知名公司預測2020人工智慧趨勢(上)

想比別人快知道2020人工智慧的重大突破嗎?趕快進來看啊(上)

▲ Gartner 公布十大2020科技趨勢

近幾年，非常能感受得到科技創新像滾雪球一樣，越滾越大，勢不可擋，不論是公司還是個人，只要沒有注意趨勢的發展，就很有可能被這雪球輾過去，直接被市場淘汰死亡。而跟得上科技趨勢的人們，則可以事先規劃並把握機會。
Gartner 顧問公司最近提出了十項2020年可能的科技趨勢，不想被雪球壓死嗎？那你一定要看看！

▲ Gartner 公布2020年十大科技趨勢，趕快趕上潮流吧！

什麼時候？連不懂電腦的阿嬤也能 coding 了？！

你是不是跟我一樣很擔心自己的飯碗被AI搶走？看著這幾年人工智慧被應用在提升顧客體驗，並讓公司的作業流程更加有效率，我也超怕哪一天進公司就看到我的座位上已經坐了一個機器人！所以說，你知道2020年的人工智慧到底要對我們做什麼嗎？
根據 Gartner 顧問公司的預測，2020年我們的工作將會更密切的與人工智慧結合。對於公司而言，發展屬於自己的人工智慧系統是大勢所趨。而就個人而言，我們生活中的裝置都會漸漸與人工智慧結合，像是建構在 AI 之上的自動化物件，將會建構出我們的智慧生活空間，甚至是一座智慧城市。

▲ 現在的人工智慧可以做什麼？

另外，2020年的人工智慧也會被應用在科技的「大眾化」，這代表即使沒有受過專業電腦科學訓練的大眾，也可以輕而易舉的接觸科技。這樣的趨勢圍繞在四個核心之上：「app開發的全民化」、「分析技術的全民化」、「設計的全民化」、「知識的全民化」，這樣的趨勢將大幅的增加非本科出身的資訊研究人員，以及電腦工程師。例如，人工智慧將可以幫助沒有受過專業訓練的人寫出自己的程式，以及數據模型並測試，屆時你的阿嬤可能都比你會寫程式了！你還不趕快去學一學！
然而，AI 也為人類帶來了些許的煩惱，像是建立在人工智慧之上的超自動化以及自動化物件，提供了改變商業世界的機會，卻也產生了潛在可被攻擊的安全漏洞。安全團隊必須面對這些挑戰，並且明確知道 AI 會如何衝擊安全領域。人工智慧的安全領域有三個主要的關鍵範疇：

• 保護人工智慧的核心系統：例如AI的訓練數據、訓練流程線、機器學習模型
  
• 藉由AI來增強安全防護：使用機器學習來了解攻擊模式，發現攻擊，並自動化網路安全流程
  
• 預期攻擊者人工智慧的惡意使用：找出攻擊點以及其對應之道
  

我們的隱私會不會被人工智慧拿去賣掉？

在科技發展的浪潮中，人們將越來越重視個人隱私。顧問公司 Gartner 預估2020年將會有70%的公司可以透過網路或區塊鏈等等科技取得個人數據隱私。與2018年的10%相比，足足成長了60％，突然多了這麼多人可以看到我們的隱私，誰能保證其中沒有心懷不軌的人呢！於是諸如由歐盟制定並在2018年生效的【一般資料保護規範】（General Data Protection Regulation），以及各國陸陸續續制定的個資保障相關法規，都為所有公司設下了隱私合理使用的底線。
而近年人工智慧和機器學習大量的代替人為決策，也造成人心惶惶：「人工智慧應該不會出賣我的資料吧？」對於人工智慧的信任危機，也勾起了人們了解 AI 思考邏輯的需求，以及如何控管 AI 的討論。顧問公司 Gartner 也指出，這樣的信任基礎必須建立在「倫理、道德、開放、可管控、效率、一致性」六個關鍵元素上，如此才能使人們更信任並有效的與 AI 合作。

