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產業拚AI化 從決策端找到人才管理、轉型切入點
10:222021/01/21 中時新聞網 EnglishCareer
在花蓮立霧溪河床種西瓜，河床如此寬廣，要如何估算產量？用人工智慧（AI）就能解決了。AI能夠有效增進工作的效率，近幾年企業在進行數位轉型時，常常把AI在工作情境的應用納入考慮，包括改善工作流程，或推出新的服務等，因而企業內部的工作者，就需要對「如何與AI共事」有一定了解，也產生了學習AI，培育AI人才的需求。
愈能抓到規律的工作愈適合AI
學習AI之前要了解如何看待AI，財團法人資訊工業策進會數位教育研究所主任張育誠認為，工作流程愈容易抓出邏輯的工作愈容易被AI取代，但也不用太過擔心，因為還是要有人負責訓練、設定AI，因此雖然舊的工作可能消失，也會有新形態的工作產生，端看職場工作者怎麼應變與學習。
張育誠分享，人工智慧的概念其實就是把原本由人進行判斷的事情，改由AI判斷，因此在各行各業的應用範圍相當廣，舉凡晶片晶圓的瑕疵判斷、衛生紙製造時品質的檢測、溪口河床種植西瓜產量的計算、無人收費停車場對車牌的辨識、人臉辨識門禁系統，即時翻譯機等都屬此類。
人工智慧能夠幫助提高工作效率，但不代表它不會犯錯，重要事項的最終判斷還是應該由人做決定。像醫院裡對病人病況的診斷，透過AI可以協助醫師初步了解病情，但最終的診斷，還是要由醫師決定。另外，較無例行流程、需要個案判斷的工作如律師等，則較不須擔心工作被AI取代。
再者，人工智慧要判斷、要學習都需要有其依據，因此作為AI判斷與學習依據的「大數據（BigData）」，以及能夠用來蒐集數據的「物聯網（IOT）」概念也常常被並列提到。
張育誠就曾協助花蓮的西瓜農，以空拍方式評估立霧溪溪床西瓜產量，但西瓜生長不會每個長一樣，有的倒右邊，有的倒左邊，加上溪床上還有許多的石頭，AI要怎麼透過空拍影像辨識西瓜數量？「這就要餵給AI大量的影像，讓它能找到規律學習，分辨哪些是西瓜，哪些是石頭。」
想要學習AI，應該如何下手呢？張育誠指出，對主導決策的管理階層來說，可就目前市面已提供的服務先行了解、體驗，再選擇有興趣的主題參加AI相關的研討會，根據不同專家學者的分享與討論，決定公司要不要出資購買相關設備以推動該項目。
而資訊部門等AI化執行單位則可以參加相關應用的工作坊或課程，提高相關技能的實戰力，將AI技術應用於工作流程優化，或是知道如何和外部的AI服務團隊合作。至於一般職員，則只要知道如何操作，以及會有怎樣的效果就好。
比如衛生紙的生產線可能要等到出漿後，紙漿乾燥了才能人工判斷品質；透過AI的檢測，可能在前期出漿、紙漿還沒乾時就能判讀品質，提高整體效率。產線作業員需要確保優化後產線的運作；而內部AI化執行單位或外部AI服務單位則要知道背後的邏輯，透過哪些數據可做可能的判斷、如何蒐集數據等。因此以AI技能的學習需求來說，以產業AI化的執行單位以及想從事AI服務工作的企業或人才需求最大。
產業AI化相關人才需求大
看中產業AI化的相關人才需求趨勢，財團法人科技生態發展公益基金會與台灣資料科學協會共同設立台灣人工智慧學校，以「做中學」的方式培育各行各業AI化所需的技術領袖人才，自2018年初至2019年10月，已培育來自1500家公司、超過5500位的AI專業工程師與經理人。
張育誠說，資策會的課程則是提供適性化的就業養成教育，根據學員的需求，在前期基礎領域的共同學習後，透過專案導向的課程，讓學員發展自己想走的領域。「我們現在儘量找企業合作，由企業提出想解決的問題，讓學生解題。」透過這樣的方式，讓學員銜接產業需求的差距縮到最短。
