Author: intern

人工智慧&電腦、資料科學 

臉書發文也能預測憂鬱症？從動態分析看出其中奧妙之處

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你是否曾有這樣的經驗：曾經有那麼一陣子，心情感到沮喪，甚至是湧現憂鬱的情緒，而你選擇在社群平台上發個文來記錄、抒發當下的心情；或是在網路上，看到朋友發布了一篇新貼文，卻讓螢幕後的你都能感受到他那盪到谷底的情緒？想必上述狀況是許多人在這個社群媒體發達的時代中時常碰到的經驗。但你知道除了抒發情緒之外，這些使用比較沮喪、負面詞彙和語句的貼文，也能夠預測未來罹患憂鬱症的可能性嗎？

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人工智慧&電腦、資料科學 

GAN以外的選擇：對抗強健模型在電腦視覺的應用

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在深度學習中，對抗強健（adversarial robustness）一直是神經網路研究中的一個熱門主題，代表的是機器學習模型面對帶有雜訊的資料而不誤判的能力。2019年，麻省理工學院的Logan Engstrom博士等人所開發的新訓練方法，不僅朝著對抗強健的目標前進，更可直接廣泛套用於影像生成、影像轉譯等各種不同的電腦視覺領域。

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人工智慧&電腦、資料科學 

先覺醫療（Earlier Medicine）

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AI的發展可以回溯到1960年代，當時叫做Age of Reasoning，主要應用在於如何建立電腦的邏輯推理原則；到了90年代進入Age of Representation，研究如何抽取人類的知識放進電腦裡，不過由於人類也難以清楚的表達自己知識的學習歷程，因此遇到了技術瓶頸；到了2015年機器學習(Machine learning)的技術出現，透過網路和大數據訓練電腦，讓AI快速崛起，當Google AlphaGo陸續打敗了南韓圍棋之神李世乭和中國圍棋職業九段棋手柯潔，雖然讓人們失去了自信，卻也意外為醫學打開了新契機。

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人工智慧&電腦、資料科學 

機器學習的魔力

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人們對於人工智慧總抱持著一種既期待又怕受傷害的微妙心態，深怕某天AI會將人類遠遠拋在腦後。這份可能性在近十年間愈來愈煞有介事。AI究竟是透過什麼機制，逐漸超越它的創造者──人類？2011年，IBM研發的AI系統「華生」（Watson）參加電視智力競賽節目「危險邊緣」（Jeopardy!），打破節目最高獎金得主以及連勝紀錄保持人；2012年，AI在ImageNet圖像辨識挑戰賽中，表現首度超越人類；2016年，谷歌開發的AlphaGo打敗南韓籍圍棋世界冠軍，更一躍成為全球頭條，轟動一時。種種輝煌紀錄的背後，所倚靠的正是「機器學習」（Machine Learning）。

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從無到有創作一個醫療物聯網

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物聯網技術的崛起為傳統醫療帶來改革巨浪，打破了醫院的圍牆，讓醫療服務可以更深入觸及到各個角落，縮短醫療資源的城鄉差距，郭博昭是我國醫療物聯網 (Medical IoT) 領域的代表專家，長久以來全力投入研發遠距醫療裝置與系統，並籌備成立陽明大學數位醫學中心，利用工業4.0基礎導入資訊實體整合系統 (Cyber- Physical System, CPS)。郭博昭希望未來能夠達到「偏鄉不再邊緣、別墅就有醫療、你家就是急診」的目標，解決偏鄉醫療問題。

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