✍ 線上課程介紹:現代人工智慧精修班: 建構 6 個專案
人工智慧( AI )是一門使電腦能夠模仿人類智慧的科學,例如決策、推理、文字處理和視覺化概念。人工智慧是一個更廣泛的一般領域,涉及幾個子領域,如機器學習、機器人學和電腦視覺。
為了讓公司變得更有競爭力,並且快速增長,他們需要利用人工智慧的力量來改進流程、降低成本和增加收入。如今,人工智慧在許多領域得到了廣泛的應用,從銀行業到醫療保健、交通運輸和技術等各個行業都在進行轉型。
近年來,人工智慧人才的需求呈指數級增長,而且不再侷限於矽谷!Forbes 雜誌稱,人工智慧技術是 2020 年最受歡迎的技術之一。
本課程的目的是以一種實用、簡單和有趣的方式提供你現代人工智慧應用的關鍵方面的知識。本課程提供學生運用真實世界資料集的實際動手經驗。本課程涵蓋了許多新的主題和應用,如 Emotion AI (情緒人工智慧)、Explainable AI (可解釋的人工智慧)、Creative AI( 創造性人工智慧 ),以及應用在醫療、商業和金融領域的 AI用。
本課程的一個主要特色是我們將使用 Tensorflow 2.0 和 AWS SageMaker 來培訓和部署模型。此外,我們將涵蓋 AI/ML 工作流程的各種元素,包括模型建立、培訓、超參數調整和部署。此外,本課程經過精心設計,涵蓋了諸如機器學習、深度學習和電腦視覺等人工智慧的關鍵技術。
以下是我們將要做的專案摘要:
✅ 專案 #1( Emotion AI): : 情緒分類和基於人工智慧的關鍵人臉點檢測( Facial Points Detection )
✅ 專案 #2(應用在醫療保健中的 AI ) : 使用人工智慧檢測和定位腦腫瘤
✅ 專案 #3(應用在商業/市場行銷的 AI ) : 使用自動編碼器和非監督式學習演算法進行商城客戶區隔( Segmentation )
✅ 專案 #4(應用在商業/金融的 AI ): 使用 AWS SageMaker 的 XG-Boost 演算法( 自動駕駛,AutoPilot )預測信用卡違約
✅ 專案 #5( Creative AI ) : 人工智慧創造藝術作品
✅ 專案 #6( Explainable AI): 使用 GradCam 揭示人工智慧的黑盒特性並可視化隱藏層
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#新學期開始的重要提醒
#一起留意校外人士不當教學
開學了!家長們組成的校園志工隊還有熱心的校外人士也一起動了起來,感謝大家,都是推動校園事務的重要助力。
但為了促使孩子學習更健全,學校對於校外人士協助教學或活動內容應有把關與處理機制。
我去年推動教育部公布 #校外人士協助高級中等以下學校教學或活動注意事項( https://bit.ly/3t6QDlo ),避免不當違法內容趁機混入。
隨著開學,我的辦公室再度接到憂心的家長陳情,表示學校內有些志工的教學和活動好像怪怪的,擔心再度出現 #違反宗教中立 以及 #違反性別平等 的問題。
#教育部接到申訴的統計分析
本辦追蹤,「注意事項」公布後,教育部今年8月針對實施情形有初步統計分析,109學年度上學期收到陳情或申訴校外人士不當教學的問題多為:
📊 校外人士背景具宗教色彩 100%
📊 未落實部定、校訂課程之課程審查機制 45.5%
📊 未落實非部定、校訂課程之審查機制 36.4%
📊 與家長之溝通缺乏多元管道 27.3%
#志工是豐富學習
#不要變成傳遞假消息的工具
志工等校外人士進入校園、協助教學和活動,原本用意良善,是希望藉此協助學校,豐富孩子學習的深度及多元性。
少部分校外人士濫用此美意,透過 #晨光時間 #課後社團 及部分 #正式課程,長期違法傳遞錯誤資訊,影響孩子的學習發展,甚至導致學生長大後因此傷害且自責。
例如,我曾聽過有個女孩說,自己在志工家長的教導下,一直認為女生的第一次是送給丈夫的禮物,女生必須盡力守護自己的貞節,否則就不是好女孩。
在她某天不幸遭遇性暴力後,她因此覺得自己的人生毀了,她說:「#我從此髒掉了,即使其他人告訴我不是我的錯,但過去那些教導仍讓我覺得自己很髒。」
在那之後花了很多年,她才逐漸走出來,才可以接受自己是值得被愛的,女性可以決定自己的價值及追求。
另一位年輕的同志說,某堂課的老師和志工媽媽,一直和全班說同性戀是錯誤的、需要被矯正。
當時剛發現自己喜歡同性的他,因此覺得很恐懼,覺得自己做錯事,班上其他人也拿「同性戀」來嘲笑其他陰柔氣質的男同學。
這個恐懼和陰影,伴隨了他很長的歲月,直到他大學真正了解同志是什麼後,真正開始接納自己後,狀況才逐漸好轉。
好些家長和我抱怨,不懂為什麼小孩到學校必須要學特定宗教的經典?為什麼會有志工在學校活動的戲劇上,主角姓名隱藏信望愛?或是教小朋友唱宗教色彩的兒歌?
