根據國家發展委員會研究指出,以人工智慧(AI)為主,搭配物聯網(IoT)與5G通訊傳輸等技術所發展的「科技及知識服務類」產業商機龐大,在未來數年,「通訊暨物聯網裝置與設備業」需求每年平均增加約5000人,代表與人工智慧相關的工作職缺將會是未來熱門的人才缺口,該如何跟上這波發展浪潮呢?本篇將帶你瞭解人工智慧結合新技術的發展及應用,為成為2030年的關鍵人才踏出第一步!
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成為2030年人工智慧產業的關鍵人才,現在就開始準備!

資料夾icon 科技新知
行事曆icon 2020/10/17
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成為2030年人工智慧產業的關鍵人才

根據國家發展委員會研究指出,以人工智慧(AI)為主,搭配物聯網(IoT)與5G通訊傳輸等技術所發展的「科技及知識服務類」產業商機龐大,在未來數年,「通訊暨物聯網裝置與設備業」需求每年平均增加約5000人,代表與人工智慧相關的工作職缺將會是未來熱門的人才缺口,該如何跟上這波發展浪潮呢?本篇將帶你瞭解人工智慧結合新技術的發展及應用,為成為2030年的關鍵人才踏出第一步!

人工智慧定義是什麼?

要成為未來的關鍵人才,必須先瞭解人工智慧是什麼。人工智慧(Artificial Intelligence,AI)是讓機器具備和人類一樣的思考邏輯與行為模式,包括讀取大量資訊、並判斷、感知、推理已知資訊,做出結論及反應。人工智慧發展較早的時期,一種定義主要圍繞「機器的行為」,也就是使機器達到人類所執行、表現的智慧行為;另ㄧ定義圍繞「機器行為表現出的智慧」。若以整體解釋當今人工智慧的定義,將其分別定義為機器能夠達到「和人類一樣的決策行動」、「和人類一樣的思考」、「邏輯推理方式的決策行動」以及「邏輯推理方式的思考」。

人工智慧發展過程-3大黃金時代

人工智慧發展過程

第一次人工智慧黃金年代:1956 - 1974

自從對於人工智慧發展至關重要的達特茅斯會議之後,AI發展出現第一階段的突破,如解決代數應用題、證明幾何定理、學習英語應用,以及眾多計算方程式。當時的AI研究人員相信在未來20年將會出現完全智能的機器,突破性的發展也吸引美國政府如DARPA(國防高等研究計劃署)機構在AI發展投入了大筆資金。

第一次人工智慧低谷:1974 - 1980

由於第一次黃金時的過度樂觀,投入大量資金的人工智慧發展仍然無法達到預期的目標,且第一次黃金時期發展出的計算方程式都只能應用在單一領域,沒有足夠能力支撐全面性的發展。進入70年代中期,人工智慧開始遭遇批評,使政府與企業的資助縮減甚至是取消。

第二次人工智慧黃金時代:1980 - 1987

進入80年代後,由於「專家系統」的AI人工智慧程式逐漸被全球公司採納,而知識處理成為當時人工智慧的主流研究焦點,另外還發展出了「機器翻譯」、「語音辨識」、「類神經網路」等技術,因此也讓政府機關重拾信心,如日本政府在這段時期積極投資人工智慧,以發展其第五代的計算機工程。

第二次人工智慧發展低谷:1987 - 1993

由於90年代初期遇到經濟泡沫化,再度影響政府機構和投資企業對人工智慧的投入程度,在發展過程中遇到各種批評。

第三次人工智慧黃金年代:1993 - 2011

發展超過50年的人工智慧,實現當初的目標之一「應用在商業模式」,由於電腦運算速度及網路傳輸的突破性發展,如深度學習、大數據等技術被各個領域採用,尤其是「機器學習」誕生,讓人工智慧大量學習資料,使它可以像人類一樣辨識聲音及影像,或是針對問題做出合適的判斷,如政府機構及商業領域,都將人工智慧納入實際的應用之中。

AI人工智慧應用案例-提升港口管理效率的智慧化排程系統

現在人工智慧能應用的層面非常多元,如應用在港口管理的智慧化排程系統,可藉由人工智慧預測、排單、配合訂單,安排出貨的船班調度,因應遠近貨船的數量變化。透過系統程式提供給出入船隻的預測時間,控管進出貨訂單的船運,便能降低長期存放的庫存成本、提升出口船隻的載運量。

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人工智慧發展仍在第三波高峰的浪頭上,面對發展快速的人工智慧應用,持續不斷的學習才是站穩世界的方法。由工研院專為2030年下一個世代所推出的人工智慧課程,包含大數據工程師、電腦視覺工程師、自然語言處理工程師等專業訓練,由產學研究專家指導、按圖索驥掌握學習地圖,更有工研院的創新實務案例可供參考研究,帶您於未來10年一同參與建造智慧化時代,成為炙手可熱的專業人才。

 

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