• 馬桶裡有人工智慧？連廁所的牙刷都能思考呢
  
• 凜冬將至，快來讓 AI 人工智慧制定你的專屬抗寒對策吧！
  
• 人工智慧養的蝦就是比較大隻！中山大學AI養蝦事半功倍
  

超級自動化（Hyperautomation）與自動化物件可以幫我做完所有工作嗎？

我所理解的自動化，最高境界莫過於有一台機器，讓剛回家的我躺進去，就可以自動脱去鞋襪、沖水洗澡、吹乾頭髮，最後把我丟進被窩（或是放到電視前面）。如果超級自動化不能做到這樣的境界，我可不買單！所以讓我們來看看自動化科技到底能不能讓我夢想成真呢？
其實自動化物件包括了無人機、機器人等等設備，現在這些自動化物件主要是出現在被控環境，例如礦場或倉儲，但他們最終將會應用於開放公共空間。自動化物件也由獨立運作到協同運作，例如使用在冬季2018奧運的無人機群。但是，自動化物件並不能取代人類的大腦，並且只能運用在特定範圍且須有明確的目標。
而 Gartner 指出，超級自動化結合人工智慧以及機器學習，並配合多種自動化工具來完成任務！其中不只涵蓋多元的工具組合（例如我夢想的自動化吹風機和蓮蓬頭），更包含自動化機制的所有步驟（發現、分析、設計、自動化、測量、監控與重新評估）。超級自動化的重點在於整合不同機制之間的協調，好讓回家疲憊的我可以流暢和諧的洗完澡刷完牙，不會使機器當機而產生一邊洗澡卻還穿著衣服的窘境。
超級自動化的重點在於整合不同的自動化系統，自發找出解決方法。這樣的自動化科技發展，將可以使企業的產能提高，讓企業的生產流程、產能、關鍵決策與企業價值之間的連動關係更加顯著，也驅動了更驚人的商機。
有興趣的話，來看看 Gartner 對於2028年自動化趨勢的預測吧！
本文待續，下集請點此

參考連結:

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UI設計之配色攻略:5個黑色的設計意義和用法(下)

最近把去上UI設計課程統整了一下,本篇是關於黑與白的色彩運用變化,有興趣的同學不妨看看(下)

本篇為此篇文章的下集

3. 讓你的設計更簡潔、更有記憶點

你認為當你看見一項商品、或是瀏覽一個網頁，容易讓大眾留下印象的是什麼呢？答案是整體的視覺印象，也就是 UI 課程 會強調的介面設計，而視覺印象則是取決於色彩運用。透過讓品牌視覺形象中的視覺印象的不斷重複，就能夠加深使用者對品牌的印象。
在品牌經營上，色彩有助於吸引喜好自己品牌的客群，將色彩形象落實在商品、圖像等方面，久而久之客人看到某種顏色時就會聯想到你的品牌。

4. 能平衡過亮的顏色

若使用明度較高的亮色，以黑色為基底時能平衡整個畫面，使亮色不至過於刺眼；並且加入些許亮色，能與黑色對立並形成點綴，讓觀看者能專注於色彩變化，整體畫面層次平衡且又能建立脈絡。
但正是因為黑色容易吸收和稀釋周圍的一切顏色，所以建議慎用黑色作為品牌LOGO的主體色喔！

5. 黑白色搭配永遠不過時

UI 設計強調無論在服裝設計、平面設計、商業設計或多媒體設計，黑白配色永遠有超然的地位。
純粹的黑與白除去多餘的干擾，又能展現出迥異多變風格，從古至今黑白色實驗性的創新用法層出不窮，將黑色變成了一種永恆，使創意變得無所不能。
UI 設計 這門專業包羅萬象，除了科學理論、資訊架構技巧，基礎設計美感等等，行銷大師 Neil Patel 曾說：「顏色在你購買特定產品的原因中佔了85％。」可見色彩學也是很重要的知識。
想要進修 UI 課程 的同學們，在挑選課程時也要仔細選擇喔。

