 |發布日期 2023 年 10 月 06 日 7:50 |
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分類 AI 人工智慧 , 太陽能 , 會員專區

瑞士能源公司巴塞爾工業工程（ Industrielle Werke Basel，IWB）與大多數歐洲能源公司一樣，正積極推動可再生能源，面對可再生能源發電量波動，要如何整合到電網使用？若能事先預測，那麼調度起來就氣定神閒多了，為此找上了思愛普（SAP）引進機器學習來提升預測的正確率。 繼續閱讀..