人工智慧 (Artificial Intelligence)
一、人工智慧 (Artificial Intelligence)
二、世界各國人工智慧相關法案
美國人工智慧教育白皮書
歐盟AI法案
三、機器學習 (Machine Learning)
機器學習的種類分為三種:
監督式學習 (Supervised Learning) : 提供樣本並標記樣本的特微、有標準答案。
非監督式學習 (Un-Supervised Learning) :沒有標準答案。
半監督式學習 (Semi-Supervised Learning) : 部分有標準答案。
三、監督式機器學習應用範例
監督式機器學習的方式包含訓練、預測與應用三個面向。
(一)訓練
1、建立分類 (例如:分成100元,50元,10元,3類)
2、建立訓練樣本
監督學習,讓機器學習 (100元,50元,10元)
(p.s.就像教小孩一樣,用圖片,教機器這是100元、50元與10元。提供100元,50元,10元圖像樣本)
(二)預測
1、識別結果與可信度
樣本建立完成,測試機器的識別結果與可信度。
(三)應用
分類一:鈔票辨識100元
拿100元鈔票給機器識別,機器能夠說出:「100元」並顯示「可信度為99%」。
分類二:硬幣辨識50元
拿50元硬幣給機器識別,機器能夠說出:「50元」並顯示「可信度為99%」。
分類三:硬幣辨識10元
拿10元硬幣給機器識別,機器能夠說出:「10元」並顯示「可信度為99%」。
反思1: 從100元、50元與10元的三個分類應用範例中您發現了什麼?
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反思2: 您覺得可以如何修訂?
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反思3: 人工智慧與機器學習之間有何關聯?
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反思4: 人工智慧可以應用在哪些範疇?
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