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開發聊天機器人，比你想的還簡單!

為了解決AI 工程師 心得的問題，作者楊舒安 這樣論述：

開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～   　　筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～   　　本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。   　　本書看點 　　✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 　　✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，

無須照單全收。 　　✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 　　✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 　　✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！    　　本書適合讀者群/適用領域 　　✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 　　✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 　　✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 　　✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 　　✪滿

腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 　　✪想提升自己的競爭力。 　　✪想學習第二專長卻不知從何下手。 　　✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。

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專利法中通常知識者判斷之研究

為了解決AI 工程師 心得的問題，作者麥智德 這樣論述：

「所屬技術領域中具有通常知識者 （A person having ordinary skill in the art，簡稱為 PHOSITA ）」判斷為現今專利法中的重要概念，然而隨著國際對智慧財產權重視程度與日俱增，廠商之間競爭模式早已演變成，專利不只是保護智慧財產權的工具，更是商場上的戰爭武器。本於前述各種考慮，立法者還選擇了不確定的通常知識者法律概念來涵蓋複雜的專利訴訟。「所屬技術領域之通常知識者」概念受台灣專利法的授權，其功能是閱讀專利說明書、評估新穎性與進步性因素等。其角色非常重要。但不幸的是，至今我國仍沒有明確的規則來定義此通常知識者。基於「所屬技術領域之通常知識者」虛擬性質也在

專利權爭議中伴隨許多爭議。如果能找到定義「所屬技術領域之通常知識者」的線索或為其編寫專利說明書，那麼就可能有助於法院操作與減少產業爭議。本文試圖從公平且適切保護專利權的角度出發，力求提出對「所屬技術領域之通常知識者」的適切法律判斷架構。最後本文針對個案中具有通常知識者之技術水準與知識水準進行研究，並嘗試歸納國內訴訟就「所屬技術領域之通常知識者」所遭遇之問題，進而提出解決方向。本文研究結論中，建議專利訴訟應重視與細化解決通常知識者問題，並且針對專利撰寫技巧與專利審查基準制定策略提出建議。

PyTorch深度學習：電腦視覺流行專案親自動手

為了解決AI 工程師 心得的問題，作者郭卡,戴亮 這樣論述：

從實踐中理解深度學習，從專案中掌握電腦視覺知識 零數學公式，PyTorch入門的最佳選擇！ 　　本書分為基礎講解和專案實例兩個部分，以程式撰寫為主，理論解析為輔。 　　在基礎講解部分，本書透過程式設計實驗對深度學習理論進行展示，讓讀者能夠擺脫複雜難懂的數學公式，在程式設計的過程中直觀了解深度學習領域晦澀的原理。介紹scikit-learn和PyTorch兩個函數庫的組成模組，以及每個模組能解決的問題。 　　在專案實例部分，為了幫助初學者快速了解深度學習中的一些細分領域（如物件辨識、圖型分割、生成對抗網路等）的技術發展現狀，本書對相應領域的經典演算法進行了介紹，並根據經典演算法的想法，

針對性地設計了適合初學者學習的實例專案。這些專案去除了演算法中的繁瑣細節，僅保留最基礎的邏輯，力求讓讀者在撰寫程式之前，更進一步地了解任務想法。我們為讀者挑選了很多在業界有實際應用場景的深度學習專案，重點介紹它們的想法以及程式實現。 　　【本書特點】 　　．最紮實的Sklearn根基 　　．最好用的PyTorch+Anaconda+Jupyter實作 　　．最簡單的實例完勝卷積神經網路 　　．物件辨識、圖型分割、以圖搜圖 　　．GAN生成對抗網路產生高清圖片 　　．ONNX模型全平台部署 　　【適合讀者群】 　　．深度學習相關的科學研究工作者 　　．電腦視覺從業者 　　．想要了解深度學習技

術的程式設計師 　　．對深度學習感興趣的入門讀者  

可適用於人工智慧數據資料庫之洗錢行為表徵研究

為了解決AI 工程師 心得的問題，作者吳宗憲 這樣論述：

國泰民安的一大表現，就是讓人民有安居樂業的環境，而犯罪者犯行的最大動機，就是能順利的使用犯罪所得，否則，犯罪行為將變成毫無意義。國家對於洗錢防制的作為，目的就是阻絕犯罪者順利使用犯罪所得，但是每天全世界有海量的金融交易紀錄，根本不可能以有限的人力去查核出洗錢行為，近年來，人工智慧的應用已經廣泛在各個領域中，雖然人工智慧技術目前尚屬初級，但是在實務上已經有其實用性。文章內容先介紹洗錢行為的內涵及危險因子的表徵，國際間及我國目前洗錢防制的機構及運作模式，使建置洗錢防制人工智慧的工程師，能理解洗錢防制的邏輯為何，進而可以設計出適用於實務的人工智慧系統。本文期待，將人工智慧引入洗錢防制中，利用人工智

慧對於海量的金融交易紀錄加以查核，並自主不停地擴充、更正資料庫，使洗錢犯行的警示更加精確、廉價。然而，建置足夠效能運用於洗錢防制的人工智慧，在機器學習時，必須由工程師提供足夠且堪用的資料。本文即是將實務中可能表現出洗錢行為特徵的危險因子，區分為名單、地區、可疑金融機構交易等種類，加以列舉出，並希望將此類危險因子建立起的資料庫，供人工智慧利用，期使工程師能建置出最佳的洗錢防制人工智慧系統。