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人工智慧與法律挑戰

為了解決日本AI 公司的問題，作者unknow 這樣論述：

　　人工智慧（AI）的發展正如火如荼，對人類的生活、社會、經濟、文化等產生的影響，已經逐漸發酵，相關的法律挑戰也逐漸浮現。本書彙集德國、日本、中國大陸及台灣學者專家，對於AI法律相關挑戰，進行更深入及細緻化的討論，從人格、資訊保護到人類學與民刑法問題，內容非常豐富。相信本書，能夠讓關心AI法律的產、官、學、研各界，乃至一般社會大眾，有更完整的視野。

日本AI 公司進入發燒排行的影片

人資人員對使用人工智慧（AI）於招募選才的接受度研究

為了解決日本AI 公司的問題，作者莊幸修 這樣論述：

本研究旨在探討當前台灣企業與奧地利企業在人才招募管理上對於「人工智慧(Artificial Intelligence , AI)」的使用之接受度。隨著現在科技的蓬勃發展，過去人們在工作上的相處對象是人，而現代這個相處對象逐漸轉由機器或人工智慧(AI)所取代，此不但能夠有效減少人事成本的壓力提升公司效率還能藉此找到適合的人才。因此，有關AI招聘活動是一值得探討的議題。依此，本文以台灣人資相關管理人員人員或HR相關工作者為研究對象，採用「整合科技接受與使用模式」探討目前台灣企業在人才招募工作上對於「人工智慧」的使用接受度之看法。換言之，本研究主要探討人資相關管理人員及人資人員對於AI使用於招募活

動的「績效期望」、「努力期望」、「可靠性」及「社會影響力」認知，對於「使用態度」以及「行為意向」之關係。研究結果發現：1. 四個自變數皆對使用態度呈現正向顯著影響。2. 四個自變數皆對行為意向呈現正向顯著影響。3. 使用態度對行為意向呈現正向顯著影響。

向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維

為了解決日本AI 公司的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：

――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！――   最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦   Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題   AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！   ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的

創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！   █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！   深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。   書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。   ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運

用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術   26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南

。   █ 深度學習實踐案例全收錄   01  「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02  「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03  從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04  自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05  從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06  用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07  分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08  數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09  AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10  從日常對話到跨國

商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11  連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12  「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13  重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14  自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15  餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16  辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17  讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18  偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19  AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20  自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重

人力不足問題 21  以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22  運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23  全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24  用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25  從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26  超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證

基於情境式多臂機演算法推薦農產品銷售網站促銷模式的研究

為了解決日本AI 公司的問題，作者張朝任 這樣論述：

近年來農產品銷售已經走向電子化行銷，臺灣也有與民間業者推出農產品網路銷售渠道，但是在農產品銷售上如何掌握消費者動向，推薦消費者取向較好的農產品進而提升農民收益是農產品銷售網站所面臨的問題。在傳統方法中，對於網站方案的推薦選擇會使用A/B Testing實驗來判斷使用者對於方案的喜好程度，但是這樣的傳統方式有需要大量測試次數、無法因應環境變化與變數只能單一的缺點。且在實際環境中的預測模型會面臨到的問題是無法使用預先的資料集用於預測模型中。所以為了解決以上問題，目前有需多網站使用強化學習來預測使用者方案喜好，強化學習應用在推薦系統中已經相當廣泛，尤其是情境式多臂機演算法 (Contextual

Multi-Armed Bandit ) 的興起，因此本篇論文基於Lihong Li等人提出的情境式多臂機演算法 LinUCB 為基礎進行探討。本篇論文依照情境式多臂機演算法 LinUCB 為基礎與其他延伸的演算法進行探討，會比較不同演算法的參數變化影響、於模擬電子商務環境中的表現以及相較於傳統方案預測方式上的優勢。本研究透過不同複雜度的模擬農產購物網站資料集實驗、模擬農產購物網站消費者消費動作實驗來證明情境式多臂機演算法對於網站方案的推薦優勢。本文提出的模擬環境使用LinUCB ， Hybrid-LinUCB以及Huazheng Wang等人提出的 Collaborative LinUCB

(CoLin) 與 hidden features for contextual bandit algorithms (hLinUCB )進行測試，並比較演算法之間的差異，透過結果顯示在模擬農產購物網站環境中Hybrid-LinUCB對於實際經常變動產品的商務環境表現最好，以及情境式多臂機演算法對於使用消費者特徵預測消費者促銷模式的喜好有助益並可以改善傳統推薦方式。