第0042期‧2017.09.20 發行
ISSN 2077-8813

最新消息

●本期專題報導為「AI人工智慧相關 」相關,介紹「淺談AI人工智慧」、「由AlphaGo看人工智慧發展與趨勢」、「當Edge Computing碰到AI火花會在哪裡?」、「MATLAB與深度學習」、「Deep Learning與影像風格轉換」、「AutoDraw人工智慧線上繪圖簡介」等;技術論壇則收錄「用Google Go程式寫五子棋小遊戲(雙人對戰版)」、「運用VASP進行第一原理材料計算的簡介(I):基本操作」;校務服務有「畢業離校系統介面沿革」...

校務服務

畢業離校系統介面沿革

對所有就讀臺灣大學的同學來說,除了就學期間在知識與人生哲理領域提升之外,最期待的事情也就是畢業吧!但是在邁向人生嶄新的篇章之前,在校內仍是有重重的關卡是必須要克服-必須通過畢業離校系統上面的關卡後,才能領取畢業證書。本文簡介這一年多來畢業離校系統介面沿革,讓大家了解這不得不參與的大地遊戲,究竟做了那些改善,新增了那些關卡...

專題報導

淺談AI人工智慧

人工智慧是透過大量的資料數據,再去尋找最好的解決方式和演算法。這個主題流傳已久,最近又重新引發熱烈討論,原因就在技術更為精進,且日益成熟的技術也創作出更多的可能性。以今年最夯的科技新聞「AlphaGo打敗人類最強的圍棋手柯潔」為例,圍棋簡單的規則,卻能創造出10170(10的170次方)種可能性,這個數字比整個宇宙中的原子數1080(10的80次方)還要多,所以很難算出圍棋所有可能的結果。這次人工智慧深度地進行了分析與學習後獲得成功,這也代表人工智慧發展的一個重要里程碑...


當Edge Computing碰到AI火花會在哪裡?

近年來人工智慧(Artificial Intelligence, AI)應用無所不在,帶動大數據(Big Data)分析、雲端運算(Cloud Computing)服務及物聯網(Internet of Things, IoT)的科技升級,快速滲透到金融、零售、醫療、交通、保全、娛樂及製造等各式各樣產業。但是,迎接AI時代來臨,具備完善的大數據分析、雲端服務及資料運算平台,似乎不足以展現在AI領域的最大綜效,另一項融合新科技的創新能量─「邊際運算(Edge Computing) 」已經悄悄在近年來蔓延發燒...


由AlphaGo看人工智慧發展與趨勢

電腦圍棋程式AlphaGo雖然才問世短短的一年多,卻已經大大改變人類對機器學習及深度學習等人工智慧的看法。在這一年間其他電腦圍棋程式也紛紛參考AlphaGo的架構,改良自己的圍棋程式,使整體電腦圍棋實力大增,把電腦圍棋由業餘水準一舉提升到連最頂尖的棋士都無法達到的境界。本文將回顧這一年來電腦圍棋的重大改變,並從中整理出人工智慧未來發展和趨勢...


MATLAB與深度學習

深度學習是目前人工智慧的主流,透過MATLAB,我們可以簡單且容易的實現深度學習相關的應用。例如藉由簡單11行的指令,就能夠即時辨識攝影機所拍攝到的物品。本文介紹使用MATLAB訓練深度模型的方法、硬體加速方案與視覺化深度學習結果的功能...


Deep Learning與影像風格轉換

讓電腦進行藝術創作一直是人工智慧領域的一個大難題,卷積類神經網路的突破讓電腦也能經由深度學習網路對影像的特徵抽取,來理解影像中的內容和風格等不同元素,進一步結合不同的內容和風格產生出新的影像。本文將介紹如何使用Keras深度學習套件將一張圖片的風格套用在另一張圖片的內容...


AutoDraw人工智慧線上繪圖簡介

畫圖讓不擅長手繪圖的人卻步,常常苦惱要如何把腦袋裡的想法,描繪勾勒出來,尤其使用滑鼠畫圖,比起紙筆畫圖其困難度也更高。近年來電腦AI人工智慧蓬勃發展,在Google的專案計畫中,近期推出一套強大的AI人工智慧線上繪圖APP「AutoDraw」,有了這套APP就可以很容易幫您把腦中的想法給畫製出來...

技術論壇

用Google Go程式寫五子棋小遊戲(雙人對戰版)

Go程式語言是Google公司所開發,有時被稱之為Golang,自2009年推出以來,約每半年就會發布新的版本[1]。而且,在TIOBE指數,獲得2016年的最佳進步獎[2]。因此,本文將示範撰寫五子棋小遊戲,幫助每位讀者能進一步認識這個進步最多的程式語言...


運用VASP進行第一原理材料計算的簡介(I):基本操作

隨著電腦科技的不斷進步,我們可預期直接使用量子力學理論預測材料性質的第一原理計算(first-principles calculations)在未來的材料系統設計中的角色將會越來越吃重。維也納大學開發的VASP (Vienna ab initio Simulation)軟體由於功能強大且計算效率高,目前已經是進行此方面研究時最被廣泛使用的計算程式之一。我們計畫用三篇文章簡介VASP在計中操作環境下的操作,並且運用實際例子示範如何運用VASP進行研究。作為系列作的第一篇,在本文中我們演示VASP在計中環境下的基本操作以及進行最單純的結構最適化的步驟,並同時介紹如何判讀VASP的基本輸出檔...

臺大電子報

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