10月21日星期六下午三點,立達軟體科技創辦人李明達將於「第十五屆新世紀優質企業理念與價值創造研討會」分享「人工智慧 - 前瞻新視界 - 智慧生活方程式」

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由於高速運算 GPU 及 TPU的加持,人工智慧的應用在今年大爆發。由 Gartner Hype Cycle 報告可以得知:2017年中最夯的技術是 Machine Learning 及 Deep Learning ,接下來是 Smart Robot 。

 

 

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人工目檢作業員難訓練且成本高,長期工作會對眼睛造成職業傷害,因此 AOI 自動光學檢測機是產業界優先導入的項目之一。

 

 

人工目檢作業員在剛上班時的失誤率大約在 1 % ,在下班前的失誤率會提升到2%以上,引進 AOI 機台後,失誤率可以降到  0.1 % 以下。

 

 

目前產業界正在積極推動機器人換人,希望能透過引進機器人或機台,達到減少人工及提高品質的目的。

 

 

使用 A.I. 解決產業問題的 SOP :

▪ 先考慮 rule-based 是否可以處理

▪ 如果遇到機率問題,使用統計學的方法,例如:迴歸分析、主成分分析

▪ 先考慮輕量級的 A.I. 演算法,例如:SVM, Fuzzy, 小型類神經網路

▪ 不得已才考慮重量級的 deep learning

▪ 由於 deep learning 訓練網路很慢,需要優化才能快速應用在生產線

 

 

一般業界引進新技術都希望能三年回本。人工智慧是技術,沒有商業模式。應用人工智慧解決問題(痛點),才會有商業模式。

 

 

OpenR8.png

 

從資料科學的角度來看,人工智慧只是資料分析工具的其中一種。對於非理工背景的人士,要學習人工智慧,建議由統計學、R 語言、 Python 程式設計等,一步一步來進入這個業界。 開源機器人俱樂部今年推出 OpenR8 人工智慧圖控軟體,讓不擅長寫程式的人士,也能透過類似 Office 軟體的介面,使用人工智慧解決問題,目前已應用在半導體產業。

 

展望未來,機器人應用在人口結構老化議題下愈來愈夯,除國內逐漸起飛的市場,此類型產品的外銷,也是台灣廠商可布局與投入重點。服務型機器人中,醫療照護機器人與家用陪伴型機器人,是目前最具成長性的機器人產品。

 


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