參考連結:

UI設計之配色攻略:5個黑色的設計意義和用法(上)

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UI設計之配色攻略:5個黑色的設計意義和用法(上)

最近把去上UI設計課程統整了一下,本篇是關於黑與白的色彩運用變化,有興趣的同學不妨看看(上)

色彩的魔力：黑色在UI設計的運用

▲ 黑色的UI設計範例
色彩帶給人的影響是非常強烈的，很有名的色彩心理學的開創者 Carl Jung 曾說：「色彩是潛意識的母語。」即使沒有自覺，但是我們的各種選擇其實都受到潛意識左右，而潛意識則很容易被顏色影響。根據CCI COLOR的研究顯示，消費者在網路上評估一項商品時平均只花費短短90秒，而對於產品的印象，有62%以上都來自於顏色。
因此「色彩心理學」對於 UI 設計 非常重要，無論是要設計軟體產品的介面、品牌形象網頁的整體視覺風格或提升 使用者體驗（UX) ，都不可或缺，但是並不是每個 UI 課程 都有這方面的教學。
今天將探討「黑色」的色彩意義，以及優秀的 UI 設計 師必須掌握的配色技巧！

黑色：最富有多元意義的顏色

▲ 德國的歌德金屬樂團 Lacrimosa 的專輯封面，一率用黑白且富有歌德元素的素描
說到黑色代表的意象，你可能會想到：侵略、權力、優雅、高貴、恐懼、神秘、邪惡……會有這麼多含意，是因為黑色被色彩學定義為無彩色，但能帶給人心理上的特殊感受，在許多文化中都賦予了黑色不同的哲學意涵，是一種心理色調。
歐美文化中，黑色經常被賦予死亡、恐懼的意義，如稱呼鼠疫為黑死病；同時也是悲傷的象徵，如參加葬禮會著黑色衣服。
在中國文化中，黑色在《易經》裡被認為是天的顏色，同時也是眾色之王，是古中國單色崇拜最長的色系。以黑白表示陰陽合一的「太極圖」，是中國千百年的哲學思想結成的碩果。
正因黑色在文化意義層面上被賦予多種的寓意，當用於設計作品時，也可以傳達出各種不同的概念:

1. 只使用黑色，能凸顯空間感和構圖

▲ 黑白常用在建築繪圖中，凸顯空間感和構圖（圖片來源：andrewprokos.com

黑色因沒有色調深淺和亮度，常被認為是嚴肅、正式的顏色，但相對地，黑色當作背景能讓產品凸顯出來，在呈現空間感的同時看起來更具質感。但若是有大量文字的網頁就不建議以黑色作為背景色，因會使閱讀變得吃力。
同時，只使用黑色也能凸顯核心重點，避免被過多的顏色分散焦點。

2. 畫面容易達成一致性

▲ 黑色用在 UI 設計，能讓很多畫面達成一致性

因人類的大腦天生就對井井有序、整齊易懂的設計有所偏愛，無色調的黑色方便透過深淺漸層的配色方式，讓視覺保有一致性，自然地帶給觀者美的感受。
一致性指的是畫面上各個色彩之間的和諧一致。在同一個框架內，配色沒有做到協調一致的話，設計容易變得支離破碎。
本文待續，下集請點此

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達內教育統整:菜鳥常犯的影片後製十大錯誤

達內教育溫馨提醒:新手常犯的影片後製錯誤,超實用!

