文档介绍了一位在科技领域的专业人士的背景以及大数据和人工智能的应用。强调机器学习的预测能力以及政府在各领域的数据应用。还讨论了云计算的未来和相关政策建议。

2. 關於我…
• 建國中學、輔仁大學應用數學系、交通大學工業工程研究所。1999
年於南加大取得 M.S. Degree in Computer Science 後，留美由一間
小新創公司的軟體工程師開始職涯。後歷任 US. Interactive Inc. 資
深工程師、Sierra Systems 技術主管。
• 2005 返台並加入台灣微軟，曾任技術中心 (MTC) 資深顧問、開發
體驗暨平台推廣事業部 (DX) 資深協理，現任大中華區 Azure CAT
高級項目經理，提供企業公有雲實作最佳解決方案及規劃。

3. Agenda
• 大數據概觀
• 人工智慧 & 機器學習略述
• 實例

5. DATACENTERS (CLOUD)
PC / DEVICE
DIGITAL TAPE
DVD / BLU-RAY
CD

6. CLOUD / IoT
PC / MOBILE

7. CLOUD
MOBILE

14. Microsoft Ventures

15. Microsoft Ventures

19. https://www.youtube.com/watch?v=c0A3PPtyfaE

20. microsoft.com/cognitive

21. https://www.youtube.com/watch?v=aEBi4OpXU4Q

22. https://www.youtube.com/watch?v=R2mC-NUAmMk

24. Human: Error Rate 4%
Speech Recognition could reach human parity in the next 3 years

28. 如果搭上了鐵達尼號，會生還嗎?
http://demos.datasciencedojo.com/demo/titanic/

29. 這網站是怎麼作預測的?
簡單來說，即是利用了「機器學習」這方式。
先將所有鐵達尼號乘客的資料 (data) 拿來作輸入，經過 ML
(Machine Learning) 的學習之後，即得到新的預測技能 (skill):

30. AlphaGo

31. 其實利用「機器學習」作預測已有許多例子
31

32. 照張狗的照片，辨別出是屬於哪個品種
32
(羅得西亞背脊犬)
https://www.youtube.com/watch?v=zOPIvC0MlA4#t=45

34. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

37. 數據分析的種類
• Descriptive (描述性的)：可以回答 “What happened?” 的問題，增加對資料的了解程度。
• Diagnostic (診斷性的)：可以回答 “Why did it happen?” 的問題，通常用來找出事情發生或出錯的原因。
• Predictive (預測性的)：可以回答 “What will happen?” 的問題，預測未來可能發生什麼事。
• Prescriptive (規範性的)：可以回答 “What should I do?” 的問題，要模擬預測出某決策後的結果。
37

38. 數據的相關性 & 因果性
• 相關性的重要性不見得小於因果性
啤酒 vs. 尿布
38

40. 政府應用情境
Government
Admin
Health &
Social
Services
Public Safety
& Justice
Educated
Cities
Safer Cities
Healthier
Cities
Digital
Cities
• Neighborhood Management
• Video Management
• Emergency Management
• Intelligence and Analysis
• Court & Judicial Management
• Prison & Offender Management
• Population Health Management
• Remote Care & Case Management
• Primary Care
• Social Benefits & Administration
• Personal Health & Wellness
• Pandemic Management
• Tax & Revenue
• Social Analytics
• Open Data
• Document & Records
Management
• Virtual Town Hall
• Citizen Service: Portals,
Call Centers, & Apps
• City Dashboard
• Grants Management
• City Financial
Management
Sustainabl
e Cities
• Devices, Mobility, & Apps for Learning
• Education Analytics and Research
• School and Campus Administration
• Learning Systems
Education
• Mobile Tourism Apps
• Tourism portals
• Destination management
Systems
Tourism,
Recreation,
Culture
Transport
• Traffic Management
• Asset & Fleet
Management
• Toll & Fare Management
• Transportation Safety
• Operations Management
• Parking Management
Energy &
Water
• Smart Grids
• Energy Management &
Analytics
• Water & Wastewater
Management
• Carbon Management
Buildings,
Infrastructure,
Planning
• Smart Buildings
• Street Lighting
• Waste Management
• Parcel, Zoning, and Land Use
Trusted Cloud Platform Cloud + Productivity + Windows & Devices + Security & Privacy
數位城市
城市安全
健康城市
教育城市
環保城市

41. “With the analytical capabilities of
Azure HDInsight and the Safecast
open data set, Japanese citizens have
an accurate tool they can use to
discover how the Fukushima disaster
impacts them.“
Robert Neumann
Ultra Tendency
CEO
預測及模擬

42. 國家級資料銀行之設立?

