機器學習

■電腦在DNA片段中尋找鑰匙孔的過程和進行影像辨識很像，陳教授以乳房攝影的影像判讀為例，說明AI工程師如何利用卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）自大型的影像中尋找潛在的腫瘤。過往電腦判斷總不精準，多是透過經驗老道的放射科醫師來分辨。如今透過專家標注、深度學習，機器也能辨識出潛在的乳房腫瘤。同理，含氮檢基的四個字母可以轉換成四維資料，放入卷積神經網路中，讓電腦學習這些模式（pattern），學習成功以後，可以得知鑰匙孔的模樣，之後得以透過數學模型來評估人體的變異是否影響鑰匙孔的功能。

■電腦知道我們在說什麼嗎？電腦不是人，怎麼會知道人的語言呢？我們知道「聽、說、讀、寫」是「智慧」的重要指標，今天的演講將在此範疇議題之下，討論電腦是否具有智慧，若需要這些智慧的應用，又需要哪些技術呢？陳信希老師選擇與生活層面有關係的領域，以淺顯易懂的方式解釋各別的發展。

■老師對機器學習軟體的第一印象是「電腦嘛會撿土豆喔？」，打開林智仁導師的實驗室網頁，可以發現一款「會撿土豆」的機器學習軟體，大家可別因為簡易的外觀而小看它，看似簡單的二維圖，實際上是可以對顏色加以分類的，而這款機器學習軟體在Google Scholar 裡面的引用次數，更是多達37,370次呢！