達內教育 VFX 影像後製課程分享：國外一名擁有十多年經驗的影片剪接師，分享了一些新手剪輯師常犯的錯誤 —— 你會驚覺，這些錯誤是如此的常見。有可能是因為新手們不太清楚以下的剪輯小撇步：
在這篇文章中，達內教育列出了 10 個新手們常犯的剪輯小誤區，只要避免這些錯誤，你在剪輯的工作上就能更加流暢，有立竿見影的效果。其中四個是關於工作整理、三個關於音效編輯、另外三個則是其他你沒想到的問題。

凌亂的的資料夾

身為一個影片剪輯師，擁有一個分類整齊、一目然的資料夾是必備能力。它能讓你的其他工作夥伴，一看到你的資料夾，就可以馬上知道你目前的工作進度，並且順暢的接手剪輯的工作。這樣的工作習慣不但能讓你在與其他剪輯師交接工作時更加順利，也將減輕你的工作負擔，讓你在開始工作時，更快銜接上上一次的工作進度。
所以，請將你的資料夾按照一定的邏輯分類，並在資料備份的硬碟中，也要保持一致的分類邏輯。另外，你也必須確保你備份了所有下載的影音檔、螢幕截圖以及檔案。你絕對不會知道當別人在離線的狀況下，看到你的檔案還需要上雲端去下載的時候，內心多麽崩潰。所以，這舉手之勞可是會讓別人大大感謝你的。
其實，檔案管理不只讓新手剪輯師苦惱。今天不管你是不是剪輯師，有效管理檔案都能讓工作事半功倍。若你也對檔案管理毫無頭緒，這裡的小技巧能讓你凌亂的數位檔案乖乖就緒，再也不會像迷宮一樣令人頭昏！

混亂的時間軸

井然有序的時間軸，可以讓別人輕易的找到特定的剪輯片段，並且讓片段順序組織化。在較大型的專案中，若沒有這樣的習慣，很容易使你的工作變得一團亂。遵從以下幾點，就能避免時間軸混亂的災難：

1. 替你的影像軌、音軌命名
   
2. 讓每個組件都在指定的影像軌、音軌中
   
3. 善用顏色標籤來分類不同類型的剪輯片段
   
4. 別在時間軸的結尾任意留下垃圾
   

錯誤的版本管理

This was organized by an actual video editor. pic.twitter.com/VzYjMJ61DL

— Matt Penn (@mattpenndotcom) January 18, 2018

身兼導演、後製監製的 Matt Penn 分享了這張「錯誤的版本管理」照片。版本管理是新手剪接師必學的關鍵技巧，想做好版本管理，有兩大基本要點：

1. 複製你的剪輯時間軸
   
2. 清楚的命名每個檔案
   

一般來講，當檔案按字母排列時，在檔名前面加上「*」號或「空白」，將使這個檔案出現在資料夾的最頂端，有助於一眼就看見目前正在編輯的檔案。當然，也可以在檔名中加入日期，這樣你才能夠快速查看哪個檔案是最新編輯過的。

沒有自動儲存或檔案備份

與版本管理息息相關的是，你必須設定自動儲存備份檔（普遍5~7分鐘必須備份一次），萬一你的電腦突然掛了，你才不會損失太多心血。
大多數的「非線性剪接」軟體（NLE）不是預設成「自動儲存」為關閉狀態，就是自動儲存的時間間隔太長。在 15 到 20 分鐘內，我已經做了很多決定及微調，在完成了大量的修改後，我需要剪輯軟體能更頻繁地儲存我的更動。
所以每次當我開始使用的剪輯系統時，首要工作就是檢查「自動儲存」設定以及「復原」功能，然後我會上載我的自訂鍵盤熱鍵。

音軌不順或雜音四起

另一個常見錯誤，就是在剪輯音軌時，產生的小雜音(pops and clicks)。在編輯時，如果在「零交叉點」不加入音軌訊號，就會發生這種情況。如此一來，在兩個剪輯片段之間的訊號便會跳轉，而產生小雜音(pops and clicks)。
避免這個錯誤最簡單快速的方法，就是選擇整個音軌並點擊「添加預設轉場」，將你的預設音軌轉場設為（大約）兩格。這個實用的小技巧可能無法套用在你編輯的每個片段中，還是要看你剪輯的每個段落做微調，但這個小技巧能讓你避免大部分音訊不順的狀況，值得一試。