43. Microsoft Ventures

44. Crime vs. Temperature
As the temperature in Chicago rises, so does the crime rate?

45. New York City Police
Department and
Microsoft Partner to Bring
Real-Time Crime
Prevention and
Counterterrorism
Technology Solution to
Global Law Enforcement
Agencies
NEW YORK, Aug. 8, 2012
Microsoft and São
Paulo government
partner to release
crime monitoring
system
April 16, 2014

50. AI 就像助理，助理是不會取代你的

51. 但是…
科技就是會改變人類生活的方式

52. 衍生討論及社會議題

53. 小結
1. 機器學習的最大用途在於「預測」；預測不需完全精
準即能帶來效益
2. 大數據的最終價值，在於資料分析後能否解決問題?
問對問題最重要! (業績? 檢討? 決策? 防幣?...)
3. 讓 AI 成為你的助理

54. https://www.youtube.com/watch?v=VwQAfZQkcas

60. A Cloud for Global Good
 A Technology Revolution for All: How the cloud will
transform every aspect of the economy and society and
has the potential to solve the world’s most pressing
problems.
 Challenges to Overcome: The benefits are great, but
there are real and significant challenges presented by this
digital transformation
 Policy Recommendations: 78 policy recommendations
across 15 policy areas to ensure a country can embrace
cloud computing in a way that benefits everyone and
protects fundamental values. Designed around three
principles: a trusted, response and inclusive cloud

61. A cloud that is
A cloud that is
A cloud that is
A Cloud that is Trusted, That is Responsible,
That is Inclusive

62. 學習力
夢想力
實踐力
MICROSOFT CHINA
潛能創意盃Image Cup
被譽為科技界的奧林匹克競賽，每年超過全球35萬青年
關注參與
台灣隊伍13年來多次榮獲
世界冠軍殊榮
幫助超過一百萬名師生
2014 於西班牙舉行的微軟全球教育論壇，台灣代
表教師榮獲「創意教案馬拉松競賽」全球第三名
未來生涯體驗計畫
Internship Program
全球夥伴學習計畫PiL
透過與政府、教育機構和非政府組織合
作，利用資訊科技，發揮無限潛能 超過13年
計畫包含教育高峰論壇、創意
教師競賽、全球教育論壇、雲
端未來學校
微軟在台灣
微軟學生夢想火花計畫
DreamSpark
每月提供經費供學校學生免費使用微軟軟體與服務
邁入第13年
每年3/1-4/30報名不限科系、不分學校、不看成績
的整年實習，培訓超過上千名學生找到方向 BizSpark微軟創投加速器
免費提供軟體創業公司軟體開發工具與平台、技術訓練與支援，協
助軟體創業家及新創軟體公司成長
兒少網路安全
2006年起與兒福聯盟合作，提供免費Windows作
業系統監護服務讓家長使用，保護兒少上網安全
NPO軟體捐贈計畫
捐贈微軟軟體給本地非營利組織，計
畫至今已捐贈超過七億市值之軟體
一起來玩程式 #HourOfCode
鼓勵學生親近程式，使數位消費力轉化為數位創造力
微軟學生大使計畫
Microsoft Student Partners

64. 進入大數據… 目標
策略
規劃執行
驗證
作業、學術研究、創業、商務應用、黑客松…

67. 運用微軟 Project Oxford
Speech APIs
(Speech recognition +
Text to Speech Conversion)
運用機器學習
預先訓練六種手語手勢

68. Microsoft Azure for DreamSpark
http://www.microsoftazurepass.com/azureu
http://research.microsoft.com/en-US/projects/azure/awards.aspx

69. 雲端服務拉低創業門檻
69
http://news.microsoft.com/features/wherever-there-is-data-
azure-machine-learning-can-make-business-and-life-better/