科技補考 | 解決你的知識焦慮

By 科技補考Technology

科技補考 | 解決你的知識焦慮 episodes

December 28, 2020 EP11 | 當我們焦慮科技時代該有的職能，卻忘了懶惰最致命

「人才」這詞的門檻是越來越高了。

你在IG滑到熟人考到證照的PO文，一會兒又看到朋友揪團進修，

接下來，又被投放知識教育的廣告，

上面第一行就寫著「AI要搶走你的工作！」

科技補考三位主持，工作內容都與AI有關，

想跟各位Talents聊聊，要避免在科技時代下的不自信，

實際上關鍵在，如何長期保持進步動力。

| HIGHLIGHTS |

■　AI大浪下的世界與個人賦能變遷

■　天堂vs.地獄！AI時代3大最熱門職缺 vs. 9大最易取代職缺

■　打破AI焦慮：人類智慧與人工智慧的理想協作情境

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　知勢〈HR主管該如何為員工打造AI賦能的職涯路徑？〉https://edge.aif.tw/four-ways-for-employee-development/

■　社企流〈開創 14 萬名身障者居家就業契機：若水首創「數據標註師」職務，打造 AI 應用背後的數據大軍〉https://www.seinsights.asia/article/3290/3270/5927

■　今周刊〈科技巨頭的反壟斷危機，正是創業者的天賜良機〉https://www.businesstoday.com.tw/article/category/80394/post/201911210039/

■　食力foodNEXT〈智慧醫療器材專案辦公室正式成立，加速AI應用、提升台灣產業競爭力！〉https://www.foodnext.net/column/columnist/paper/5975590732

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29 min
December 16, 2020 EP10 | 正在《黑鏡》化的你與我，與世界

黑鏡指的是，那些被握在掌上、置於桌上，掛在牆上的冰冷螢幕。

從劇中對未來的想像，人類與AI的界線，將變得模糊，

甚至，協作得密不可分。

這一集，我們不對AI過度神格，也不陰謀論，

而用更寬的角度觀測AI，未來最可能為我們打造的世界模樣。

畢竟，人工智慧，並非一朝一夕誕生，

乃是跟隨人性需求與慾望，逐漸煉成。

| HIGHLIGHTS |

■　從高仿到創新：AI從0到無限大的創造力

■　土法煉鋼的智慧進化：從緩慢理解到海量資料處理

■　從鋼彈看人機之間的失序

■　刻在你腦底的裝置：伊隆馬斯克的真 • 腦機介面Neuralink

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　Appier〈對抗新冠肺炎一役中，人工智慧扮演的關鍵角色〉https://www.appier.com/zh-hant/blog/how-ai-is-playing-a-critical-role-in-combating-covid-19/

■　黑鏡成真！INSIDE〈腦機介面新突破！科技讀心術：只需「想像寫字」即可轉譯出真實文字〉https://www.inside.com.tw/article/23499-neural-implant-lets-paralyzed-person-type-by-imagining-writing

■　數位時代〈快聽！「雅婷」神創作9首武漢肺炎歌曲，台灣第一張AI專輯怎麼誕生的？〉https://www.bnext.com.tw/article/58019/taiwan-ai-labs-create-first-ai-album-covid-19

■　科學Online〈當論文發表淪為新品發布 AI深陷再現性危機〉https://highscope.ch.ntu.edu.tw/wordpress/?p=84743

■　典藏 ARTouch.com〈讓機器打開創意之鎖，AI藝術如何影響藝術創作的本質？〉https://artouch.com/market/content-10857.html

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41 min
November 17, 2020 EP09 | 用更智慧的手段，操弄文字的力量

你還相信，純純的文字，帶來的感動嗎？

網絡社會下，流轉的文字創造巨大的凝聚力，

但也能化為鑽心的利刃。

網軍、買評論、假新聞等爭端，不絕於耳。

科技補考今天直搗黃龍，帶各位Talents，跳入這個文字不再單純的年代。

| HIGHLIGHTS |

■　新聞洞見的模組化：自動文字生成術

■　從下筆就開始精準行銷：AI教你每次發文都爆文

■　見光死的假新聞與抄論文！數位糾察大隊崛起

■　文字生產流水線的趨勢與隱憂

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■ 繳交報告、湊字數、應付男/女朋友的好夥伴「唬爛產生器」https://howtobullshit.me/