平庸的背景混音

其中一個將影片氣氛以及情緒烘托起來的妙招，當然就是加入背景音樂。在沒有人說話時調高背景音樂，並在對白時降低音量是個很好的作法。
而新手剪輯師常犯的錯誤就是，在對白時確實降低了音量，卻沒有在對白結束後再條回來（即使只是一些些微調）。雖然這只是剪輯時的小細節，但若忽略了這樣的小事，將使你的影片略為平淡。不論是哪一類的推廣影片或是預告片，這樣的小細節都是讓影片保持活力，至關重要的細節。

馬虎的配樂編輯

許多新手剪輯師總認為，隨便丟一段配樂，讓他從頭播到尾，就算是完成配樂了。這麼做當然會多加一層配樂，但是同段音樂不一定適用在影片的每個部分。
舉例來說，以下由 Auralnauts 發布的【如何製作賣座電影預告片】的影片分解中，至少用了三到四個截然不同的配樂。

也許它們聽起來，就像是擷取自同個音軌。但事實上，它們是一段複雜的配樂剪接，在各個片段的旁白間完美轉場，並傳達了整部影片中高昂的情緒。
花點時間在每段影片中配上合適的音樂，並讓他們毫無違和的連貫在一起，比從頭放到尾只有單一配樂好太多了。

差強人意的標題與字幕

接下來，第八個新手剪輯師最常犯的錯誤就是差強人意的標題和字幕設計。這裡有一些細節要注意：

1. 錯別字
   
2. 難以閱讀的字體設計（沒有考慮背景顏色、字型或陰影）
   
3. 字體版面配置過大
   
4. 在錯誤的位置插入文字（例如將字體放在螢幕邊緣）
   

如果你不太確定怎麼做，那麼從頭到尾維持客戶指定的字型就對了！切記確保文字精簡扼要、不過度搶眼。或是直接到下載免費的英文 4K 字幕字體如下所示：

若你依然對字體的設計有許多疑問，這裡也有一些中文字體與字幕設計的教學與工具介紹，快來看看吧！

錯誤編碼和影片速率

近年，影音剪輯軟體為了降低剪輯影片的難度，都預設了解碼器和影片速率，只有在遇到剪輯問題時，新手剪輯師才發現剪輯並不光是將影片丟上軟體這麼簡單。尤其當你的攝影作品是以「多鏡頭模式」（ multi-camera shoot ）進行拍攝時，錯亂的影格率很可能導致不同鏡頭的畫面無法同步，也可能會出現畫面閃爍、斷斷續續的情況。
此外，如果你的編譯器、分辨率和檔案格式全部攪和在一起的話，影片的質量理所當然的不會好到哪兒去。所以儘量接觸一些剪輯的基礎知識，像是你所使用的剪輯軟體中的編碼器、支援影格率以及檔案格式等等的最佳操作說明。

缺乏自我專業度的提升

最後，若你想以剪輯影片為專業，或者你想要在剪輯領域繼續精進自己，能夠持續的接觸最新的資訊以及自我進修資源是非常重要的，別只停留在 Youtube 上的免費教學！
達內教育 VFX 影像後製課程的老師就建議國外有 15 個 VFX 的部落格，是自我進修的好管道。若你想要更有系統的教學，可點這裡洽詢國內專門教授 VFX 影片後製的補習班洽詢量身打造的課程喔！


參考連結:

專業達內教育與 Adobe·ACA 國際認證簽約成功

Python與R語言誰是贏家?盤點5個即將消失的程式語言(上)

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SEO前你應該這樣做(一):誰是你的競爭者?

SEO前你應該這樣做(二):分析競爭者網站的數據!

豐富的After Effects文字效果挺你的網路行銷影片!! ​​​​​​​

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你知道前端工程師.後端工程師.全站工程師有什麼不一樣嗎?

對前端工程師.後端工程師.全站工程師有興趣嗎?有什麼不一樣,看完這篇保證秒懂!

