機器學習 - CASE 報科學

■你是否覺得在新聞、臉書、廣告和你的朋友都在討論人工智慧、深度學習和大數據？沒錯！因為它們就是這麼重要！人工智慧除了應用在「傳統人工智慧領域」，他也席捲了直覺上跟人工智慧毫不相干的許多科學領域。包括尋找新的基本粒子、憂鬱程度的預測、從書寫風格判斷個性、古文鑑定、找出自閉症根源、去除天文雜訊和研發製藥，這些都和AI有關。讓我為你一一介紹！

人工智慧&電腦、資料科學物理

物理學中的人工智慧

2017 年 11 月 06 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS AI, 人工智慧, 機器學習

■提到人工智慧，可能會想到下圍棋、預測股市等功能導向的應用。對於偏創造性的工作，例如科學研究，直覺上來說人工智慧好像無用武之地。但其實，人工智慧在科學研究中正扮演逐漸重要的角色。本文介紹在量子力學和相對論研究中使用的人工智慧。

心理&神經科學

當死亡在你我身邊—關於複雜性哀慟

2017 年 09 月 27 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS 哀慟, 悲傷, 情緒, 機器學習, 認知

■人生在世，難免遇上親近的人死亡，這時我們會出現哀慟反應。但在人群中，有一定比例的人的反應會特別嚴重、持續特別久，並且嚴重影響他們的日常生活。

人工智慧&電腦、資料科學編輯精選

用「機器學習」決定債卷價格

2017 年 07 月 17 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS AI, 債券, 機器學習

■兩位史丹佛大學的研究人員利用機器學習的方式來研究債券定價的方式。根據他們的方法，他們可以在幾秒鐘內預測出債券合理的價值，而且與實際價格相比，誤差不到一美金。

人工智慧&電腦、資料科學

機器學習與人工神經網路(三)：AlphaGo 怎麼下棋？

2016 年 12 月 27 日2018 年 08 月 03 日 CASE PRESS AlphaGo, Deep Blue, 人工智慧, 圍棋, 機器學習, 賽局

■Google 的圍棋人工智慧 AlphaGo 是第一支能戰勝職業棋士的電腦程式。其實早在1997年，IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)就打敗當時的西洋棋冠軍。人工智慧在棋藝上擊敗人類已經不是新鮮事，為什麼 AlphaGo 的勝利仍震撼全球呢？除了圍棋和西洋棋複雜度的差異外，另一個原因在於讓電腦自己學習下棋。

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機器學習與人工神經網路(二)：深度學習(Deep Learning)

2016 年 12 月 13 日2018 年 08 月 03 日 CASE PRESS AI, AlphaGo, 人工智慧, 人工神經網絡, 機器學習, 深度學習

■戰勝圍棋九段的 Google AlphaGo 正是以深度學習作為核心。比起一般的機器學習，深度學習是如何有深度呢？廣泛地說，深度學習是指具有層次性的機器學習法，能透過層層處理將大量無序的訊號漸漸轉為有用的資訊並解決問題。但通常提到深度學習，人們指的是一種特定的機器學習法─「深度神經網路」(Deep Neural Network)。