『新竹市不只是科技城、文化城,還是世界榜上有名的『#大學城』!』
#世界適合留學的城市,台灣只有兩座城市進榜,除了台北市之外,另一個最適合留學的城市,就是新竹!(註一)
最近公布的《#QS世界大學排名》(註二),以六大指標來評比各城市、學校分數,包括:
一、大學排名:在傳統大學排名榜單中的大學數量與名次(最高分城市:首爾)
二、學生組成:重點看是否國際化,以及文化背景包容性(最高分城市:墨爾本)
三、宜居程度:納入了「經濟學人宜居指數」,與其他關於一座城市的治安、污染、貪腐指數(最高分城市:東京)
四、就業情況:涵蓋該地區雇主的受歡迎程度、青年就業獎金計劃等等(最高分城市:東京)
五、可負擔程度:一般熟知的「大麥克指數」、租房與學費等(最高分城市:吉隆坡)
六、學生體驗:2017年起,這項排名也納入了8萬5千名留學生的調查,請他們直接回饋留學城市的包容性、友善程度、交通便利性、藝文活動、夜生活、就業機會等等(最高分城市:柏林)
其中,台灣有兩座城市進榜,分別是台北(27名)與新竹(72名)!台北是首都,也是台灣知識經濟人才的集中地,會進榜不意外;倒是人口僅45萬的新竹市,竟然入列世界最適合留學城市的排行榜,令人振奮!
QS給予新竹市評價為:「新竹的 #清華、#陽明交通 兩所大學高度國際化,在 #可負擔程度 排名上更表現出色。」另外在新竹的介紹中,還提及 #貢丸、#東門市場 與 #動物園,可見小智市長針對城市市場活化、#積極經營地方特色,也能在國際高教市場引起關注。
人才是城市發展的關鍵,世界諸多大城市極力以諸多政策吸引人才落腳定居,以增加城市競爭力。新竹市是「東方矽谷」、「兒童城市」,未來又能成為「世界年輕人最喜歡留學的城市」,國際化指標更上一層樓!
🤩新竹大學生對於新竹市印象是什麼?最喜歡吃哪間巷弄小吃、哪邊是必去景點?歡迎加入我的社團 @新竹同學慧,我們一起討論~
👉註一:《台灣擠進世界留學城市排名 除了台北,另一個竟是以貢丸聞名的城市!》https://reurl.cc/VErzry
👉註二:《QS世界大學排名》(英語:QS World University Rankings)為英國一家私人公司Quacquarelli Symonds所發表的年度大學排行榜,QS公司與愛思唯爾合作發布排名,榜單涵蓋世界綜合與學科,另有亞洲、新興歐洲與中亞地區、拉丁美洲、阿拉伯地區、金磚五國共五個持不同準則的地區排名,QS獲評為世上最受注目的大學排行榜。
#國際化的新竹 #兒童城市 #東方矽谷 #最適合留學的城市
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅Gavinchiu趙氏讀書生活,也在其Youtube影片中提到,趙氏曾任教於美國Bryant University 、北京理工大學珠海學院、深圳大學、香港樹仁大學、臺灣中央研究院近史所等多間學府,歷任助理教授、副教授、研究員、客座教授、高級訪問學者; 2018年獲中國經濟思想史優秀(一等)著作獎,研究題目包括經濟思想、經濟史、政治經濟學,出版著作二十一部,論文...
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AI 如何為公司創造更多價值?專家:2 個缺陷,要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會(NSCAI)今年 4 月建議,國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域,並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面,微軟(Microsoft)4 月宣布,將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊(Nuance Communications);後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家,都愈來愈重視人工智慧,知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過,目前 AI 發展到底處於什麼階段?我們又該如何應用?
