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臺灣人工智能學校正式開學了！密集技術領域培訓班的學員，以來自電子業及制造業、信息業、金融業和生技醫療4大產業占大多數 臺灣人工智能學校正式開學了！密集技術領域培訓班的學員，以來自電子業及制造業、信息業、金融業和生技醫療4大產業占大多數；臺灣人工智能實驗室，近日推出記者快抄預覽版第一版，透過AI技術將PTT版上的熱門文章，重新撰寫為新聞，每天可以從PTT熱門文章中，自動產出大約500篇文章 臺灣人工智能學校開學了！4大產業的員工最想成為AI人才 據羿戓信息所了解，臺灣人工智能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，來自電子業及制造業、信息業、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。 臺灣人工智能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。 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能實驗室，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，臺灣人工智能實驗室也將記者快抄的成果于GitHub上開源釋出，包含網頁生成、前端與UI、爬蟲、AI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復，包含「推」和「噓」的回復，來了解大眾對于該篇貼文的反應。此外，臺灣人工智能實驗室訓練了圖片搜索引擎的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：臺灣人工智能實驗室 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也能自制企業級AI應用 Google近日于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，能夠用較少量的數據，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，讓企業只要將原始數據輸入后，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制企業級AI應用。由于開發應用程序不難，解決了機器學習的技術門坎后，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服務上線后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個神經網絡組成，分別是控制器神經網絡和子網，控制器生成子模型架構，子模型架構透過特定的任務訓練并評估模型的質量，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即是重復執行設計新架構、評估、回饋、學習的循環，經過數千次的循環后，控制器能設計出最準確的模型架構。 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，讓中文智能喇叭-“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通訊及智能開關，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。 目前在全球智能喇叭市場上，Amazon Echo遙遙領先其他業者，Google Home緊追其后，微軟則透過與合作伙伴合作試圖建立生態系急起直追，但這些智能喇叭所搭載的AI語音助理都僅支持英文語音，無法支持中文，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能喇叭「天貓精靈」，內建中文AI語音助理AliGenie。 增強現實 影像辨識 臉書開源釋出自家VR-MR/' target='_blank'>AR核心辨識技術，能快速辨識影片中的對象 近日臉書AI研究院開源釋出了臉書AR技術的關鍵計算機視覺技術框架，對象辨識框架Detectron，可以快速在影片或圖片中辨識出物體，對象的形狀或邊緣，方便迭加影像，該對象辨識框架是由Python撰寫而成，并用深度學習框架Caffe2 執行，其中導入了多個熱門的對象辨識算法。臉書AI研究院（FAIR）表示，Detectron的目標即是要提供對象辨識研究一個兼具質量和效能的程序，Detectron能夠彈性地支持快速導入和測試新研究，目前Detectron以Apache 2.0的開源框架于GitHub上釋出。 幾天后，臉書又打造出輕量版的對象偵測和分割架構MaskRCNN2Go，可在移動裝置上實時且準確地偵測人體的動作，MaskRCNN2Go架構是根據臉書自家的對象偵測和分割的架構Mask R-CNN，經過優化和調整后打造出的輕量版本，這套模型現在還在研究階段。 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，加入對抗式生成網絡，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，反復不斷訓練，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的神經網絡，借助將文字描述拆解為個別的單詞，并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，聚焦于個別的單詞，像是類似標題的文字描述，如此一來，相較于傳統的文字轉圖像方法，此方法所產生的圖像質量提升了3倍。AttnGAN還能從訓練數據中學習人類的常識，將這樣的知識萃取出來后，填補文字描述中缺少的圖像細節。 
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