■ 搜狐〈學位論文查重（抄襲率檢測）亂象：買了"降重服務"，論文照抄不誤〉https://www.sohu.com/a/469190665_260616

■ INSIDE〈我用 OpenAI 文本生成器續寫了《復仇者聯盟》〉https://www.inside.com.tw/article/16479-open-ai-edit-the-avengers

■ 鈦媒體〈被捧上天的GPT-3，商業化之路怎麼走？〉https://www.tmtpost.com/4605482.html

■ BBC NEWS中文網《台灣AI機器人「美玉姨」的使命：甄別假資訊，挑戰網路謠言》https://www.bbc.com/zhongwen/trad/chinese-news-47208116

■ 未來城市Future City | 天下〈網購假評供應鏈（上）｜39%網評都是假！東南亞「血汗點擊工廠」　一則假評0.25美元〉https://futurecity.cw.com.tw/article/1790

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22 min
November 02, 2020 EP08 | 幫幫那些該該叫不會開車的朋友們（下）

你想，我想，馬斯克也想要的東西，

除了錢，就是自駕車了。

這集聊聊自駕車技術，明明集了世上最聰明的團隊（FAAMG+BAT），

究竟是「卡」在哪？

建議搭配EP07 | 幫幫那些該該叫不會開車的朋友們（上），通體舒暢

| HIGHLIGHTS |

■　自駕車大戰，無所不能的矽谷科技 vs. 力挽狂瀾的傳統車廠

■　自駕車的限制，在硬體、軟體、還是人心？

■　《無人載具科技創新實驗條例》來了！監管沙盒是管很大還是為民把關？

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　知勢〈謝弘輝：邊緣運算與5G將是自駕車未來發展的關鍵〉hhttps://edge.aif.tw/autonomous-driving-and-smart-transportation/

■　IBM〈AI 型自動化- 五月花號自動駕駛船〉https://www.ibm.com/tw-zh/cloud/automation/mayflower-autonomous-ship

■ INSIDE〈疫情重擊車廠，BMW、賓士停止合作開發自動駕駛〉https://www.inside.com.tw/article/20147-mercedes-benz-bmw-pause-autonomous-partnership

■　U-CAR新聞〈[U觀點]沙盒測試條例價值所在─釐清ARTC自駕巴士WinBus事故緣由〉https://news.u-car.com.tw/news/article/63126

■　數位時代〈台灣排名13、超越德澳！全球自駕車發展成熟度報告，新加坡居首、中國位居第20〉https://www.bnext.com.tw/article/58550/self-driving-2020

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25 min
October 21, 2020 EP07 | 幫幫那些該該叫不會開車的朋友們（上）

你的朋友裡，總會有幾個只想坐後座，也不幫看導航的free rider。

你以為自駕車的出現，可以打退他們，

但回頭一看，知名大廠自駕死亡車禍，心中出現四個大字，

我佛慈悲。

自駕車何時才能「安全上路」，是全世界不會開車的人，及所有會開車的人，

都密切敲碗的大事。

本集速帶各位talents看自駕體系（沒錯，除車之外，別忘了飛機跟船）的發展架構，

以及那些痴迷自駕不放的矽谷大廠們的研發血淚。

| HIGHLIGHTS |

■　從自動煞車到變形金剛：一覽自駕車分類五層級

■　科技大佬的輝煌自駕車夢，是鴨子划水還是過譽？

■　傳統汽車大廠的逆襲！讓你知道誰才是汽車的專家

■　有搭過信義路無人公車嗎？臺灣也有自駕車

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　數位時代〈自駕技術離商用不遠了？「最懂自駕車」的詹景堯：先學習接受科技不完美〉https://www.bnext.com.tw/article/61531/autonomous-cars-ev

■　TechNews科技新報〈Uber 放棄自駕事業，旗下 ATG 公司轉售新創 Aurora Innovation〉https://technews.tw/2020/12/08/uber-sells-self-driving-unit-uber-atg-to-aurora-innovation/