#改變不是一蹴可及
#我們繼續為孩子的就學權把關
「注意事項」施行這一年間,我持續和教育部討論實施狀況,也協助家長把陳情反映給教育部。
有許多家長跟我說,很高興真的看到學校有落實校外人士協助教學內容的審查。
也有進班說故事的家長,傳給我看要簽一張「入校須知範本」,裡面要一一勾選可以遵守性別平等教育法、不得有特定政治或宗教團體活動等項目;家長說雖然多一個程序,但多一份把關,真的比較安心。
我追蹤教育部收到的陳情申訴數量,也發現確實持續下降。這些都顯示「注意事項」上路後,原有問題逐步改善中。
#教育部新公告現場執行QA
#協助學校更順利執行注意事項
新規定上路一年,感謝教育部,在蒐集各方意見及討論後,前天公告了「校外人士協助高級中等以下學校教學或活動注意事項」現場執行Q&A( https://bit.ly/3gUfRhQ ),讓學校及地方政府執行「注意事項」時能更加順利。
我也再特別整理給 #家長 的指引,包括以下三面向,請所有家長一起來 #守護孩子安心學習:
1⃣蒐集資訊:
📌確認學校有無制定校外人士注意事項且妥善公告。
📌了解學校志工的資格與任務。
📌了解學校說明「校外人士課程/活動」的管道,查閱相關資訊。
2⃣透過學校日、班親日或與老師聯繫的機會,跟老師詢問:
📌班上和學校的課程及活動,是否還有 #志工 #校外人士 入班?
📌如果有,其內容為何?是否符合學校及教育部的注意事項?
📌若不符規定,請跟老師表達希望改善。
3⃣申訴不當教學:
📌如果以上都還是無法阻止 #違法的 校外人士教學,可以依下列順序申訴或陳情:
>學校專責單位
>各縣市教育局處
>教育部國教署
>范雲辦公室
新學期,給孩子 #單純與專業的校園環境。我會繼續和大家站在一起,務必阻擋不當教學進入校園,維護每個孩子安心學習的基本權利。
#實質監督
#提出解方
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創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的Insilico Medicine,看AI新藥研發平臺如何賦能傳統藥企,一起進行“AI+生命科學”的顛覆式創新!
改造者系列:AI醫藥的下一站是長壽 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智能在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
創新工場投資的英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式。
英矽智能的AI藥物研發平臺已經證明了自己的能力:在今年2月和8月,半年的時間內,先後公佈了兩種臨床前候選藥物,分別用於治療特發性肺纖維化和腎臟纖維化。
在采訪中,英矽智能創始人兼首席執行官Alex Zhavoronkov博士表示,AI醫藥企業的下一個重要問題將是如何更好地理解生物學和跨物種生物學,長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』1如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
AI製藥領域於2014年左右興起,在2018—2020年間全面爆發。AI能夠快速識別大量樣本中的客觀規律,加速尋找和測試潛在靶點的過程。「有了AI,我們50個人可以做到的事情,比得上一個典型的製藥公司5000人所做的事情」,英矽智能創始人Alex Zhavoronkov在「未來呼嘯而來」一書中如是分享。2
1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸,充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2「未來呼嘯而來」,彼得·戴曼迪斯(Peter H.Diamandis)和史蒂芬·科特勒(Steven Kotler)著。
■本期受訪嘉賓:Alex Zhavoronkov
英矽智能(Insilico Medicine)是一家由人工智能驅動的全球領先生物技術公司,通過發明和迭代人工智能藥物研發平臺,變革創新藥物和療法的發現方式,加速研發進程,為癌症、纖維化、抗感染、免疫和抗衰老等未被滿足的臨床治療需求提供創新的藥物和療法方案。
Alex Zhavoronkov是英矽智能的創始人兼首席執行官。他擁有皇后大學學士學位,約翰·霍普金斯大學生物技術碩士學位,以及莫斯科國立大學物理和數學博士學位。
■對談實錄
Q1 英矽智能原來在美國創立,後來為什麼選擇遷至中國?
Alex:中國構建了一套完善的體系和土壤,吸引創業企業、大型企業紛紛入駐。中國大陸多樣化的投資者,包括傳統藥企、科技巨頭、PE/VC等各類投資者,能將最優質的AI人才、CRO、藥企融合在一起。投資者能為初創企業提供資質牌照、幫助招聘、企業管理和宣傳等等。英矽還與許多學校開展了合作研究,擁有豐富的內部研發管線。中國完整的生態夥伴體系使得像我們這樣的企業能夠迅速擴大研發規模,甚至與大藥廠競爭。
Q2 英矽智能和輝瑞、安斯泰來、楊森製藥等諸多藥企都有合作,在和大型藥企合作的過程中有什麼心得或者經驗?