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授張凱崴形容,目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事,像是疫情來襲,電腦可以從大數據中篩選條件,自動搜尋、判讀潛在病例,幫助醫生大幅減少檢查時間,但 AI 也並非萬能,要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性,獲得 2021 年的史隆研究獎(Sloan Research Fellowships)。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時,就會複製人類偏見
張凱崴認為,電腦在學習的時候,是依賴「彙整數據資料」來判斷,並沒有真正思考,如果資料來源太狹隘、不夠多元,資料寬廣度不足,電腦判斷就會出現偏差,「你跟電腦講清楚 input(輸入)、output(輸出),提供足夠的數據資料,它可以對應、學得很好,但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說,亞馬遜(Amazon)2014 年推出智慧音箱(Amazon Echo),使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而,有些人口音較罕見,或是用字較特殊,智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案,就可能失靈,這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋,AI 另一項挑戰是,它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」(無法出現)之間的區別,只是從資料統計出要學的東西,無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式,第一步是輸入資料,第二步是分析,但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字,會去看四周有什麼字詞,來學習總統這個詞,由於許多總統都是男性,電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼,如果讓 AI 學習,在它的認知裡,女性「不可能」當美國總統(因為沒有資料紀錄)。「你可以跟人類說,任何職業、性別都是平等的,但對電腦來講,這很困難,」張凱崴說明,一旦資料的寬廣度受限,電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理(Natural Language Processing,讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號)領域,張凱崴說明,AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」,才能運算下去。但如果資料受限,使用男性的「他」,電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長;但換成女性的「她」,由於數據不足,電腦就會混亂,出現系統性誤差。
他再舉一例,美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統(GPT,Generative Pre-training),推出到 GPT3 版本,屬於書寫類 AI,電腦能夠揣測人們說完上一句話,下一句可能會講的句子,自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」,系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」,因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示,GPT2(前一代版本)系統也從資料中學習到許多偏見,像是如果句子前半談論白人男性,系統傾向產生正面評價;如果句子前半是黑人女性,系統竟會產生負面句子。對企業來說,許多組織接觸 AI,想讓它們取代部分工作,首先需要留意資料的廣度、多元性,才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同,也無法每次都做出正確判斷
「其實,現在的 AI 就像一台原型飛機,還缺乏穩定性。」張凱崴說,現行的 AI 就好比萊特兄弟(Wright brothers)剛發明飛機,看似可以做很多有趣的事,但「可以飛」跟「飛得很好」,有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片,AI 掃描後,確認是不是本人,但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小,一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」,因此照片無效。
張凱崴說,在這個例子中,凸顯出 AI 的穩定性不足,「系統沒有考慮到不同人種的差異,很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性,指的是 AI 沒辦法在相同條件下,每次都做出正確決策,這也是使用 AI 時,須留意的第二個挑戰。
他再舉例,許多模型可以準確分析,一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示,有時只要將影評中一些字換成同義詞,例如把電影(movie)換成影片(film),或改寫句子,即使意思並未改變,系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時,人們必須注意到 AI 可能有局限,設定的資料範圍要更完整,考慮這些因素,就能減少偏見、落差,進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化,嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識,但只要掌握觀念,再透過 AI 領域專才協助,也能優化系統。張凱崴指出,最直接的方法是,設計 AI 模型時,要把來源群組不同的資料分門別類測試,在測試階段讓群體多元化,並確保不同特色的使用者,用起來都沒有問題。
舉例來說,一套 A 系統擁有來自各地的使用者,如果設計者是台北人,設計系統的思維容易以台北生活為主,很可能因為當地習慣不同,導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法,則是用不同的「語意」,去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如,有一套餐廳評鑑的 AI 系統,只要蒐集、整理使用者意見,就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性?張凱崴建議,可以利用「抽換詞面」的方法。
