1、AI基本概念

1-1、人工智慧

是指如何「讓機器表現出像人一樣的智慧」。其中包含了學習(輸入)、計算與分析(處理)、結果或功能(輸出)等步驟：

a、學習(輸入)：接收並提供資訊，資料轉換為0與1的數位訊號。

b、計算與分析(處理)：設計不同的處理方法，並選擇適當的演算法。

c、結果或功能(輸出)：解決問題或進行預測，展現對應的功能與服務。

1-2、機器學習

a、監督學習：訓練機器時的資料，主要是「問題與答案」，或是「物體相片加上名稱標籤」，讓機器遇到問題或辨識物體時，能就已訓練過的內容來提供答案。

b、無監督學習：在沒有正確答案及標籤的情況下，由機器自行發覺資料的相關性，並逐步建立分類的規則，或是依相片特徵進行分類。

c、強化學習：經由錯誤學習，因應動態變化而持續修正，發現規則進而達到目標。

1-3、類神經網路

a、是指利用機器來模擬人腦神經系統的運作方式。

b、類神經網路可區分為：輸入層(接受資訊與獲取數據輸入)、輸出層(提供對問題的反應)、隱藏層(利用不同演算法處理工作)

1-4、深度學習

a、是指利用多層的類神經網路連結來處理資訊。

b、常用的應用有：

• 卷積神經網路(CNN)：主要處理空間連續(相鄰分佈)特性的資料，常用於影像識別。
• 循環神經網路(RNN)：主要處理具時間順序(前後出現)特性的資料，常用於音樂識別、文字及語言分析。
• 生成對抗網路(GAN)：利用生成網路與判別網路兩個模型相互對抗訓練，常用於動畫動作、模仿畫作。

(以上內容摘錄自「用Google 玩人工智慧實驗」，張原禎編著，台科大圖書。)

2、Google AI實驗室

2-0、運用Google AI Experiments線上資源，無需編寫程式，只要運用瀏覽器、鏡頭、滑鼠，就可以體驗與AI互動的趣味性！

2-1、AI + LEARNING：Teachable Machine，快速、簡單建立一個機器學習的AI模型！

2-2、AI + DRAWING：Quick，Drew！，讓AI類神經網路猜猜你正在畫什麼！

2-3、AI + MUSIC：Semi-Conductor，讓你搖身一變成為專業樂團的指揮家！

3、AI的生活應用

3-1、形色：拍照辨識植物花草一把罩！

3-2、雅婷逐字稿：再多的會議記錄也不怕！

3-3、Google Art & Culture：用AI幫你找出前世模樣！

3-4、Lingvist ： 結合 AI 人工智慧與英語學習的APP

3-5、微軟數學：別讓數學老師知道，秒解你的爛數學！

3-6、12 大 AI App 技術創意，教你如何在 2020 年賺到錢

3-7、Google相簿-人物與竉物

3-8、Google 地圖AI 新功能，預測通勤路線擁擠程度及班次延遲情形

3-9、三大主流智慧音箱比較

3-10、【A.I. NEW TAIWAN】AI監測打造智慧農業，累積台灣農產大數據！