Alex:創新型的AI生物技術公司按照創立時間可以分為三大類:2014年之前成立、2014年—2015年左右成立、最近5年成立。2014年之前成立的企業通常不運用深度學習(deep learning),或者不具備向藥企提供解決方案所需的行業知識。2014—2015年間成立的企業則創立的正是時候,生成式對抗網絡(Generative Adversarial Network)出現,AI製藥開始興起。同時,許多藥企缺乏AI的專業知識和AI團隊,如果想要獲取AI方面的知識和技能,就必須與初創企業合作。作為交換,那時候的藥企也通常願意向初創企業提供資料和各類資源。英矽智能很幸運,創立時間(2014)正處於大藥企對外部合作最為開放和寬鬆的時期。而最近幾年成立的企業就沒那麼幸運了,很多藥企已經開始自建AI團隊、自研AI應用,只有具備非常特定細分領域AI技術的初創企業才有可能成功撬動藥企,與之建立合作。
然而據我的觀察,儘管許多大藥企都建有自己的AI部門和數據科學家團隊,但他們並沒有足夠強的AI能力——他們往往缺乏具備足夠AI知識的團隊。以生物醫藥方面的論文發表為例,在2014—2019年間,英矽智能發佈了上百篇AI相關的論文,然而發表AI論文數量最多的藥企阿斯利康則只有65篇,位列其次的諾華有54篇。
藥企往往也不知道從何處開始應用AI,而這正是AI初創公司能夠創造價值的地方。但是,在AI初創公司開始接觸藥企和銷售方案之前,首先要充分理解大型藥企錯綜複雜的組織架構和部門分工,針對不同部門銷售定制化的模塊,而非從一開始就銷售整體性、綜合性的解決方案。這是因為藥企內部通常很難有一個部門能夠處理所有的模塊,部門之間的協同往往沒有那麼強。因此,AI初創公司在提供解決方案的時候也要靈活地劃分模塊,對症下藥,英矽智能通常一次只銷售一個模塊。
儘管銷售是模塊化的,AI初創公司需要具備端到端、全鏈路的解決方案。英矽根據不同的研發週期,設計了三大AI平臺——新藥靶點發現平臺、分子生成和設計平臺、臨床試驗預測平臺。據我們瞭解,中國還沒有任何一家同行,同時擁有生成生物學和生成化學兩大AI平臺,能把靶點發現和小分子化合物生成有機結合在一起的公司很少。此外,英矽智能的AI系統可以用軟件形式呈現,藥企可以自行操作,用自己的數據運算測試。這些都為我們創造了差異化的優勢。
最後,對於藥企而言,如果想要應用綜合的AI解決方案,需要有整體性的戰略為引領。咨詢公司可以充當整合各部門組織、統籌整體戰略的角色,AI企業可以選擇與之合作。
Q3 在您看來,未來AI醫藥領域的發展趨勢是什麼?
Alex:在未來,最重要的不是AI技術,而是如何將AI和行業特定的實驗數據或模型結合。現在市場上已經充滿了各種各樣的技術企業,他們在不斷精進演算法模型和數據。未來的競技不會是關乎演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的新方式。
AI初創公司需要積累足夠的行業專識,理解藥企的需求,學習藥企的經驗,並向藥企證明自己提供的模塊能夠在真實的商業環境下應用,並且模塊之間能夠很好地兼容,能融入業務流程,且符合監管要求。比如機器學習加速了藥物識別,但還有很多步驟和流程並不能被加速或跨越:實驗論文不能被跨越,你依然需要向藥物監管部門提供大量實驗數據和模型來證明研究的有效性;實驗中的生物過程不能被加速,你依然需要等待生物體自然的新陳代謝和細胞活動,你也不可能直接從大鼠實驗跨越到人類實驗。而這些都涉及到更細分的新技術問題。
所以,對於AI醫藥企業而言,下一個重要的問題將是如何能夠更好地理解生物學?如何理解跨物種生物學?正因如此,我判斷長壽業或者抗衰老技術將會是未來的方向,即如何運用AI來監督和追蹤生命體在漫長時間裡無數細微的實時變化,來創建數字孿生(digital twin),進行跨物種比較、跨疾病模型比較。我相信AI是説明我們更好地認識生命體的最佳工具。
■要點回顧
1、中國的資本環境天然地聚集了垂直產業領域的優質企業,幫助AI初創公司,即「改造者」,迅速汲取經驗、擴大規模,加速行業創新與賦能。
2、在與垂直行業企業合作時,「改造者」既要有端到端的解決方案,也要有靈活、敏捷的銷售和服務模式。端到端、全鏈路的方案有助於「改造者」更靈活地根據傳統企業的需求組合方案,能夠擴大服務範圍和客群,提升「改造者」的競爭優勢。
3、未來最重要的不是AI技術,而是如何將AI與行業特定的實驗數據或模型結合。限制因素並不是演算法或者算力,而是新的商業模式或者應用AI的方式來實現行業定制化。
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