業界對於網站開發工程師的需求，一直沒有停止過，也吸引很多非本科系出身的同學想轉職到網站開發工程師。但是常常聽到網站開發工程師還有分成「前端工程師」、「後端工程師」，還有綜合上述的「全站（full-stack）工程師」。這三種職位到底差在哪？該選哪種學習比較好上手？因此本篇文章幫助你先了解網站開發的分工定義、技能需求，才能幫助你找到適合自己的目標、更有效率學習，更快達成轉職網站開發工程師的願望。

前端工程師

網站的「前端」是與用戶直接交互的部分，包括你在瀏覽網頁時接觸的所有視覺內容--從字體到顏色，以及下拉菜單和側邊欄。這些視覺內容，都是由瀏覽器解析、處理、渲染相關HTML、CSS、Javascript 文件後呈現而來。

技能與工具

前端開發，就是要創造上面提到的網站面向用戶的部分背後的代碼，並通過建立框架，構建沉浸性的用戶體驗。為了實現這個目標，開發需要熟練運用下列語言、框架、工具庫——三大語言：HTML，CSS，和Javascript 。
此外，掌握jQuery 和LESS 等工具庫也很重要，它們能幫助開發者以更高效的方式編碼；很多前端開發商也要求Ajax 方法的使用經驗，它可以幫助你使用Javascript 在後台從服務器拉取數據，協助實現頁面的動態加載。
舉例來說，前端工程師的工作專注於「房屋」裝修，而蓋房子的工作由後端開發者負責。透過一些專門的工具，前端開發者與設計師/用戶體驗分析師密切合作，幫助構建原型或是線框圖，參與產品開發到發布的全過程。
有一些前端工程師甚至能準確定位影響用戶體驗的特定問題，並給出建議或是代碼解決的方案，對產品設計帶來積極影響。除了在專業能力外，與其它團隊協作，以理解特定目標、需求、機遇，以及高效的執行力也非常重要。
這聽起來工作內容很多，但也回報豐厚。「我是一名技術人員，也是一名設計者，在數字平台上使用標記語言和代碼修改視覺元素並與之互動是很自然而有趣的體驗，」有八年前端開發經驗的Mikey Ilagan 說「這讓我能夠直接影響到用戶體驗，操縱應用和網站裡用戶所見並直接與之交互的元素，這非常棒！」
總之，前端開發者要為後端開發者搭建的「房屋」進行內部設計和裝修工作。裝潢風格由房屋所有者指定。Apptix 的產品市場負責人Greg Matranga 表示：「前端開發者有時更容易為他們的工作感到振奮，因為他們有更廣闊的空間發揮自己的創造力。」

後端工程師

是什麼給網站前端提供支持？數據存放在哪裡？這就涉及後端內容了。網站後端包括服務器、應用還有數據庫。後端開發者構建並維護這些組件，為網站提供多方面支持。
由上圖可以看出，UDN 的讀者來源，大部分來自 Search （搜尋引擎）輸入特定關鍵字後，進到 UDN 的網頁；而東森新聞雲的讀者最多都是從 Facebook 等 Social 社群網站的連結進來。

技能與工具

為了讓服務器、應用、數據庫能夠彼此交互，後端工程師需要具有如下技能：
用於應用構建的服務器端語言：PHP, Ruby, Python, Java, .Net 等；
數據相關工具：My SQL , Oracle, SQL Server等；
PHP框架：Zend, Symfony, CakePHP等；
版本控制工具：SVN, CVS , Git 等；
還要熟練使用Linux 作為開發和部署環境。
後端開發者使用這些工具編寫乾淨、可移植、具有良好文檔支持的代碼來創建或更新 Web 應用。但在寫代碼之前，他們需要與客戶溝通，了解其實際需求並轉化為技術目標，制定最有效且精簡的方案來進行實現。
「我熱愛後端開發因為我喜歡操縱數據」，資深後端開發者就職於 Wildbit 的 JP Toto 說。「現在共有和私有 API 已變成移動設備、網站以及其它互聯繫統交換數據的必備通道。創建對大家有用的API 是我工作裡非常鼓舞人心的部分」。