舉例來說，資策會2018年與以機票線上訂位系統為服務項目的先啟資訊合作，由學員在專案課中開發「機加酒訂票網站」。題目是先啟資訊出的，因此先啟資訊過程中也會派專案經理人了解進度，並在結訓時主動邀請全台各大旅遊業者辦理人才媒合會，為參與專案的17位學員媒合工作，正好補充各大旅行社缺乏的旅遊資訊人才。
另外，學習資料分析較常用到的Python程式語言，網路上就可找到許多自學管道可以學習，因此張育誠認為，想要學AI也可以自學。不過自學者因為較不了解業界實際的需求，學到一個階段就會覺得自己「功夫」夠了，但實際上可能和業界的需求還有一段差距，他也提醒自學者注意。
資料來源：https://www.chinatimes.com/realtimenews/20210121001919-260412?fbclid=IwAR0QQ5gnXECO4NOuBC64S-3KMlXc6-O7q3pR-ZPrDnZCXoAr9NUO84luhiQ&chdtv
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因為公司突然對AI這領域濃厚的興趣，台中一期二期的學長姐都是有詢問過本人
意願後才被公司派往上課，到第三期已經變成指派的感覺，而完全沒有相關背景
的我也被老闆指派上課. 雖然要犧牲4個月禮拜六時間，但也有2個工作日是直接
到學校上課，想想公司也真的是重成本來培育所謂的AI人才！
技術領袖班課程十二週，專題實作四週，共 十六 週，每週上課三天09:30 ~ 18:00
休息時間各自掌握，午休算一個半小時的話，每天有6小時。
所上到的課程有python、機率統計與R語言、機器學習與演算法、期中考
（玉山房價預測）、深度學習、期中考（圖像辨識)、電腦視覺、遷移學習、
生成式對抗網路、遞迴神經網路、自然語言處理、強化學習、期末專題。
在一開始上課時滿驚訝是用影片教學，完全沒有基礎的我簡直慌了，應該學校預設
來上課的同學都有碰過程式，因此學校課表python為一天課程就講完，對於門外漢
根本是不夠用，最主要是你看完影片還不知道要怎麼寫出一個像樣的code，直到有
幾次助教手把手教學鐵達尼/鳶尾花/波士頓房價等題目，才知道原來python是什麼，
那些套件用在哪些地方。
因此，如果不懂python要來上課的，建議上課前還是需先學一下較容易進入課程！
期中考的部分，我覺得是增加寫code能力的蠻好機會，雖然也是先從高手手中得到
一個版本然後進行修改，但就可以從這些code中學到一些東西，不會的看不懂的拿
去問助教，也都很樂意幫我們解答，整體來說期中考試跟期末專題都是練功的好機會！
教材的部分其實是很足夠的，每個主題都有完整的教學影片及練習題，基本上個人認為
若有python基礎來上課的話，使用學校所提供的影片及練習題應該事倍功半！整個課程
下來我還是較喜歡實體課程，看影片總會不知不覺飄走峈抪礂A看的影片進度趕不上課表
進度時，就會猶豫要先跳過舊的，先看新進度還是啪啦啪啦的
助教的部分，每個都很有實力，人也都很好，所以不管問題簡單或難，建議只要被卡住就問助教，
不然有時一卡就會卡半天而浪費掉自己的時間！
從問問題中也能獲得他們是怎樣搜尋「code」的關鍵字，及一些寫code的技巧.
回到公司後最重要仍是寫code的能力，再學校上課的範例給的是已經前處理好的例題，
只要將要使用的演算法帶入，就可以train一波，得到ACC等校度指標.而回到公司所面
對到的資料複雜程度較高，需要經過前處理後才有辦法進行建模及預測.
各種理論部分像是監督式學習/非監督式學習，
也最好要了解，才能向老闆解釋你用的演算法為何，為何要使用這個。大概就是這樣，在下淺見僅供參考
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