成大講座人工智慧導論-影印版

1. 講座-人工智慧導論
1
講師：
侯冠宇
葉峻瓏

2. 講座-人工智慧導論的投影片
2
今日投影片在：
https://drive.google.com/drive/folders/1Bhrtcdm6Ey1CDchEU
vmRQ2zcOo3cAaUQ?usp=sharing

3. 3
人工智慧

4. 4
人工智慧
《機械公敵》，2004

5. 5
人工智慧
《機械公敵》，2004 《人造意識/機械姬》，2015

6. 6
人工智慧
《機械公敵》，2004 《人造意識/機械姬》，2015 《一級玩家》，2018

7. 您看到的這個網站，有幾個模特兒？

8. 所有這些東西都是人工智慧製造的，實際上並不存在

9. 9
ＡＩ就只會製造虛擬人物?
這些虛擬人物還可以做什麼?

11. 來看一個生活上的例子…
AI還能做甚麼?

12. 計畫構想 - 找出可數位化的關鍵
將其數位化並導入AI
成衣設計開發流程
年齡
數量
日常
活動
消費
能力
流行色
Penton Color、對比程度
樣式
剪髮、領口、袖口形式
元素
羽毛、拉鍊、扣子、掛鏈
布料大致
確認
線稿
小量剪裁
風格修正
布料確認
製版
定義
客群
下季
潮流
建模
成衣市場分析
Marketing
打樣
生產線
Production
打樣
下料
刀模
車制
品牌執行公共關係客戶關係
Branding and Customer Relationship
DM
真人
DM
Advertising
行銷刺激、代言、網紅
電子商務
Online Sales
銷售
Sales
實體店面
Retailer
倉儲
Warehouse
廢品處置
End Life Process
戰略支援（物流、銷售支援）
Logistics
1
2
2 2
趨勢預測 虛擬試衣
1
大數據（Big Data）、爬蟲、統計分類(Classification)
1. 定義客群
2. 預測潮流
1. 虛擬打樣
2. 虛擬穿衣、虛擬行銷

13. 13
兩周內
半年
設計到銷售

14. 14
區域流行

15. 15

16. 16

17. - 虛擬打樣
「使用2D3D 建模技術」加快打樣速度、確認消費者意願(提高轉換率)、提供虛擬行銷
• 代表廠商 : 凌迪科技 Style3D
• 分析 : 虛擬打樣所投入的成本極高，所採用的技術包含一般設計電動玩具中的
物理引擎、燈光、3D 點模等

18. - 虛擬穿衣

19. 19
- 虛擬行銷
掌握度高，易維持良好形象

20. 20
HypeAuditor「2020 年頂尖虛擬 Instagram 網紅」報告

21. 21

22. 對的情境應用。比技術重要
到處都有ＡＩ
AI是用來輔助人們的生活
錯的情境應用。AI將變得沒有意義
想學好AI 從感受出發!

23. 動手玩AI

24. 綠能發電
24

25. 綠能發電
25

26. 綠能發電
26

27. 綠能發電
27
明天的再生
發電量

28. 機器怎麼學習
機器怎麼學習
28

29. 機器怎麼學習
機器怎麼學習
29
先來玩一些遊戲

30. 來玩一個遊戲
紅
綠
什麼顏色？/答案
綠色
綠色
黑色
資料/特徵
30
紅

31. 來玩一個遊戲
什麼顏色？/答案
資料/特徵
黃 黃色
紅 黃色
31
黑色
黃

32. 來玩一個遊戲
什麼顏色？/答案
資料/特徵
黑 白色
白
白色
32
黑色
白

33. 來玩一個遊戲
黑 白色
白
白色
33
黑色
白
黃 黃色
紅 黃色
黑色
黃
紅
綠
綠色
綠色
黑色
紅

34. 來玩一個遊戲
開始測試！！
34

35. 來玩一個遊戲
什麼顏色？
紅 黃色
35

36. 來玩一個遊戲
什麼顏色？
黃 黃色
36

37. 來玩一個遊戲
什麼顏色？
白色
白
37

38. 來玩一個遊戲
什麼顏色？
白色
38
白

39. 來玩一個遊戲
什麼顏色？
白色
39
黃
有找到規律了嗎？

40. 機器學習方式
40

41. 機器學習方式
紅
綠
黃
特徵
41

42. 機器學習方式
model
紅
綠
黃
特徵
42

43. 機器學習方式
model 是什麼顏色
紅
綠
黃
特徵
43

44. 機器學習方式
model 是什麼顏色
紅
綠
黃
根據已經知道的『解答』，從『特徵』中學習找出規律
→ 監督式學習(Supervised learning)
特徵
44

45. 風速預測
45

46. 猜看看哪條線
46

47. 猜看看哪條線
47

48. 猜看看哪條線
48

49. 猜看看哪條線
49

50. 為什麼你知道資料怎麼跑？
50

51. 為什麼你知道資料怎麼跑？
51

52. 為什麼你知道資料怎麼跑？
52

53. 為什麼你知道資料怎麼跑？
53

54. 為什麼你知道資料怎麼跑？
54

55. 為什麼你知道資料怎麼跑？
55

56. 風速預測
56
https://colab.research.google.com/github/guanyuhoujeff/fbc_demo/blob
/main/wind_demo1.ipynb

57. 關於預測
57

58. 關於預測
58

59. 關於預測
59

60. 關於預測
60
人物是真的在那個點上嗎?

61. 關於預測誤差
61
風速
時間
單位
1 2 3 4 5
預測的
真實的
0
預測的
真實的
20 25 21 24 27
18 22 24 26 25
真實 – 誤差 -2 -3 3 2 -2

62. 關於預測誤差
62
1 2 3 4 5
預測的
真實的
20 25 21 24 27
18 22 24 26 25
真實 – 誤差 -2 -3 3 2 -2
時間
單位
衡量誤差的方法之一：均方誤差：MSE（Mean Squared Error）
𝑀𝑆𝐸 =
∑!"#
$
𝑦! − (
𝑦!
%
𝑛
，其中𝑛為資料數量，𝑦!為第𝑖筆真實資料，(
𝑦!為第𝑖筆預測資料
𝑀𝑆𝐸 =
18 − 20 %
+ 22 − 25 %
+ 24 − 21 %
+ 26 − 24 %
+ 25 − 27 %
5

63. 燃燒爐預測
63

64. 燃燒爐預測
64
想預測排放的氣體
床材溫度
爐下溫度
爐中下溫度
爐中上溫度
爐上溫度

65. 燃燒爐氣體預測
65
https://colab.research.google.com/github/guanyuhoujeff/fbc_demo/blob
/main/fcb_demo1.ipynb

66. 66
成為虛擬人物
https://pose-animator-demo.firebaseapp.com/camera.html

67. 67
好玩的AI範例
各種領域的AI：
https://streamlit.io/gallery
自動產生文案 Copy.ai :
https://www.copy.ai
自動產生ppt版型 Beautiful.ai :
https://www.beautiful.ai
photo圖像特效（修復照片、黑白照變有色..等）Hotpot.ai :
https://hotpot.ai
自動設計社交大頭照 Pfpmaker:
https://pfpmaker.com
自動設計logo CIS Brandmark.io:
https://brandmark.io

68. 虛擬的平行宇宙

69. Are you ready

70. 對的情境應用。比技術重要
到處都有ＡＩ
AI是用來輔助人們的生活
錯的情境應用。AI將變得沒有意義
想學好AI 從感受出發!

71. 謝謝聆聽
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講師：侯冠宇、葉峻瓏