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人工智慧 書 ptt 在 自由時報 Facebook 的最佳解答
同時也有6部Youtube影片，追蹤數超過2,980的網紅Horseman & Storyteller，也在其Youtube影片中提到，事情好多真的是非常不想想文案呢 但是總之今天主題是講A.I人工智慧 馬斯克發表了新的機器人項目叫Tesla Bot 對於現在的人類來說擔心機器人戰爭還太早 但是人工智慧在未來到底有沒有可能攻擊人類? 所以今天來講《Overwatch》的背景故事 故事也是相當有趣而且非常的哲學又有深度 各位觀眾你們看...
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林瑋豐24日在臉書稱，發現有網軍上PTT發文，抹黑「衛福部疾管家」，更指控八卦板協助大陸打認知戰；不料，事後被鄉民抓包是自導自演，而他所屬的「眼球中央電視台」也表示，已將其職務暫停。
對此，PTT創世神、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾在臉書發表看法，直呼「用自己帳號反串，然後指控後自爆反串，這個算是網軍嗎？我是沒看過這種全裸的網軍，也不懂怎麼回事。」
人工智慧 書 ptt 在 Z9 的看板 Facebook 的精選貼文
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「PTT創世神」、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾今（18）日突然更新臉書狀態「此帳號已經被禁止發言」，無法使用Messenger回覆訊息功能，這讓近日大量關注美國總統大選的他無奈表示，「美國選總統，禁止台灣人講話？」
人工智慧 書 ptt 在 Horseman & Storyteller Youtube 的最佳解答
事情好多真的是非常不想想文案呢
但是總之今天主題是講A.I人工智慧
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對於現在的人類來說擔心機器人戰爭還太早
但是人工智慧在未來到底有沒有可能攻擊人類?
所以今天來講《Overwatch》的背景故事
故事也是相當有趣而且非常的哲學又有深度
各位觀眾你們看完之後的想法是甚麼呢?
你們覺得未來人類真的會被人工智慧取代嗎?
是不是已經開始期待《Overwatch 2》的發售呢?
趕快在留言欄留言跟我們一起聊聊討論
這樣也能給我們扯上關係有沒有覺得很厲害?
#Overwatch2 #鬥陣特工2 #守望先锋2
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好好說那年，這集節目我們來到了1995年，這一年，網路時代來了！我想多數的聽眾朋友應該都會同意，如今沒有網路就沒法生活了。1995年，Yahoo!、eBay正式成立、Amazon網路書店上線，全球第一個華文搜尋系統「蕃薯藤」，以及影響台灣輿論數十年，最大的BBS站「批踢踢實業坊」都在這年夏天啟動。
「台灣在網路時代很早就有投資，也因此台灣在網路軟體的啟發甚至比美國與其他地方都來得早⋯⋯你告訴我說台灣資訊沒有辦法什麼成績，但是我記得九五年代過來，我們看到的就是有很多好的成績，只是我們沒有把它看作產業來對待。」被稱為批踢踢創世神的杜奕瑾談起當年，他認為台灣其實很早就擁有世界一流的資訊人才，但由於資訊產業、政策的相對不成熟，造成了人才外移的現象。
這集節目，我們邀請杜奕瑾先生來談談當年台大資工擁抱開源的精神如何影響了後來台灣引以為傲的網路文化，網路又如何改變了現代生活，影響了新世代的行事風格與思維方式。
主持人：涂豐恩
與談人：PTT、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾
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人工智慧 書 ptt 在 柴鼠兄弟 ZRBros Youtube 的最讚貼文
🤖台灣的AI這次開口唱歌了😲，這次前進大名鼎鼎的北一女校園，除了看到出國比賽的二部機器人，還有AI看完1500小時台語鄉土劇和PTT八卦版文章，模仿人講話的樣子😂。
✅沒想到AI的自我學習能力已經進展到這麼強大，#中文語意辨識 的準確度是越來越高，好想體驗用 #台語 跟AI吵架是什麼感覺😆能用詞彙超多，#翻舊帳 的邏輯應該超強🤣，但AI在學校又跟同學說了什麼？
#吵架遇到AI可以直接投降嗎？🏳️😂
#不然讓AI跟九官鳥對話看看😁
#科技大擂台 #與AI對話
#國研院科政中心
▶️超強！台灣的AI考中文簡答題 已經可以自己講出這麼一大段…
https://youtu.be/w70qoFUtMpY
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先說一下自己的背景:
1. 碩士的領域是image/video compression
長期(>10年)以來做的都是embedded Linux相關的工作
2. 對人工智慧及deep learning相關的知識有很大的興趣
工作之餘也自學了一些(看了市面上的幾本原文書)
目前對於基本的觀念及操作應該知道一些:
downloading data, training data model, testing data model.
