【課程簡報】20200528_高科大工管_[工工/工管]人工智慧相關論文分析

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【課程簡報】20200528_高科大工管_人工智慧如何開創工業工程與管理新契機

歐尼克斯實境互動工作室 2020/5/22整理

統計資料來源： 臺灣博碩士論文網 https://ndltd.ncl.edu.tw
統計日期： 2020/5/22
檢索條件：
  論文名稱 [人工智慧] AND 系所 [工業管理] 16筆
  論文名稱 [人工智慧] AND 系所 [工業工程] 55筆
  關鍵詞   [人工智慧] AND 系所 [工業管理] 13筆
  關鍵詞   [人工智慧] AND 系所 [工業工程] 34筆
  扣除重複，合計 92 筆，民國76~108年。
  以上檢索條件不包含摘要內文或實質內容為人工智慧論文

【課程簡報】20200528_高科大工管_人工智慧如何開創工業工程與管理新契機

很高興今天(2020/5/28)受高雄科大工業工程與管理系鍾毓驥老師邀約和大家分享「人工智慧如何開創工業工程與管理新契機」這項主題。此次簡報主要分為二個主題「人工智慧」與「智慧製造」，更完整內容可參考下列大綱及簡報內容。（點擊圖放大）

人工智慧
發展歷程、技術類型、應用範圍、開發流程、算力來源、運行環境、主要技能、線上學習

智慧製造
工業發展、研究方向、架構分析、應用案例（感測物聯、異常偵測、瑕疵檢測、路徑規畫、
行為分析、排程管理）、技術瓶頸、未來發展

參考連結：[工工/工管]人工智慧相關論文分析

【AI Hub專欄】後疫情時代人工智慧如何助攻疫情控制

圖／文 歐尼克斯實境互動工作室 許哲豪 2020/5/14

新冠肺炎(COVID-19)全球疫情目前仍持續延燒中，確診案例已突破400萬，死亡案例也逼近30萬大關[1]。透過戴口罩、減少社交活動、停止部份交通運輸及其它各種強制性手段，部份國家確診及死亡案例成長速度已開始趨緩甚至停止、下降。在有效治療方案及疫苗量產前仍不能太過大意，一旦放鬆警戒就有可能造成疫情再次擴散。

疫情初期重點可能放在如何檢疫、防堵及減少傳播，但長期禁止民眾活動，不僅造成個人身心承受過多壓力，更造成經濟停滯、失業率提升，因此目前許多國家已開始考慮逐步開放民眾半正常生活，開啟「後疫情時代」持續和病毒共存作戰。

為了使疫情在一定風險下仍能控制在可以負擔的程度內，動用大量人力實施體溫量測、列管人員行蹤監控、提醒社交距離及遠端照護等是最顯而易見的方式。若能藉人工智慧(AI)的力量來協助，就可大幅降低人力負擔、民眾不方便性及隱私問題，進而提高監控的有效性及執行效率。

接下來就以「列管人員定位」、「遠端居家照護」及「社交距離監控」為例，說明人工智慧如何在「後疫情時代」給予強力助攻控制疫情發展。

黑箱AI真的能被解釋？

最近看到台大教授徐宏民老師發表的可解釋性人工智慧（Explainable AI ，XAI）模組 xCos，可以成功解釋為何兩張人臉會辨識為同一人（或另一人）的原因。這篇論文[1]相當不錯，還有開源[2]給大家玩玩，有興趣的朋友可以試試。

有了Neuralet 開源社交距離偵測軟體再也不會有1968誤報了

最近新冠肺炎(COVID-19)疫情升溫，為保持社交距離及遠離人群較多熱點，所以交通部推出「1968」熱點警示APP，但利用車流偵測作為警示，準度連部份縣市首長都跳出來抱怨，難道就沒有在不侵犯個人隱私的情況下有更客觀更科學的作法嗎？

前不久知名AI專家吳恩達教授的Landing.ai團隊為了解決目前新冠肺炎(COVID-19)疫情而推出一個可以偵測社交距離的成果[1]，雖然沒有明確說明是用了何種技術及表現如何，但從展示影片中大概可以推估可能是用了類似YOLO之類的物件偵測人的位置，再以外框盒的中心去量測兩兩之間的距離（像素），若太近則出現紅色警示，猜想還可能有做了簡單的距離（透視投影）校正，以修正較前景及後景物件實際距離接近但成像上差距不同問題。

【AI HUB專欄】如何應用人工智慧技術精準預測疫情發展

圖／文 歐尼克斯實境互動工作室 許哲豪 2020/4/23

自上次發文「新冠肺炎升溫如何應用人工智慧技術超前部署」[1]至今，短短兩週(2020/4/8~2020/4/21)依世界衛生組織(WHO)統計[2]又爆增104.5萬確診案例、8.3萬死亡案例，相當於這兩週產生的數量接近目前已知總數量(確診240.2萬，死亡16.3萬)的一半。而其中又以美國最為嚴重，確診總案例佔世界32.3%，死亡案例也達23.1%。由於疫情發展如此迅速，故世界各國無一不想得知疫情的可能發展趨勢，以利超前佈署並有效干預，使得疫情能快速降溫恢復正常日常活動。