■　商業周刊〈樹大招風？Google刪除「自動駕駛」一詞，擺明針對特斯拉〉https://www.businessweekly.com.tw/international/blog/3005151

■　TechNews科技新報〈告別老司機》迎接自駕時代，各國法規都準備好了嗎？〉https://technews.tw/2021/04/20/are-laws-and-policies-ready-for-the-era-of-self-driving/

建議搭配EP08 | 幫幫那些該該叫不會開車的朋友們（下），大快人心

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26 min
October 03, 2020 EP06 | 大開源時代，看到了新創的可能

在這個時代，要做新創事業，既是光明的時代，也是黑暗的時代。

眾多的開源資源與開發框架，成功的基礎建設一應俱全；

麻煩的是，西有FAAMG，東有BAT，

早已瞄準風口，手持重資與強大技術能力入局。

邀請關心臺灣AI新創的Talents，與我們一起盤點。

| HIGHLIGHTS |

■　No data, no AI

■　還是ImageNet - 比賽雖謝幕，留下寶藏庫

■　是佛心還是套路？細數開源的商業模式

■　矽谷AI夢：TensorFlow與OpenAI

■　我是新創，我想做AI，哪裡還有餅？

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

■　Benson的跨域商業人生〈開源軟體的商業模式分析〉，是一系列非常精彩的商業策略綜觀與深入剖析，請至https://benson-lee.blog/閱讀

| 如果你還想知道更多 |

■　Google「Quick Draw限時塗鴉遊戲」 https://quickdraw.withgoogle.com/

同時呈上這個遊戲的資料集「Quick,Draw! The Data」https://quickdraw.withgoogle.com/data/brain

■　阿里雲開發者社區〈Github近期最有趣的10款機器學習開源項目〉https://developer.aliyun.com/article/328472

■　AppsWork之初創投〈2020 下半年台灣 AI 生態系地圖，產業轉型與國際化的挑戰〉https://appworks.tw/taiwans-ai-ecosystem-map-second-half-2020/

■　科技產業資訊室〈全球10家最有價值AI新創公司及AI發展趨勢〉https://iknow.stpi.narl.org.tw/post/Read.aspx?PostID=17187

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35 min
September 14, 2020 EP05 | 晶片，諸神的戰場

疫情當頭，信我大護國神山，保佑股市你各位度劫。

本集科技補考，首次前進硬體話題，

也讓各位手握2330的Talents們，認識GG如何獨步天下，

以及臺灣另一位晶片新創之光。

| HIGHLIGHTS |

■　AI商轉的三關鍵：資料、晶片、演算法

■　全世界的資料規模有多大？

■　晶片是什麼？常聽到臺積電「Ｘ奈米」製程，幾奈米很重要嗎？

■　全球都瘋演算法，有機會靠演算法賺進第一桶金嗎？

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　TEDTALK〈李飛飛 | 我們如何教會電腦看懂圖像〉https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?referrer=playlist-talks_on_artificial_intelligen&language=zh-TW

■　遠見雜誌〈【科技洞察】緯創賣廠給立訊，卻砸4.4億投資iKala，如何盤算「台灣+1」？〉https://www.gvm.com.tw/article/74235

■　數位時代〈產品3特色迎戰國際大廠！耐能為何敢喊話：1顆晶片打天下？〉https://www.bnext.com.tw/article/60107/kneron-2020-special

■　TechNews科技新報〈台積電股價挑戰 500 元！劉德音密謀 5 年，用這 3 招扳倒英特爾〉https://technews.tw/2020/08/15/tsmc-uses-these-three-methods-to-surpass-intel/

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39 min
August 23, 2020 EP04 | 記憶、遺忘與養蠱，千奇百怪的人工智慧訓練招數

沒有皮卡丘與寶貝球，並不妨礙你成為一個寶可夢大師。

同樣，即使不寫code，我們也能探索，

上自FAAMG、下至新創團隊，他們的AI是怎麼練成的。

本集為各位Talents隆重介紹AI兩大山頭，

遞歸神經網路（RNN），與生成對抗網路（GAN）。

上從Elon Musk，下到PTT鄉民，如何將他們的智慧寶貝養成王者至尊。

| HIGHLIGHTS |

■　給你一個最殺的Punchline！用脫口秀的例子秒懂遞歸神經網路（RNN）

■　RNN不可說的「記憶」魔法

■　賭上高額成本的精準行銷：Netflix如何從評論中，找出下一部爆紅影集

■　鬥來鬥去！生成對抗網路的的養蠱式優化法

■　傳說中什麼文章都能掰出來的文字產生器，已經出現了

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　INSIDE〈馬斯克：就算在 Tesla，AI 研發也必須被好好監管〉https://www.inside.com.tw/article/18961-elon-musk-ai-regulation-tweets-open-ai-tesla-spacex-twitter

