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迎接AI,先做到「AI Ready」
分析
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數位版文章
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陳昇瑋
台灣資料科學協會理事長陳昇瑋認為,資料科學涵蓋三大範疇,大數據加上機器學習,才能產生人工智慧。但台灣企業的資料運用現況,尚處於初期階段,且普遍存在四大迷思,急需建立正確資料運用觀念,做好迎接人工智慧的準備。
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2017/05/22
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人工智慧孕育供應鏈的新工作
供應鏈
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數位版文章
|
蓋瑞.哈尼范
、
克里斯.提默曼斯
人與機器將不只是共存,更是協作。
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2018/09/14
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非技術人員必知的人工智慧三件事
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艾瑪.馬丁霍–崔斯威爾
團隊的所有成員都應該要能回答以下三個問題:人工智慧如何運作?它擅長什麼?它絕對不可做什麼?
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2018/09/05
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人工智慧的「語感」大挑戰
科技與分析
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理查.索赫爾
機器能領會日常對話的錯綜複雜嗎?
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2018/08/30
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掌握人工智慧應用的兩大「錢途」
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麥可.崔
、
尼可拉斯.亨克
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梅蒂.米瑞馬帝
供應鏈、銷售與行銷,是第一個大機會。
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2018/08/24
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大數據的迷思一:平台不等於數據分析
分析
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林冠嬅
即使電子商務平台能方便地蒐集數據,我們還是必須先架構出數據分析最大的命題:分析的目的是什麼?
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2018/07/24
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人員分析協助進行變革大計
分析
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娜塔莉.麥科勞
、
尚特雷勒.尼爾森
不了解員工的行為,就別說你要推動流程、文化、策略等重大組織變革。
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2018/06/28
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演算法開始診斷,引發醫療變革
分析
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數位版文章
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安德魯.博特
、
山繆爾.沃爾金布姆
人工智慧很快就會懂得比醫師多。
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2018/06/16
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先有目標,再有資料
分析
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數位版文章
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林冠嬅
強迫自己在看到數據之前,先寫下目標商業命題,由命題出發,延伸出一套思考架構。你可能會驚訝地發現,擁有的數據不如預想般匱乏!
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2018/05/24
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資料差,機器學習工具就無效
數據資料
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數位版文章
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湯瑪斯.雷曼
確保資料品質的五個步驟。
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2018/05/15
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