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人機協作迎向Ai+世代

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創新產業小聚 2017。
為期四周的工作坊,以人工智慧 (Artificial Intelligence) 為主題,透過設計思考 (Design Thinking) 的基本價值,搭配 DDADD 五階段開發流程,試圖從參與者所在行業領域中,模擬開發一個人工智能方案。
其中,DDADD 分別是 Define - Data - Analyze - Desing - Deliver。

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人機協作迎向Ai+世代

  1. 1. 人機協作 迎向 AI+ 世代 創新產業小聚 | Nov-3, 2017 | 曾憲鈺
  2. 2. Week-1 Overview
  3. 3. 人工智慧的組成基礎 演算法 大 數據 雲端運算 準 快 互聯網 加
  4. 4. 人工智慧的技術本質與商業本質 Machine Learning (AI) 技術的本質 商業的本質 分類 分群 迴歸 提昇經營效率 決策
  5. 5. 導入人工智慧所需要的團隊 科學家 負責提供相關的技術 領域專家 負責提供領域知識並解讀數據 推動者 負責整合團隊並推進計畫
  6. 6. 團隊開發 專案的五步驟 D 定義 D 數據化 A 分析 D 設計 D 執行 Week-1 Week-2/3 Week-3 Week-3/4 Week-4 創新產業小聚
  7. 7. Week-2 Define
  8. 8. 步驟一:Define 定義 ● 哪一個行業領域? ● 出了什麼問題?(重複性高、被抱怨最多...) ● 你如何描述這個問題? ● 跟這個問題的相關的流程或任務? HMW: 我們如何藉由【 什麼方法 】, 幫助【 什麼人 】 解決/達成/去除… 【 什麼問題 】
  9. 9. Week-3 Analyze Data Design
  10. 10. 數據,是什麼? 有了互聯網,數據才會大量產生。這些數據不是 用戶自覺填寫的數據,比如姓名、年齡、住址、 愛好等,而是用戶在使用互聯網時自動產生的數據 ,比如每一次搜索、每一次點擊就是一種數據, 每一次移動軌跡也是一種數據。 《智能革命》李彥宏等 “
  11. 11. 步驟二:Data 數據化 ● 在【這問題】當中,圍繞在【這個人】週邊有哪些數 據? ● 這些數據你認為哪些是有用的? ● 這些數據哪些是可得的?哪些是不可得的? ● 這些可得的數據品質如何?你是如何判斷的? ● 那些未得卻有用的數據,你預計如何取得?
  12. 12. 數據 推動 人工智慧 《智能革命》李彥宏等
  13. 13. 人工智慧下 數據的特性 《智能革命》李彥宏等 大 流 多維度 非結構化 重複
  14. 14. 數據的完整度直接影響人工智慧方案 無數據 有數據 有整合 未整合 系統資訊化 系統資訊整合 曾憲鈺
  15. 15. 高度整合有效數據再談人工智慧方案 有效數據少 有效數據多 高度整合 低度整合 有數據 有整合 進入 (AI) 人工智慧 領域 進入 (BI) 商業智慧 領域 先去 完善數據 與 整合數據 曾憲鈺
  16. 16. 曾憲鈺 AI 從這裡開始 無數據 系統 資訊化 有數據未整合 系統 資訊整合 數據少低整合 數據多低整合 數據多高整合 完善數據 整合數據 商業智慧
  17. 17. 工作表單
  18. 18. Amazon Go (Video) https://goo.gl/zbHaCu How Amazon Go Will Work (Video) https://goo.gl/aYL4cC
  19. 19. 看得懂 聽得懂 能決策 能動作 數據 流程 因素
  20. 20. Week-4 Design Deliver
  21. 21. 【 】運用人工智慧提案 各位知道嗎,【目標用戶–Who】正在經歷【痛點–Pain | 問題描述–Problem】。 我們所提供的【產品名稱–Product】是一種【產品類別–Product Category】, 具有【產品功能與特性–Functions and Features】, 能夠為客戶【價值主張–Value Proposition | 達成某個目的或效果–Goal】。 不像市場上其他類似產品,我們有【關鍵差異點–Key Differentiator】, 因為我們採用了【技術–Technology | 方法–Method | 工具–Tool】。 我們的願景是:【你為什麼關心這個問題?世界/社會可以因你而怎樣改變?】,非常 希望您能支持我們,因為【標語-Slogan】。
  22. 22. 1. 從眾多點子 中,每人挑 出兩個 2. 以圖像和文 字表達該點 子的特點或 為用戶帶來 的好處
  23. 23. 人機協作 迎向 AI+ 世代 https://goo.gl/tjk7eR

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