■　AI研究社〈在 Netflix 評論中做情感分析的深度學習模型〉https://www.yanxishe.com/TextTranslation/1754

■ opteroncx〈【教程向】如何科學的去除愛情動作片的馬賽克、暗幕和聖光〉https://www.bilibili.com/video/BV12W41187Mt/

■ itHome〈KKBOX要靠微軟生態系進軍全球，將主推影音串流和多項音樂AI新服務〉https://www.ithome.com.tw/news/134888

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43 min
August 08, 2020 EP03 | 視覺辨識開啟了顏值世代

從IG上粉讚無數的網帥網美，俊男正妹在交友軟體的吃香，

稱當今是史上空前絕後，最重視顏值的時代，

絕不誇張！

如果不想挨痛DO醫美，

感謝現在有美顏濾鏡、修圖打光，

別說變美，換臉都行！

本集就要為各位Talents隆重介紹，

為全球顏值貢獻做多，也是在AI中最頻繁運用的卷積神經網路（CNN），

就會知道AI為何這麼無孔不入！

| HIGHLIGHTS |

■　你我都是視覺動物：從美肌濾鏡到偶像追劇，CNN打造的「顏值」世代

■　卷積神經網路到底在卷什麼

■　革命性的省錢解決方案！CNN要如何降低電腦運算量

■　AI界的奧運！傳說中的ImageNet圖像辨識世界大賽

■　GPU與他們的團隊：第一個站上AI新風口的NVIDIA

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　那個通緝犯最愛的男人！DQ地球圖輯隊〈六萬人裡逮到你中國人臉辨識技術演唱會抓人〉https://dq.yam.com/post.php?id=9127

■　TechOrange科技報橘〈CPU 與 GPU 到底差在哪？NVIDIA 找來流言終結者主持人 Demo 讓你瞬間搞懂〉https://buzzorange.com/techorange/2017/10/17/adam-jamie-cpu-gpu-compare/

■　IT閱讀〈從AlexNet理解卷積神經網路的一般結構〉https://www.itread01.com/content/1546890491.html

■　2019ICCV愛奇藝〈利用無標籤數據優化人臉識別模型〉https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-10-29-17

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July 31, 2020 EP02 | 用簡單洋蔥脈絡，讓你跨過人工智慧的第一個門檻

繼上一集的懶人包後，

這集繼續讓你用銳利的角度，結合歐美案例，

一刀理清「人工智慧」、「機器學習」、「深度學習」脈絡，

大步跨過AI的第一個門檻！

| HIGHLIGHTS |

■　如何嘴得一口好AI！快速GET到人工智慧的洋蔥型脈絡

■　專家系統與機器學習：為什麼我們必須在乎「例外」

■　到底有多深的深度學習

■　回想學生時代，你也體驗過監督學習、非監督學習、強化學習唷

■　服務體驗AI化：你喜歡的那些APP，以及他們背後偉大的AI團隊

| 本集重要架構參考 & 部分內容參考來源 |

■　王維嘉《AI背後的暗知識：機器如何學習、認知與改造我們的未來世界》（大寫出版）

| 如果你還想知道更多 |

■　NVIDIA 〈Deep Learning〉https://developer.nvidia.com/deep-learning

■　知乎〈你用機器學習做過什麼有趣的事兒？〉https://www.zhihu.com/question/30561162

■　Creative Bloq〈驚呆！14個讓網友震驚的DeepFake實例〉(14 deepfake examples that terrified and amused the internet) https://www.creativebloq.com/features/deepfake-examples

建議可搭配EP01 | 或許是全網最簡單「人工智慧」懶人包，真的一集就夠了，更快跨過AI初心者門檻！

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