人工智慧定義的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

資通訊與AI應用

為了解決人工智慧定義的問題，作者魏季宏,張維平 這樣論述：

　　AI的發展── 　　讓新人工智慧面臨了無限的憧憬想像與多少危機？   　　1、深入淺出──容易理解 　　全書以人工智慧為出發導入實務分析、套入案例，深入淺出，易為讀者所接受。 　　2、套色設計──精準標示重點 　　本書採雙色印刷，重點處以藍字呈現，使讀者方便學習與理解篇章重點。 　　3、圖表配置──跳脫書種既定形象 　　搭配大量圖片及表格輔助，讓讀者閱讀時饒富趣味。 　　4、輕鬆取照───題庫練習好方便 　　書末附上TIPCI臺灣國際專業認證學會AI人工智慧應用能力認證題庫，讓您成功取得證照！ 　　5、考題解析──掌握正確觀念 　　題目做錯不害怕！閱讀解析釐清、推翻錯誤

觀念，成為解題高手！  

人工智慧定義進入發燒排行的影片

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決人工智慧定義的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。

深入理解AutoML和AutoDL：構建自動化機器學習與深度學習平臺

為了解決人工智慧定義的問題，作者王健宗瞿曉陽 這樣論述：

這是一部從基礎理論、核心原理、前沿演算法等多個維度系統、全面講解Auto ML、Auto DL、Auto NAS和元學習的著作。 作者是資深的人工智慧專家，大型金融集團科技公司深度學習平臺和Auto ML平臺負責人。 本書得到了IEEE Fellow/ACM傑出科學家/香港科技大學教授楊強教授、騰訊AI Lab副主任俞棟、美國佛羅裡達大學教授李曉林等8位來自企業界、學術界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清Auto ML的脈絡，快速上手機器學習，又能讓有經驗的讀者全面掌握Auto ML的知識體系，工作變得更高效。 全書共14章，邏輯上分為四部分： 第一部分（

第1~2章）人工智慧基礎 對人工智慧、自動化人工智慧的重要概念、發展歷程及現狀、適用場景、主要的工具和技術等做了全面的介紹，並引出了人工智慧技術未來的發展方向——Auto ML，這部分是閱讀本書的基礎。 第二部分（第3~6章）Auto ML 主要講解機器學習和自動化機器學習，核心是Auto ML，包含自動化特徵工程、自動化模型選擇和自動化超參優化3個方面的內容。 第三部分（第7~13章）Auto DL 主要講解深度學習和自動化深度學習，重點講解了Auto DL的原理、基於強化學習的Auto DL、基於進化演算法的Auto DL、Atuo DL的高階知識、自動化模型壓縮與加速，以及各種核心演

算法和前沿演算法。 第四部分（第14章）元學習 元學習是人工智慧的理想目標，這部分對元學習的概念、流程和各種主流的學習方法都進行了詳盡的介紹。    

探討Deepfake深度造假對傳播的影響

為了解決人工智慧定義的問題，作者陳銘 這樣論述：

Deepfake(深度造假)是Deep Learning(深度學習) + Fake(偽造)的混成詞，是任何意圖提供不實或錯誤資訊的「合成媒體」，包括文字、圖片、影像與聲音。而隨著網路傳播技術的進步與信息傳播的迅速，人工智慧技術亦被廣泛的應用在此領域，本研究就以探討Deepfake (深度偽造)議題為例，從同溫層效應去看Deepfake技術對假消息所帶來的衝擊與影響，與民眾認知不足的狀況，並嘗試提出一些解決方案與可行性。 本研究結果透過問卷調查可得知民眾對Deepfake技術的認知不足，而研究者為了要更瞭解民眾認知不足的原因和解決方案訪談了三位不同領域的專家，從專家訪談結論可得知，不論是

新聞層面、技術層面、國安層面…等，都與民眾認知有著密不可分的關係，為了因應未來Deepfake所造成的影響，本研究得知提升民眾媒體識讀能力與Deepfake相關認知的重要，可比造美國媒體BuzzFeed製作一段假歐巴馬影片來宣導Deepfake技術的影響，最後再由相關單位澄清或解釋這是一部教育影片，以此來警戒民眾對於解讀訊息的正確態度以及使用第三方查核機制、相關辨識工具的重要性。我們無法阻擋AI科技的發展，當Deepfake在台灣普及化之後，民眾若是建立起好的媒體識讀能力，多少能防範這種類型的假消息。