close

由於AI技術繁瑣,所以需要慢慢學習,不需跟上創的新速度?


公部門若將較低層級的工作交給更適合那類任務的機器,將會有甚麼影響?

  • 員工薪資降低
  • 錯誤率提升
  • 使人力可使用在更具價值之工作上
  • 員工工時增加


何謂為人工智慧採用的策略框架?

  • 定義AI知識分類學與AI類型
  • 以內外力為基礎,修正採用曲線
  • 探索AI類型與確切企業功能的交集
  • 以上皆是


台灣傳統密集人力所產出的商品,因目前尚有市場所以不需導入AI?


因應世界的產業趨勢發展,AI已逐步朝向何者前進?

  • 任務導向
  • 演算法
  • 系統整合
  • 簡單化


資料集愈大,或是深度學習模型具有更多處理層,就會耗費「更多」時間來訓練神經網路?


公部門於應用AI時,為避免資料錯誤,所以僅需聘用「一位」資料科學家?


台灣那些產業適合一開始就導入AI技術?

  • 智慧居家
  • 物聯網
  • 車聯網
  • 以上皆是


公部門推行AI所須補足的相關人才為何?

  • 資料科學家
  • 人工智慧專家
  • 機器學習開發人員
  • 以上皆是

 

目前仍沒有能真正取代資料庫管理、或系統管理員的人工智慧系統?

arrow
arrow
    全站熱搜
    創作者介紹
    創作者 shanefish 的頭像
    shanefish

    別說

    shanefish 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()