不想被人工智慧時代淘汰!!Python是你必會的語言!!(下)

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Python竟是人工智慧時代必會語言?!到底要怎麼做才不會被淘汰?

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要乘上人工智慧趨勢浪端,優先上手什麼程式語言呢?

人工智慧可說是相當廣闊的領域,其實有很多程式語言都可以開發,但總是有優劣之分,在講求效率開發上,節省時間精力就更顯得更關鍵了,那為什麼首推 Python 呢?

Python 是人工智慧研究的前沿語言,這是擁有最多機器學習和深度學習框架的語言,也是 AI 研究者幾乎都能掌握的語言。Python 除了是人工智慧領域使用最廣泛的程式語言之一,還能無縫與數據結構、其他AI 算法一併使用,在學習面向又更容易上手(相較 C++ 和 Java 等語言要簡單),亦是一款便攜語言 (在 Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 平台上都能使用)。

就更不用說對開發人員善意滿滿,允許創建交互式、可解釋式性、模塊化、動態,並可移植和高級的代碼,及本身的可擴充性;而程式設計師也能夠輕鬆地使用 C、C++、Cython 來編寫擴充模組,再來是 Python 編譯器本身也可以被整合到其它需要手稿語言的程式內,因此 Python 很常被視為「膠水語言」使用,將其他語言編寫的程式在裡面進行整合和封裝。

而近期 Python 為 AI 趨勢龍頭程式語言的背書,不外乎是 Facebook 開源 Pytorch 的消息,更讓Python 穩坐 AI 時代的第一把交椅。種種便利與特性使得 Python 比其他語言更獨特、更具優勢,更不用說還有取之不盡的大量現成函式庫了,綜合各項特點讓不論初學者,或想跨入大數據、AI 領域的開發人員都能快速上手,在學習和交流上不僅可親,且在未來發展應用上深具優勢,這就是 Python 成為進入人工智慧首選程式語言的理由。

▲ 手機上撰寫Python程式碼示意圖(Photo:Pixabay)

Coding 已經在 108 年的國高中課綱裡開始落實,甚至能藉由 APCS 檢定多一項管道申請入學,程式語言與邏輯思維也都成為未來棟樑的基礎素養之一,不可逆的趨勢更注定了人工智慧的發展,

資料參考網站

 

 

 

 

 

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生活中處處充滿人工智慧,它到底是如何改變我們的生活?!

現今無所不在的 AI,原來曾被冷落 50 多年!

AI (人工智慧) 可說是近年最為耳熟能詳的科技技術,但詞彙其實早在 1950 年便誕生了,不過當時人工智慧僅用來跑寫好的邏輯程式、處理數學定理等,用途仍不廣泛,且當時電腦技術也讓 AI 的發展之路困難重重。沉寂好一段日子後,直至近幾十年,電腦在儲存與運算性能上有巨大突破,讓人工智慧才又得以回歸主流,成為科技的發展重點。

雖然生活中似乎並不是那樣具體有感,但其實 AI (人工智慧) 蹤跡早已無孔不入的充斥生活裡,其中不外乎常見的 Youtube、Spotify 精選,甚或 Google Map 規劃的最佳路線,但除了這些之外,人工智慧將會帶領人類走向什麼樣的未來呢?

▲ 人工智慧機器人機器人示意圖( Photo : unsplash)

從智能家居到產業創新 人工智慧無所不在

人工智慧的蹤跡從人手一台的智慧型手機、現正熱門的自動駕駛,到未來即將在 AIot (人工智慧物聯網) 智慧型家電與穿戴裝置等上實現,更將在各產業革命,顛覆原本的運作模式。

由 Google、Apple、Amazon 以及 Zigbee Alliance 共同成立的工作小組,計畫開發並推廣採用新的免權利金連接標準,結合Python,藉此提升智慧家電產品間的相容性。相信在不久的將來,各大品牌的智慧家電產品便可串連、交互使用。有一天,你也可以在下班前先用手機或其他穿戴裝置遠端操控這些家電,返家後就能享受已開啟的 Dyson 淨暖氣、聆聽著 Apple Home Pod 播放的爵士樂放鬆放鬆、還有 Sakura 熱水器放好的熱水讓你馬上泡澡⋯⋯這樣的畫面將不再是電影願景,而是真真實實的實現於日常生活中!

 

▲ AIot影片

除了日常生活,人工智慧將更廣泛運用於各項產業,大致可分為「人工智慧產業化」與「產業人工智慧化」。

▲ AI智慧型農業(Photo :Unsplash)

「產業人工智慧化」是產業藉人工智慧轉型,並導入各行業如金融、零售、物流、服務、製造、農林漁牧等,藉此升級轉型,並提升競爭力與產業價值。

而「人工智慧產業化」是指,將人工智慧技術元件、服務化後,以產業形式輸出,輔助各行業將產業人工智慧化,而基本上這兩者環環相扣,在互相作用之下,加速並擴大各產業人工智慧化。

又譬如農業如美國新創公司 Blue River,以圖形識別與機器學習,讓機器判斷作物與雜草區別,在機器確認雜草位置後施以除草劑,之後再持續追蹤相同位置的施藥狀況,藉此減少大面積除草劑的開銷,有效減少農作物被雜草稀釋養分的狀況。當然,這樣的紀錄又能成為人工智慧自我優化的數據庫,推進並加速優化各產業。

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