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AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決ai訓練模型的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

ai訓練模型進入發燒排行的影片

運用深度學習檢測內螺紋螺牙之光學檢測技術

為了解決ai訓練模型的問題，作者黃一宸 這樣論述：

現今汽車扣件在大量生產下需要100％全面品質控制檢查。內螺紋螺牙扣件以往要利用標準螺紋塞規一顆一顆檢測，這方法既費時又難以發現缺陷，但常規的光學檢測機無法高效提供100％的全面質量控制檢查，所以本文分別以一般缺陷扣件與較特殊的斜牙扣件之內螺牙進行研究。本文研究一種AI機器深度學習的卷積神經網絡（CNN）的技術開發和應用，該技術可解決上述兩種扣件之內螺牙量測的問題。我們升級了常規光學檢測機硬體和軟體系統的平台，包括光學檢測硬體系統、扣件進給自動化系統、電控系統與軟體系統平台的整合。因為AI訓練模型需要大量資料庫進行機器學習，我們在蒐集資料的部分，製作了適用於各式內螺牙或孔洞內壁的取像軟體系統，

來解決圖像數量不夠的問題。當訓練模型透過AI深度學習的CNN訓練完成後，我們利用機器視覺辨識系統，來檢測和確定扣件內螺牙中的缺陷或斜牙問題，實驗後發現2度角是可以有效觸發當前AI訓練模型的最小斜牙角度。最後在訓練模型的部分，我們找出不同種類AI訓練模型以及不同卷積層數的關係與此研究的收斂問題有著不同結果，這些結果可以讓我們知道不同種扣件可以選擇更適合的參數用在訓練模型上。

Hey Siri及Ok Google原理：AI語音辨識專案真應用開發

為了解決ai訓練模型的問題，作者楊學銳,晏超,劉雪松 這樣論述：

☆★☆★【語音辨識專案應用開發！】★☆★☆ 了解語音辨識概要，讓你對WebRTC及Kaldi瞭若指掌！ 　　隨著AI時代的來臨，人類語言的處理在硬體高度平民化之後，你我也可以開發出類似的產品，事實上語音服務早在1950年代就開始研究了。這些應用早就存在於智慧喇叭、手機語音助理、車載智慧座艙、語音輸入法與翻譯機等；企業級應用包括智慧客服、語音品管、智慧教育、智慧醫療等。本書是難得少見的中文語音高階技術的教材，用簡單的Kaldi、WebRTC、gRPC等專案，就可以開發出企業等級的語音服務應用，這些下放至平民百姓家的技術，在搭配本書之後，立即成為你可以立刻上手的工具，充份應用人工智慧時代深度

學習技術帶來的福利。 本書特色 　　✪語音前端處理，語音辨識 　　✪語者自動分段標記演算法原理 　　✪基於WebRTC，Kaldi和gRPC，從零建構穩定、高性能、可商用的語音服務 　　✪前端演算法完整介紹 　　✪語音活動檢測、語音降噪、回聲消除、波束形成 　　✪WebRTC和Kaldi最佳化處理流程 　　✪形成語音演算法SDK 　　✪微服務建構的RPC遠端呼叫框架和SDK

RFID結合AI的資產定位-以伺服器機櫃為例

為了解決ai訓練模型的問題，作者周聖凱 這樣論述：

數據中心裡的各項資訊設備眾多，傳統的人工盤點方式，存在著許多問題，且執行效率不高。本研究提議使用具有多個讀取天線配置的掃描車進行伺服器機櫃的資產盤點，藉由無線射頻辨識(RFID)技術，及無線射頻標籤(RFID Tag)被讀取時的特性，我們利用各個讀取天線對標籤的讀取狀況做為訓練特徵，特徵類型為標籤的Read count、RSSI、RSSI + Read count，並運用三種AI訓練模型：KNN、SVM、DNN預測其資產在伺服器機櫃中的位置，並比較各個特徵類型與訓練模型的準確率，達到伺服器機櫃內的資產定位。使用此方式盤點數據中心，不僅能夠減少人為的錯誤發生，並提高盤點的效率，以及實現伺服器機

櫃內資產定位的功能。