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臺灣人工智慧學校

重點新聞(0120~0202)

人工智慧 培訓課程

臺灣人工智慧學校開學了!4大產業的員工最想成為AI人才

臺灣人工智慧學校近日正式開學了,第一期共有530名種子學員,課程以三個月為期,分為技術領域培訓班和經理人周末研訓班,其中,入選12周密集技術領域培訓班的學員中,來自電子業及製造業、資訊業、金融業和生技醫療4大產業占大多數,也顯示了這4大產業的員工紛紛想成為AI人才。

臺灣人工智慧學校目前暫時以中研院跨領域研究大樓7樓作為臺北校地,未來還會在臺北市和新北市找尋校地,也可能會在其他縣市建立分校。技術領域培訓班和經理人周末研訓班除了上課的時間不同之外,課程的目的也不一樣,技術領域培訓班主要是要培訓開發AI應用的工程師,而經理人周末研訓班學員是各產業中高階的經理人,主要是培養經理人對AI技術和相關的應用的宏觀,得以讓企業透過AI技術轉型時,能夠有更明確的方向和方法。

PTT 媒體業

鍵盤記者小心!PTT大神團隊打造臺版AI記者,一天自動寫出500篇熱門鄉民新聞

鍵盤記者恐怕面臨危機,PTT創辦人杜奕瑾領軍的臺灣人工智慧實驗室,近日推出記者快抄預覽版第一版,記者快抄是透過AI技術將PTT版上的熱門文章,重新撰寫為新聞,目前記者快抄每天可以從PTT熱門文章中,自動產出大約500篇文章,還能透過文章內容找新聞配圖,臺灣人工智慧實驗室也將記者快抄的成果於GitHub上開源釋出,包含網頁生成、前端與UI、爬蟲、AI演算法與文章生成。

記者快抄每30分鐘從PTT上擷取重要的文章,將文章拆解成句子,透過自然語言處理技術和深度學習演算法,撰寫成新聞,此外,AI記者還會收集每一篇文章的所有的回覆,包含「推」和「噓」的回覆,來了解大眾對於該篇貼文的反應。此外,臺灣人工智慧實驗室訓練了圖片搜尋引擎的RNN模型,這個模型會比對文章和圖片描述的文字相似度,來擷取與文章內容較相近的圖片,作為新聞圖片,AI記者不但可以用原文的圖片,還能自行搜尋相關的新聞圖片。

圖片來源:臺灣人工智慧實驗室

圖像標示 遷移學習

機器學習應用大爆發的重裝武器出爐!Google新AutoML服務登場,不懂ML也能自製企業級AI應用

Google近日於GCP發布新的機器學習服務AutoML,透過遷移學習將已訓練完成的模型,轉移到新的模型訓練過程,能夠用較少量的資料,訓練出機器學習模型,此外,Google還透過learning2learn功能自動挑選適合的模型,搭配超參數調整技術自動調整參數,讓企業只要將原始資料輸入後,能夠建立出符合自家需求的預測模型,就算不懂機器學習技術也能自製企業級AI應用。由於開發應用程式不難,解決了機器學習的技術門檻後,只要有開發能力,就算不懂機器學習知識,也能透過AutoML打造出一套企業級的機器學習應用或AI應用。AutoML服務上線後將先推出圖像自動標示的服務Vision,未來還會陸續推出語音、翻譯和自然語言處理等服務。

AutoML由2個神經網路組成,分別是控制器神經網路和子網路,控制器生成子模型架構,子模型架構透過特定的任務訓練並評估模型的品質,產生的結構將回饋給控制器,控制器將會將此結果,作為下一個循環修改的參考,AutoML即是重複執行設計新架構、評估、回饋、學習的循環,經過數千次的循環後,控制器能設計出最準確的模型架構。

圖片來源:Google

個人語音助理 飯店業

阿里巴巴中文AI語音助理首次登臺,進駐神旺飯店展示智慧住房體驗

阿里巴巴AI實驗室近日和旺旺集團旗下的神旺飯店宣布合作,讓中文智慧喇叭-「天貓精靈」進駐飯店住房,房客可透過AI語音助理控制窗簾、燈光、電視,臺北也在南京東路上的神旺商務酒店內一間行政套房展示這項服務,入住房客只要說中文就能播放音樂、查詢天氣外,結合Wi-Fi通訊及智慧開關,可聲控房間內的落地燈、電視機開關,但可惜無法聲控切換電視頻道、呼叫客房服務。

目前在全球智慧喇叭市場上,Amazon Echo遙遙領先其他業者,Google Home緊追其後,微軟則透過與合作夥伴合作試圖建立生態系急起直追,但這些智慧喇叭所搭載的AI語音助理都僅支援英文語音,無法支援中文,中國的百度、阿里巴巴等積極發展AI產品服務,其中阿里巴巴推出中文智慧喇叭「天貓精靈」,內建中文AI語音助理AliGenie。

擴增實境 影像辨識

臉書開源釋出自家AR核心辨識技術,能快速辨識影片中的物件

近日臉書AI研究院開源釋出了臉書AR技術的關鍵電腦視覺技術框架,物件辨識框架Detectron,可以快速在影片或圖片中辨識出物體,物件的形狀或邊緣,方便疊加影像,該物件辨識框架是由Python撰寫而成,並用深度學習框架Caffe2 執行,其中導入了多個熱門的物件辨識演算法。臉書AI研究院(FAIR)表示,Detectron的目標即是要提供物件辨識研究一個兼具品質和效能的程式,Detectron能夠彈性地支援快速導入和測試新研究,目前Detectron以Apache 2.0的開源框架於GitHub上釋出。

幾天後,臉書又打造出輕量版的物件偵測和分割架構MaskRCNN2Go,可在行動裝置上即時且準確地偵測人體的動作,MaskRCNN2Go架構是根據臉書自家的物件偵測和分割的架構Mask R-CNN,經過優化和調整後打造出的輕量版本,這套模型現在還在研究階段。

圖片來源:臉書

自然語言處理 影像生成

AI也會作畫!微軟用GAN搭配拆解單詞模仿人類作畫行為,看文字描述就能產生圖像

微軟AI研究院近日發布會作畫的AI機器人(Drawing bot),作畫機器人能夠透過文字描述,產生出與文字對應的圖像。微軟在作畫機器人中,加入對抗式生成網路,由2個機器學習的模型組成,一個生成器負責生成由文字描述畫出的圖像,另一個則是判別器,用來檢視文字描述與圖像是否相符,反覆不斷訓練,就能促使生成器產生最接近文字描述的圖像。

為了要模仿人類這項作畫的行為,研究人員創造了一套名為AttnGAN的神經網路,藉由將文字描述拆解為個別的單詞,並將這些詞與作畫的區域互相配對,來實現模擬人類作畫的行為,也就是在訓練AI產生圖像時,聚焦於個別的單詞,像是類似標題的文字描述,如此一來,相較於傳統的文字轉圖像方法,此方法所產生的圖像品質提升了3倍。AttnGAN還能從訓練資料中學習人類的常識,將這樣的知識萃取出來後,填補文字描述中缺少的圖像細節。

AI趨勢近期新聞

※Google與臉書相繼於法國投資AI研究中心

※阿里巴巴與微軟的AI系統在SQuAD問答測驗中雙雙打破人類紀錄

※臉書擴大AI研發領導階層,找來前Watson研發大將當總管,讓Yann LeCun更聚焦於前瞻AI科學研究

※趨勢科技結合業界辦AI比賽,一年舉辦四次,獎金20萬元

※資料來源:iThome整理,2018年2月。


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