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I 聯網系列之8:從alpha go看人工智慧和機器學習在物聯網
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我受邀去2016年軟體應用展大師講堂做開場演講, 因為最近AlphaGo 很紅, 我就選了這個題目, 現在分享給大家
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1964年IBM System/360 7
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16.
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2.1.感知層:利用感測器感測後通 訊傳回 17 Source: http://www.playrobot.com/cart/index.php 空氣成分偵測器 旋轉角度偵測器 影像識別 GPS 溫濕度偵測 壓力偵測器
18.
2.2.網路層 18 • 將感知層收集到的資料傳輸至網際網路 ➔最後在雲儲存、管理
19.
2.2.1.大數據 分散式架構 技術演進
建模以執行
20.
2.2.1.1.大數據執行的 分散式系統架構 SMAQ Storage Map
Reduce Query 用來儲存分散、 沒有關聯的非結 構化資料 運用批次處理的 方式,將工作平 均分散到許多 伺服器做運算。 將算完的結構化資 料儲存到可供查詢 的資料庫系統
21.
2.2.1.2.技術演進: Google vs Apache
22.
2.2.1.3.建模以預測行為 監督式學習: ¤ 線性回歸 ¤
邏輯回歸 ¤ 決策樹 ¤ 支持向量機器SVM ¤ 類神經網路 非監督式學習: ¤ 階層式分群 ¤ K平均 ¤ 模糊C平均 ¤ 分群指標 結構預測:貝式網路 演化式學習:基因演算法 關聯原則:購物籃 機 器 學 習
23.
2.3.應用層 23 • 物聯網與行業間的專業進行技術融合 •
根據不同的需求開發出相應的應用 電腦 手機 家電 農業 物聯網 建築 交通 安防 影像
24.
2.3.1.物聯網的雲運算 對使用者提供的服務有前端的物提供的,也有在 後端雲伺服器提供的。 後端雲伺服器提供的會是大量複雜的運算。
例:AlphaGo
25.
2.3.1.1.以服務設計的方法,增強 使用者的體驗 針對使用者介面做好前端與後端的服務規劃 針對消費者在客戶旅程中的痛點發展
26.
客戶旅程
27.
28.
2.3.2.人工智慧:機器學習 AlphaGo用 ¤ 估值網路(value
network)與走棋網路 (policy network)這兩種深度學習神經網路 ¤ 用蒙地卡羅樹:決策樹的衍生
29.
AlphaGo用蒙地卡羅樹
30.
2.3.2.1.深度學習 深度學習是機器學習的分支。 目前運用在影像辨識、自然語言、機器人的學習 等方面。
使用類神經網路BPP等運算方法。 AlphaGo有估值網路與走棋網路兩套系統。
31.
2.3.2.1.1.類神經網路
32.
2.3.2.1.2.影像辨識
33.
2.3.2.1.3.自然語言處理/語音識別
34.
2.3.2.1.4.半自動駕駛車 TESLA
35.
2.3.2.2.機器人 無人車 無人機
工業機器人 服務機器人 ¤ 家用 ¤ 商用 軟體機器人 ¤ 金融理財 ¤ 醫診協助 軍事機器人
36.
2.3.2.2.1.無人車
37.
2.3.2.2.2.無人機
38.
2.3.2.2.3.工業機器人
39.
2.3.2.2.4.服務機器人
40.
2.3.2.2.5.1.金融理財軟體機器人
41.
2.3.2.2.5.2.醫診協助人工智慧
42.
2.3.2.2.6.軍事機器人
43.
IOT 43
44.
2.4.問題 44 人工智慧是協助人類還是搶走工作?
45.
3、結論 45 水能載舟,亦能覆舟,人工智慧+物聯網讓人類 生活更美好,但不可否認,將取代人類某些工作。 人工智慧在壞人手上,將成為殺人兵器,其運用 將會危及人類生存。
46.
第一本針 對台灣產 業的物聯 網書籍
47.
47
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