AI趨勢雙周報第26期：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

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

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。