全端工程師

全端工程師，最初是 6 年多以前由 Facebook 帶動的概念。全棧的核心，是指這批開發者能夠承擔包括前端、後端在內的所有功能開發任務，他們擁有一個技能全家桶。
「能夠同時承擔服務器端和客戶端工作會為你帶來更多機會，」 Grovo 的全端工程師 Federico Ulfo 說「當然這也就意味著更多的挑戰。以廚藝作類比，掌握烹飪和烘焙都需要時間與經驗積累，同時掌握兩者要花費更多精力。照著菜譜做誰都可以，我此處所說的是做出真正美味東西的能力。」

技能與工具

全端工程師也通常在服務器端進行編程工作，但他們熟練前端語言，能夠操縱網站面向用戶的部分。基本上可以形容他們是百事通。
全端工程師需要對 Web 架構的每一個層次都有足夠的了解：搭建和配置Linux 服務器，編寫服務器端API，利用客戶端Javascript 代碼驅動應用，將設計層面的東西轉化到實際的CSS 代碼。掌握並使用大量工具的同時，全端工程師需要敏捷地分配服務器端和客戶端任務，提供解決方案並對比不同方案的優劣。


參考連結:

SEO教戰守則(一)誰是你的對手?

SEO教戰守則(二)分析競爭者網站的數據

Javascript教學1.在網頁中嵌入JavaScript

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微積分苦手嗎?免驚!人工智慧立馬幫你解題(下)

有了人工智慧,幫痛恨數學之人都破涕而笑了(下)

本篇為此篇文章的下集，上集介紹了AI 數學解題神器「 mathAI 」的誕生，以及個流程的原理：1. 圖像預處理、2. 字符識別、3. 數學公式識別

4. 數學公式語意理解

經過字符辨識、字符語法拆解、語義分析等語意理解過程，匯集這些過程得到的資訊，判斷該如何進行運算，最後將數學公式的值計算出來。
AI 要能給出正確答案，代表它要看懂這句話的意思，也就達到了語意理解。

5. 結果輸出

最後，使用 Python 的 Matplotlib 把步驟和答案列印出來。Matplotlib 是 Python 的一個重要模組，主要用於資料視覺化上。

訓練成果發表　深度學習後的ＡＩ答題率是？

人工智慧 訓練完成之後，作者首先驗證了字元識別的準確率：

▲ 訓練完人工智慧之後，作者首先驗證了字元識別的準確率

緊接著作者對各式各樣共 160 項的題目進行測試，從圖表中可以看到 AI人工智慧 答對了 127 道題目，平均字符辨識率高達 96.23%，正確率為 79.38%，可以說是相當不錯的成績。

▲ 由圖表可以看出，人工智慧 MathAI 的字符辨識率高達 96.23%，正確率為 79.38%，可說是相當高。

如果想要自己實際操作看看，作者提供兩種使用方式：網頁模式和介面模式，網頁模式比較容易，打開網頁上傳圖片就可以自動給出題目答案；介面模式則要下載專案中 solver 的 Python package，裡面的 solve 方法封裝了整個系統，介面模式的使用方式為輸入圖片的路徑，再輸出題目識別過程和計算結果。

▲ MathAI 程式網頁模式

▲ MathAI 程式介面模式

雖然，目前這個專案只是半開源的，現時上傳的版本只能處理較簡單的一維算術式，如果想要識別更加複雜的公式，就要再參考數學公式識別的論文。但字元識別程序以及整個演算法框架，也是十分值得觀摩的。
除此之外，它也標示出深度學習能創造出人工智慧許多可能，打造出各種不同的「神器」。



參考連結:

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天氣冷颼颼免驚!讓人工智慧陪你度過寒冬(上)

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有了它人人都可精準選角拍電影?交給人工智慧準沒錯?

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