摘要
隨著物聯網的時代來臨，各類資料快速產生並經由網路傳遞，將巨量資料處理成有價值的資訊成為當下重要課題，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）藉由深層類神經網路的發展與電腦計算效能提升，造就了這一波AI的浪潮。AI的組成元素可分三大項，第一為巨量資料，包括標記及未標記資料；第二是深度學習方法，包括演算法及軟硬體；第三是應用情境，包括各種AI的應用與各領域專業知識，應用的範圍涵蓋教育、服務、農業、製造、金融、醫療等人類可能觸及之各種生活情境。本文針對此三大AI組成元素進行簡要介紹，並展示一些簡單的AI模型，並提出對AI發展趨勢的觀察，希冀能迎上這波AI產業化、產業AI化的全球浪潮。
關鍵字
無資料延伸閱讀
- 林武杰、傅建誠（2019）。人工智慧教學平台建置與效能之研究。載於國立中山大學（主編），TANET2019 臺灣網際網路研討會（頁462-466）。國立中山大學。https://doi.org/10.6924/TANET.201909.0083
- Hsieh, C. H. (2014). 人工智慧個人助理之設計與實作 [doctoral dissertation, National Chung Cheng University]. Airiti Library. https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0033-2110201613585917
- 周維新（1988）。人工智慧：技術與應用。資訊縮影管理，(11)，11-17。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=a0000488-198812-x-11-11-17-a
- 黃春長、徐雅媛、黃維平、蔡禮宇、周鴻文（2019）。以人工智慧技術建構職業訓練課程推介模型研究。勞動及職業安全衛生研究季刊，27(2)，149-164。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=P20150527003-201906-201907150005-201907150005-149-164
- 吳弈錡、陳子祥、林彥（2021）。人工智慧產業之發展與應用。理律新知，2021(5)，14-16。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=P20201214002-202105-202107190014-202107190014-14-16