3. Computer vision 應該有一些基本的功
看了一些OpenCV的書, 操作過一些案例
一來因為不是computer science/engineering的本科
二來因為過去工作上完全沒有機會用到以驗證所學
自認為還有很多地方不足,
考慮到學校的課程安排應該會比較嚴謹些
因此想試著把學校的學習路程走一次...
不知道有沒有人的碩/博士論文是跟AI/ deep learning相關的,
A. 能否建議一下, 哪些書(作者)是基本必讀的?
B. 有考慮到台大去旁聽課程, 能建議哪些課?
想利用下半年的時間全力(full-time)補足這個領域
人生的最後階段不想再演了
想做有興趣的事
先感謝各位帥哥美女的建議
祝大家都發大財
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.240.176.246 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1561255554.A.B32.html
motion compensation是video encoding/decoding的一部分
video codec是否發展到盡頭? 任何技術都有盡頭的一天.
最後都只是微調, 針對不同的應用去微調.
motion compensation牽涉的技術可應用到其他領域
例如, motion object detection.
就學校的教育來看, 它仍然是一個學習的重點.
(離題了, 回到主題)
我可不敢像你這麼說 XD
Linux的ecosystem太廣, 太深...
"Pattern Recognition and Machine Learning" 好像是Bible.
Thanks.
※ 編輯: TheLee (111.240.176.246 臺灣), 06/23/2019 11:26:26
"CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition".
10週的課程.
Thanks
※ 編輯: TheLee (111.240.176.246 臺灣), 06/23/2019 11:41:59
看來規劃的不錯
Thanks
Thanks
好像是很熱門的選課, 太多人上課
先抓以上三項建議, 聽老外的線上課還可以順便複習英文 ：）
說到這裡, 有個問題困擾我很久了...
常聽到有人說"AI這個領域很吃數學"
我自學deep learning到現在, 大概就觀察到下列三項是需要的:
Linear Algebra, Probability and Statistics, Calculus(基礎的)
是因為我目前接觸到的還太基本?
就本身EE的背景來看, 電波組或通訊組的數學經歷應該是足夠的
如果對所提到的這三項還可以應付的話, 有其他的數學科目要求嗎?
的確, 為了學Linux,
我還特地去看Computer Architecture和Operating System的教科書
嗯, 大概了解
除非因為要投paper而需要用到特別的理論或演算法之外
只要學如何應用的話, 那三項基礎的數學應該是夠用的吧?
這我有經歷過, 以後也許學生不用去教室上課了...
必有過人之處才值得你推薦
我會先看他的Youtube, 同語言的學習可能會省些時間
Thaks
※ 編輯: TheLee (111.240.176.246 臺灣), 06/23/2019 17:46:18
感謝提醒, 忘了還有MIT :)
最近在看他們的Algorithm課程, 教的真不錯
https://machinelearning.mit.edu/classes2.html
會試著研究如何跟上所列的課程
此外, 他的"Preparation"剛好也解決了我對於數學要求的疑惑
謝謝各位參與討論!
※ 編輯: TheLee (111.240.176.246 臺灣), 06/23/2019 18:11:17
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