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big大時商業誌 第31期:人工智能的未來 (電子雜誌)

出版日期:2019-01-20
人工智能的未來機器人的興起,它會繼承地球嗎?當機器人有了意識,不再只是生產、醫療、生活、交通的人類助手,一場人類與機器人的代理人之爭,將如何展開?在2030 年甚至2100 年人與機器將會決戰或互融? ...

2024智動化年鑑 採購指南:AI人工智慧 (電子雜誌)

出版日期:2024-02-19
工業是最需要

人工智慧

的場域,不僅是因應勞動力結構改變所出現的人力短缺,更重要的,是能滿足新一代製造對於效率與品質提升的需求,因此,導入能夠透過數據分析來調教效能的AI系統,將是未來工業領域最重要的科技 ...

天下雜誌 0511/2017 第622期:人工智慧 AI全面啟動 (電子雜誌)

出版日期:2017-05-11
2017《天下》兩千大調查

人工智慧

全面啟動 台灣不能錯過的第四次工業革命AI已經翻出實驗室的圍籬,跳進各行各業,走入每個人的生活。現在的AI有如1990年代的網際網路,剛剛萌芽,處處是藍海。沒有大市 ...

數位時代月刊 11月號/2016 第270期:完全解讀 人工智慧新商業 (電子雜誌)

出版日期:2016-10-28
摩爾定律之後,再次翻轉世界的產業革命

人工智慧

經濟席捲全球如果說現在是「互聯網+」時代,那麼下一個盛世就是「AI+」的時代,人工智慧(AI)技術大量商業化的時代到來。未來人工智慧將是所有產業的「靈魂」, ...

天下雜誌 0426/2016 第596期:向人工智慧學「自我增強」贏的思考 (電子雜誌)

出版日期:2016-04-26
贏的思考 這場比賽,讓人震撼,又帶一點點哀傷。圍棋是最複雜的遊戲,人類卻敗給了機器。「當年超級電腦『深藍』贏了,舉世歡騰,覺得是人類的一大進步。但這次

人工智慧

系統AlphaGo贏,大家的心情都很矛盾, ...

數位時代月刊 7月號/2017 第278期:AI+人工智慧的15個領先應用 (電子雜誌)

出版日期:2017-06-28
AI定義新時代當人類的眼睛、耳朵,不再是唯一可思考和探索世界的工具5億4,100萬年前的寒武紀大爆發(Cambrian Explosion),物種大量出現,幾乎所有動物的祖先都在這時期現身,分類學中的 ...

能力雜誌 8月號/2017 第738期:新創企業轉大人 良方底叨位? (電子雜誌)

出版日期:2017-08-01
【新創企業轉大人良方底叨位?】在各國計劃性培育創業團體的氛圍下,商業投資人的創投風潮,也在亞洲區不斷地成熟與發酵。新創公司走過研發期,一定會在轉捩點遇到:如何架構企業組織、培養公司的企業文化、管理公司 ...

智動化 10月號/2021 第74期:放眼人工智慧遠景 機器視覺手足一體 (電子雜誌)

出版日期:2021-10-08
-機器視覺跟隨產業轉型-機器視覺開天眼-結合AI 管理 機器視覺應用領域持續擴增邁向工業4.0時代,各國智慧製造順勢崛起,對於產品的品質全檢要求越來越高,機器視覺不僅扮演了傳感器角色,在製程中蒐集資訊 ...

大師輕鬆讀 NO.960 ChatGPT誠徵老闆 (電子雜誌)

出版日期:2024-02-28
NO.960 ChatGPT誠徵老闆|中英對照 不知疲倦、不找藉口的超級員工來了ChatGPT For HireIt Never Sleeps and Never Makes Excuses原書作者: ...

能力雜誌 1月號/2018 第743期:AI趨勢搶先報 (電子雜誌)

出版日期:2018-01-01
【AI趨勢搶先報】回顧2017年,「AI」絕對是關鍵字搜尋排行榜的大熱門;邁向2018年,台灣產業如何在「AI元年」跨出大步?結合台灣令人稱讚的醫療、硬體等優勢,從這些基底再出發,將是必然的選項。即使 ...

大師輕鬆讀 NO.691 訂閱經濟來了 (電子雜誌)

出版日期:2018-10-10
從提供一次產品變身永久服務的新商業模式★《富比士》、《Business Wire》等媒體推薦★《今日美國》、亞馬遜網路書店排行榜暢銷書推出產品、進行行銷、銀貨兩訖是我們熟悉不過的經營模式。雖然我們隱隱 ...

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大師輕鬆讀 NO.771 快未來 (電子雜誌)

出版日期:2020-05-20
指數型科技融合後即將加速的轉變The Future is Faster Than You ThinkHow Converging Technologies Are Transforming Busin ...

天下雜誌 1207/2017 第637期:2018亞洲經濟大預測 (電子雜誌)

出版日期:2017-12-07
21世紀最有價值的新黑金數據經濟大爆發 企業鍊金各憑本事辜樹仁.蕭富元20世紀,掌握石油就掌握全球話語權; 21世紀,世界的金礦則藏在數據裡。光有數據還不夠,還要懂「力用」。全球最有價值五大公司,如 ...


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