2019 AI 人必懂：台灣人工智慧小聚熱門簡報分享

台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選四場備受好評的小聚知識，與大家分享。

台北：「不懂程式的麻瓜也能做AI! 六分鐘設計一個 AI 模型」

不論你是 AI 工程師或是剛開始踏入 AI 領域的新手，這個分享都很適合你。AI 工程師歐陽亦凡從「設計AI模型的幾種層次」切入，分析了不同平台的優缺點，以及適合使用的對象。但如果你是對於刻程式碼感到厭倦的資深工程師，想試試不同的工具；或是才剛入門的新手，想要一個可以輕鬆上手的工具，那麼 KNIME 這樣一個神奇的 AI 工具，就很適合推薦給你。但在模型設計之後，你可能還需要那些知識？讓我們一起來學習

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新竹：工業影像瑕疵檢測

近來隨著工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠成為全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。

台灣人工智慧學校 AI 程師劉又綺，曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案，她分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。

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台中：AI 換臉技術 & AI 教育

科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！因此，換臉技術也掀起了一波 Deep fake 的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。當天分享的王淳中工程師除了分享 Deep fake 的攻防心法外，還 demo 了有趣的影片。對於

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日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，現在的小孩從小就置身在充滿 3C 產品的世界中，因此，父母的教養觀也需要與時俱進。當 AI 已逐漸取代部分工作，也意味著職場上需懂 AI 的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！

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南部：T-Brain 競賽實作分享

T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。南部分校工程師孫曉恩與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚從資料前處理開始，一直到最後的模型建立，適合對於機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的人。而另一個分享重點則是，在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。

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台灣人工智慧小聚是目前台灣最大的 AI 定期聚會，參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！

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