i 聯網系列之8：從alpha go看人工智慧和機器學習在物聯網
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從AlphaGo看人工智慧在物聯網�
RICHARD PEI�
1
裴有恆 Richard（裴帥老師）� 2
學歷與認證� 美國南加大電腦工程碩士畢業（主修人工智慧）� 台灣大學機械系學士畢業� 台灣外貿協會第六屆碩士後行銷班畢業� 台灣外貿協會第一屆品牌班行銷班畢業� NPDP全台前十名拿到認證� IDEO ACUMEN服務設計� 經歷� 元創意股份有限公司資深產品經理� 神達電腦 產品經理,流程經理,專案經理主管:� Mio A501,A702手機專案, Sagem My-S7 � Mercedes Map Pilot產品ODM專案, � 仁寶電腦專案經理: XG-3D手機專案� 台灣大哥大研發處主任:� Mail系統開發, WAP系統開發,簡訊傳情, � MMS系統自製專案� 企業內訓教學專長� 物聯網、流程創新、產品創新、服務創新、� 商業模式創新、創新管理、專案管理� �
個人物聯網經驗� 3
台灣大哥大2001年智慧家電展示� 神達2003年智慧型手機� 神達2009年Mercedes Benz的Map Pilot代工� 神達車聯網/車用電子產品經理� 神達智慧醫療相關制度協助� 神達智慧手錶架構瞭解�
物聯網講師搜尋第
一名�
1、物聯網雲運算的趨勢�
雲伺服器由大而小而超級/群集運算�
1946年2月第一代電腦 ENIAC�
6
1964年IBM System/360� 7
1965年第一台迷你電
腦�
8
1971年 第一台超級電腦 Cray 1�
1977年Apple II� 10
1981年8月
IBM-PC 5150�
11
IBM Deep Blue�
IBM Watson�
Servers for Big Data�
在雲上 分散式的 人工智慧�
2、從物聯網架構談 人工智慧與大數據�
16
2.1.感知層：利用感測器感測後通訊傳回�
17 Source: http://www.playrobot.com/cart/index.php
空氣成分偵測器
旋轉角度偵測器
影像識別
GPS
溫濕度偵測
壓力偵測器
2.2.網路層� 18
• 將感知層收集到的資料傳輸至網際網路 �
➔最後在雲儲存、管理�
2.2.1.大數據�
分散式架構� 技術演進� 建模以執行�
2.2.1.1.大數據執行的 分散式系統架構�
SMAQ�
Storage
Map Reduce
Query
用來儲存分散、沒有關聯的非結構化資料
運用批次處理的方式，將工作平均分散到許多 伺服器做運算。
將算完的結構化資料儲存到可供查詢的資料庫系統
2.2.1.2.技術演進： Google vs Apache�
2.2.1.3.建模以預測行為�
監督式學習：� ¤ 線性回歸� ¤ 邏輯回歸� ¤ 決策樹� ¤ 支持向量機器SVM� ¤ 類神經網路�
非監督式學習：� ¤ 階層式分群� ¤ K平均� ¤ 模糊C平均� ¤ 分群指標�
結構預測：貝式網路� 演化式學習：基因演算法� 關聯原則：購物籃�
機� 器� 學� 習�
2.3.應用層� 23
• 物聯網與行業間的專業進行技術融合 � • 根據不同的需求開發出相應的應用�
電腦
手機
家電
農業 物聯網
建築
交通
安防 影像
2.3.1.物聯網的雲運算�
對使用者提供的服務有前端的物提供的，也有在後端雲伺服器提供的。� 後端雲伺服器提供的會是大量複雜的運算。�
例：AlphaGo�
2.3.1.1.以服務設計的方法，增強使用者的體驗�
針對使用者介面做好前端與後端的服務規劃� 針對消費者在客戶旅程中的痛點發展�
客戶旅程�
2.3.2.人工智慧：機器學習�
AlphaGo用� ¤ 估值網路（value network）與走棋網路
（policy network）這兩種深度學習神經網路� ¤ 用蒙地卡羅樹：決策樹的衍生�
AlphaGo用蒙地卡羅樹�
2.3.2.1.深度學習�
深度學習是機器學習的分支。� 目前運用在影像辨識、自然語言、機器人的學習等方面。� 使用類神經網路BPP等運算方法。� AlphaＧo有估值網路與走棋網路兩套系統。�
2.3.2.1.1.類神經網路�
2.3.2.1.2.影像辨識�
2.3.2.1.3.自然語言處理/語音識別�
2.3.2.1.4.半自動駕駛車�
TESLA
2.3.2.2.機器人�
無人車� 無人機� 工業機器人� 服務機器人� ¤ 家用� ¤ 商用�
軟體機器人� ¤ 金融理財� ¤ 醫診協助�
軍事機器人�
2.3.2.2.1.無人車�
2.3.2.2.2.無人機�
2.3.2.2.3.工業機器人�
2.3.2.2.4.服務機器人�
2.3.2.2.5.1.金融理財軟體機器人�
2.3.2.2.5.2.醫診協助人工智慧�
2.3.2.2.6.軍事機器人�
IOT� 43
2.4.問題� 44
人工智慧是協助人類還是搶走工作？�
3、結論� 45
水能載舟，亦能覆舟，人工智慧＋物聯網讓人類生活更美好，但不可否認，將取代人類某些工作。� 人工智慧在壞人手上，將成為殺人兵器，其運用將會危及人類生存。�
第一本針對台灣產業的物聯
網書籍�
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