AI 落地經驗談

【數位時代】讓高階工程師更省力,若水幫企業練 AI 數據基本功

2019-06-11T07:48:39+00:00

文:蔣曜宇 / 數位時代記者 近年來越來越多台灣企業開始採用AI技術,然而許多企業卻忽略基礎數據處理的重要性。若水執行長陳潔如認為,AI應該長出產業分工鏈,才能提升 AI 應用的效率。 AI 應用近年來在台灣逐步落地,許多產業也開始思考如何導入AI,進而降低生產成本、增加整體營收。專門提供數據處理與諮詢服務的若水強調,企業對AI的思維轉型,不應只著重於演算法,更要加強檢驗並優化數據的處理。 若水執行長陳潔如表示,大公司的

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【iThome】如何提高 AI 模型需要的高品質數據,若水揭露標註師工作的秘訣

2019-06-11T07:41:54+00:00

文:翁芊儒「大家都知道數據(data)很重要,但如何處理數據更重要,它會加值AI模型的養成。」若水AI數據服務事業部協理簡季婕在一場活動上,揭露自家新創團隊的數據處理策略,包括如何從大量原始的資料篩選出可用的資料並進行標註,以及實際標註時運用的工具與流程。簡季婕說明,雖然原始資料量(raw data)越多越好,但真正關鍵的挑戰是蒐集到可用的資料,舉無人車針對路況做出反應的模型為例,一般正常路況的資料量多、好蒐集,但真正訓練模型做出反應的車禍資料,反而較難取得。

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【落地經驗談】陳維超:追根究底,才能找到 AI 的應用場景

2019-06-11T09:49:22+00:00

陳維超很忙。他身兼英業達人工智慧中心負責人,還有智能居家視訊監控 Skywatch 創辦人,幸好兩個事業體在同一層辦公室裡,讓他省點時間奔波。也因為太忙了,他去年辭掉台大資工系兼任教職。 台大電機所畢業,再到國外求學,先後待過 NVIDIA 和 Nokia,陳維超主要研究電腦繪圖、電腦視覺,還常常發表論文。持續研究,同時用每天的管理做實證,在他眼裡,AI就像雷神索爾的錘子,「但畢竟還是一把錘子,它的威力需要時間發酵,也端看拿它的人怎麼用。」

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【落地經驗談】林軒田:打通以數據為核心的任督二脈,用 AI 為企業創新

2019-06-11T08:30:12+00:00

走進Appier位於信義區的高樓辦公室,除了驚艷於四面俯瞰山巒的美景,Turing、Newton、Minsky、Ada、Skinner、Euclid、Gauss等以AI、電腦科學、數學家命名的會議室更令人印象深刻,不斷提醒著同仁謹記這些科學家對世界的貢獻。 Appier首席資料科學顧問、台大資工系教授林軒田的偶像,也藏在其中一間會議室的門牌上。

【落地經驗談】林軒田:打通以數據為核心的任督二脈,用 AI 為企業創新2019-06-11T08:30:12+00:00

【落地經驗談】陳昇瑋:從深度學習到深度協作

2019-06-11T08:36:18+00:00

台灣人工智慧學校執行長 陳昇瑋 在台灣AI界,從學者、倡議者到產業實踐者,台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋可謂是第一人。去年,他多了一個新身份:玉山金控科技長,實際上在做些什麼,他很少對外主動提及。這是第一次在媒體前侃侃而談。

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Shazam!用二十年最終翻轉 Apple Music 的數據策略

2019-06-12T05:29:45+00:00

2017年,蘋果花了4億美元(約新台幣120億)收購一家位於英國倫敦的音樂辨識公司Shazam Entertainment。在蘋果購買這家公司前,Shazam雖小有名氣卻讓也讓多數人感到陌生。近來拜DC電影之賜,現在全世界的人都知道Shazam(沙贊) — 是DC電影裡的英雄人物。 但今天要介紹的是現實生活中的Shazam,一家自蘋果1976年創立至今,少數以如此高金額收購的一家音樂辨識公司。究竟什麼樣的公司這麼值錢?蘋果買下Shazam 又是在打什麼主意呢?這值得我們一探究竟。

Shazam!用二十年最終翻轉 Apple Music 的數據策略2019-06-12T05:29:45+00:00

【AI 時代的工作哲學】(1):看見數據裡的生命力

2019-06-11T08:32:20+00:00

AI很火,不論是社群媒體、電視上都能看到關於人工智慧的話題,而多數人對於深度學習、機器學習可能一知半解。 2017年底,若水本著「Tech for Good」的精神,結合一群來自各行各業的專業經理人,帶著全台數百位居家身障夥伴,跨足AI產業,提供數據顧問和標註服務,而這全世界首創模式。 這一年半來,我們近距離看到台灣,日本等地不同產業推動AI落地的機會和挑戰,這其中比較少人論及,卻又至關重要的就在於:如何打造「深度協作」的企業文化、跨團隊工作流程以及工作再設計。 而這也是若水每天在做的事。

【AI 時代的工作哲學】(1):看見數據裡的生命力2019-06-11T08:32:20+00:00

【AI 時代的工作哲學】(2) :原來數據標註是這麼一回事

2019-06-11T08:49:56+00:00

在 AI 產業工作的日常,若水數據標註團隊幾乎都用自己開發的標註平台,完成客戶交付的任務。 我們經歷了許多跌跌撞撞。從原本一個單一的數據處理平台,發展到至今,能處理各式各樣數據需求,像是畫點、畫四邊形、畫多邊形,以及貼標籤等等,就像似小時候常玩的「小畫家」。 常碰到有人問,若水為什麼不用已經開發出來的就好,還要投入這麼多心力與時間重新建置平台?

【AI 時代的工作哲學】(2) :原來數據標註是這麼一回事2019-06-11T08:49:56+00:00