深度學習 - CASE 報科學

寶寶在看哪裡？自動化嬰幼兒眼動數據標註系統

2024 年 04 月 19 日2024 年 04 月 16 日 CASE PRESS 深度學習, 網路實驗, 認知發展, 開源軟體

當今的電腦計算機可能尚無法自主進行研究、提出理論，但卻能夠有效率地幫忙收集資料、解決過去進行研究時所遇到的瓶頸。過去進行嬰兒行為相關研究時，總是會因為參與者稀少、數據分析、標示的人力成本過高，導致研究窒礙難行，但Erel等人在2023年的最新研究，開發出了一個可以自動化標註嬰兒眼動軌跡的系統，此系統雖然在某些條件下仍會有誤判的情況，但整體而言的準確率已經近似人類標註者。這項電腦視覺技術使得心理學家們得以安心透過網路平臺招募參與者，並使用電腦軟體協助判讀，降低人力成本，有效解決過往進行實驗時所遭遇的困境。

AI人物誌 AI與創造它的科學家人工智慧&電腦、資料科學

傑佛瑞．辛頓 Geoffrey Hinton（1947-）

2021 年 08 月 26 日2021 年 10 月 04 日 CTKao 反向傳播, 涂林獎, 深度學習

雖然是英國人，Hinton日後的發展重心卻放在北美，更讓加拿大一躍成為AI的研發重鎮。Hinton極力推廣反向傳播演算法，將已然失去市場信心的「（多層）人工神經網路」重新包裝為「深度學習」，並與學生大力向學界以及大眾推銷這款新瓶舊酒。2012年，Hinton的學生Alex Krizhevsky，以AlexNet贏得當年ImageNet大規模視覺識別挑戰賽冠軍。2018年，Hinton與曾追隨自己的博士後研究員LeCun，以及好友Yoshua Bengio（1964-），因對深度學習的貢獻，三人共同獲頒杜林獎。

人工智慧&電腦、資料科學

人工智慧的發展與應用

2021 年 07 月 28 日2021 年 11 月 12 日 intern 兩次寒冬, 大數據, 深度學習

一窺人工智慧的發展歷程與當前應用。

人工智慧&電腦、資料科學

在深度學習之前充滿日本職人精神的電腦視覺AI

2021 年 06 月 18 日2021 年 12 月 07 日 intern AlexNet, 圖像辨識, 深度學習, 電腦視覺, 麵包

深度學習是電腦視覺的唯一途徑嗎？日本東京上野町的一家麵包店有著與眾不同的結帳系統：顧客將半透明的壓克力托盤放在發光的方形平台上。上方的攝影鏡頭和螢幕，除了照出剛剛挑選的可頌和甜甜圈外，還以不同顏色的鋸齒圓圈勾勒出每個麵包的輪廓，並加註日語名稱和價格。轉瞬之間，這個系統已經自動結完了帳，只等顧客掏錢。

人工智慧&電腦、資料科學

人工智慧AI檢測肺癌成績亮眼

2020 年 03 月 10 日2020 年 03 月 13 日 CASE PRESS 人工智慧AI, 深度學習, 肺癌, 電腦斷層

研究團隊把電腦自動評估系統與六位放射學家的診斷一起進行比較，測試資料總共有6716名肺癌確診病患的電腦斷層影像，結果發現這套自動評估系統的準確率高達94%。如果沒有早期電腦斷層影像，系統判斷出肺癌的假陽性數目比放射學家減少百分之十一，假陰性數目減少百分之五，在有早期電腦斷層影像時，系統準確率和放射學家一樣好。

人工智慧&電腦、資料科學

數位分身(3/3)

2019 年 09 月 12 日2022 年 01 月 04 日 intern 機器學習, 深度學習, 科技奇異點, 終極演算法

這個人工智慧夥伴將與你十分相似，在雲端提供你最佳建議。(續前文)

人工智慧&電腦、資料科學

數位分身(2/3)

2019 年 09 月 11 日2022 年 01 月 04 日 intern 機器學習, 深度學習, 科技奇異點, 終極演算法

這個人工智慧夥伴將與你十分相似，在雲端提供你最佳建議。(續前文)

人工智慧&電腦、資料科學

數位分身(1/3)

2019 年 09 月 09 日2022 年 01 月 04 日 intern 機器學習, 深度學習, 科技奇異點, 終極演算法

這個人工智慧夥伴將與你十分相似，在雲端提供你最佳建議。

第20期：智慧新世界：圖靈所沒有預料到的人工智慧

【探索20-5】電腦視覺：一場做了五十年的暑假作業

2019 年 01 月 11 日2019 年 01 月 08 日 CASE PRESS 深度學習, 矽眼, 莊永裕, 辨識, 電腦視覺

■1969年圖靈獎的得主，人工智慧之父Marvin Minsky，在MIT任教期間曾經招募學生進行一場暑期的研究計畫，功課是「將攝影機連上電腦，讓電腦描述所看到的東西」。這個預計在一個暑假、由一群大學生就能完成的暑假作業，如今卻成了數以萬計的科學家耗時五十年都無法企及的目標。這就是電腦視覺給我們的歷史難題：我們從來沒有想過要怎麼教一個嬰兒如何去「看」，他就天生會了，但現在又該如何去教會一台電腦呢？

人工智慧&電腦、資料科學

AI 眼中的世界

2019 年 01 月 09 日2022 年 01 月 04 日 intern 感知, 深度學習, 當代藝術, 神經網路, 電腦視覺

人類對周遭環境的感知能力，是藝術創作不可或缺的要素。神經網路在影像辨識上的成效，代表其對見過的物體具有覺察能力。那麼AI的「感知」也可用於創作嗎？電腦科學藝術家將神經網路模型所見以「畫作」實體呈現，一窺機器眼中的世界。

第20期：智慧新世界：圖靈所沒有預料到的人工智慧

【探索20-2】機器也有補習班？讓你的機器學得更好

2018 年 12 月 31 日2018 年 12 月 27 日 CASE PRESS 機器學習, 深度學習, 預測

■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！

人工智慧&電腦、資料科學

機械手臂靈巧性再升級

2018 年 11 月 28 日2022 年 01 月 04 日 intern 強化學習, 機械手臂, 深度學習

科技發展蓬勃的今日，機械手臂已跨足各個領域，輔助人類提升工作效率。其所追求的最終目標，不外乎是能和人類的雙手一樣敏捷，以執行更精密的任務，惟現有機械手臂的靈巧性仍遠不及人類。因此，OpenAI團隊推出結合AI的全新系統Dactyl，透過強化學習和能高速平行運算的訓練平台Rapid，讓Dactyl在50小時的訓練過程中吸收相當於100年的學習經驗，更自行摸索出人類常用手勢，大幅提升機械手臂的操作靈活度。