比如,把詞彙換成同義字,再看 AI 是否能運算出相同結果,「你可能會發現,原本評比結果是食物很美味,但如果美味換成比較困難的詞,AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時,可以將詞彙隨機抽換成同義詞,增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階:改變句型、重寫句子。張凱崴指出,同樣一句話,如果換成不同說法,電腦可能判讀錯誤,將「因為發生 A 事件,所以導致 B 事件」,改寫成「B 事件發生了,是因為 A 事件的緣故」,明明兩句話意思一樣,但 AI 很可能因為穩定性不足,搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性,可以使用自動改寫的方式,增加資料的多樣性。
張凱崴表示,經過這些測試,讓 AI 接受更多元化的訓練,得到更廣的學習範圍,往後碰到同義詞、相似資訊,才能有效判讀。
張凱崴總結,AI 還在快速發展,或許可以創造更多工作機會、新的職位,但現行階段,它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子,使用它就一定有更好結果,人們還是要保持高度耐心,先認識它的缺陷,才能在技術更迭下,發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學(UIUC)電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授,研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎(Sloan Research Fellowship),研究團隊開發的運算方法,使人類語言處理的程序更有效率、更多元,同時兼具公平性。
附圖:優化AI系統的3方法
資料來源:https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis
台北科技大學評價 在 青創學院 Facebook 的最佳解答
#免費報名
在噪咖裡,可以是一人掌廚,也有團隊配合,可以憑感覺調味,也能精準用料,最後是否美味都取決使用者的味蕾與感受。我們希望在噪咖中能分享創業者在當中不同面貌的故事,提供創業真實面貌。
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主辦單位▕ 松菸製作者工廠、Tawian Startup Hub 新創基地
活動時間▕ 2021年5月14日(星期五)下午2點
活動地點▕ 社會創新實驗中心107室
本次活動免費,名額有限,敬請提早報名並準時參與
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活動講者▕
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■ 揚揚創新科技創辦人 朱彥真
#抓住活動現場參與者的行為數據
透過創意整合科技及應用流程,讓藝文展演活動「現場」的各個環節,都能透過平台與科技工具的輔助解決,快速掌握掌狀並累積應用數據。目前提供策劃活動中「前」、「中」、「後」三階段的應用服務,包含快速製作活動頁,整合線上與現場票務銷售、票證交換、場域進出場管理、數位導覽相關...等,為品牌、企劃、策展人打通策劃與現場中間的最後一哩路,我們期待能夠「解決」所有活動主辦單位的痛點,讓每個主辦都擁有策劃下場活動的機會。
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■ 啟夢股份有限公司共同創辦人 林郁蓁
#創業沒有最好的Timing #從大學開始我就在經營事業
啟夢致力提供「系統化科系探索服務」,幫助高中生探索科系、找到適合的方向,目前提供「科系探索營隊」與「科系探索工作坊」。啟夢營隊,透過「求廣、求深、求透」,讓孩子廣泛認識科系、了解科系真實樣貌,釐清明確科系方向,陪伴孩子經歷完整探索歷程,工作坊則協助「主動積極」但缺探索方法的學生,教他們探索方法。創辦2年服務350位學生,獲得平均9.3分評價與教育創新100肯定。
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■ 台北市文化基金化資深專員 Scarlett Hung
#松菸創作者工廠資源介紹
「松菸創作者工廠」於2016年成立,提供進駐品牌吸收養分孕育成長,運用跨國資源、打開品牌與跨國的創作者交流,將臺灣原創推向國際、走向世界。2020年與「美國創新中心」策略合作,導入「創新、創業、數位、文化設計」四大主軸服務,創造數位學習與新創發展能量。
台北科技大學評價 在 Gavinchiu趙氏讀書生活 Youtube 的最佳解答
趙氏曾任教於美國Bryant University 、北京理工大學珠海學院、深圳大學、香港樹仁大學、臺灣中央研究院近史所等多間學府,歷任助理教授、副教授、研究員、客座教授、高級訪問學者;
2018年獲中國經濟思想史優秀(一等)著作獎,研究題目包括經濟思想、經濟史、政治經濟學,出版著作二十一部,論文三十餘篇。英國權威出版社 Routledge給予 "中國和西方頂尖學者(leading Chinese and Western scholar)" 的評價。
《趙氏讀書生活》,一個歷史學者的視頻,分享學術、社會、政治經濟觀察
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#中美脫勾
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台北科技大學評價 在 Gavinchiu趙氏讀書生活 Youtube 的最佳解答
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趙氏曾任教於美國Bryant University 、北京理工大學珠海學院、深圳大學、香港樹仁大學等多間學府,歷任助理教授、副教授、研究員、客座教授,中央研究院高級訪問學者;
2018年獲中國經濟思想史優秀(一等)著作獎,研究題目包括經濟思想、經濟史、政治經濟學,出版著作二十一部,論文三十餘篇。英國權威出版社 Routledge給予 "中國和西方頂尖學者(leading Chinese and Western scholar)" 的評價。
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#美國制裁
#林鄭
#鄧炳強盧偉聰
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#Volvo #V60 #讓我們好好來聊車吧
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請問大家北科大跟台科大真的有差很多嗎台科大是技職大學龍頭對面就是112 要跟112的女生聯誼也很方便北科大身為技職大學的老二就沒這種優勢但是北科大的交通堪稱是全台 ... ... <看更多>
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