人工智慧探討的問題，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

從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！

為了解決人工智慧探討的問題，作者張天蓉 這樣論述：

確定的世界×隨機的可能×難以預知的未來   天氣預報說降雨機率是60％，撐傘卻碰上大太陽； 某股票三個月後翻倍的機率是67％，你猶豫著是否該買； 滿懷希望地買了好幾張樂透，朋友卻說中獎機率是一億分之一……   生活中常見的「機率」，你真的了解它嗎？   　　【似是而非的答案：機率悖論】 　　某人去醫院檢查他患上某種疾病的可能性。其結果居然為陽性，把他嚇了一大跳。但是，這種檢查有「1％的假陽性率和1％的假陰性率」。也就是說，在得病的人中做檢查，有1％的人是假陰性，99％的人是真陽性。而在未得病的人中做檢查，有1％的人是假陽性，99％的人是真陰性。於是，某人根據這種解釋，估計他自己得了這種疾病

的可能性（即機率）為99％。   　　可是，醫生卻告訴他，他在普通人群中被感染的機率只有0.09（9％）左右。這是怎麼回事呢？   　　【別相信你的直覺：班佛定律】 　　美國華盛頓州曾偵破過一個金額高達1億美元的投資詐騙案。嫌犯以創辦高科技的連鎖健身俱樂部為名，籌集了大量資金，並挪用款項來滿足自身享樂。為了掩飾，他們將資金在海外公司和銀行間頻繁轉帳，並且人為做假帳，讓投資者產生生意興隆的錯覺。   　　所幸當時有一位會計師感覺不對勁，發現這些數據透過不了班佛定律的檢驗。經過了3年的司法調查，終於拆穿了這個投資騙局。   　　如此神奇的班佛定律，它的原理是什麼呢？   　　【運氣也是一種實力：賭

金分配問題】 　　貴族梅雷和賭友各自出32枚金幣，共64枚金幣作為賭注。擲骰子為賭博方式，如果結果出現「6」，梅雷贏1分；如果結果出現「4」，對方贏1分；誰先得到10分，誰就贏得全部賭注。賭博進行了一段時間後，梅雷已得了8分，對方也得了7分。但這時，梅雷接到緊急命令，要立即陪國王接見外賓，於是只好中斷賭博。那麼，問題就來了，這64枚金幣的賭注應該如何分配才合理呢？ 　 　　對此，機率論之父帕斯卡是這樣回答的……   本書特色   　　本書以探討機率論及其衍生的問題討論為主軸，小至骰子遊戲，大至人工智慧，探討「機率」中的隨機性如何影響人類生活，並且析論其中的數學、物理學、邏輯學等等問題。書中收錄

的問題五花八門，即使非專擅數理的讀者，也能從中體會到思考的趣味。

人工智慧探討進入發燒排行的影片

結合卷積神經網路與遞歸神經網路預測刀具健康度

為了解決人工智慧探討的問題，作者鐘才淵 這樣論述：

　　工業4.0旨在推動智慧化與自動化等概念，並導入物聯網、人工智慧、大數據等現代相關資訊技術，為此台灣政府也積極對於傳統產業進行輔導與轉型工作，現今台灣傳統產業人才斷層嚴重，關於精密零件產品品值以往皆由資深師傅判斷，且判斷依據不一，新一代技術人員無法得知加工刀具之磨耗狀況，導致產出產品精度不合格之不良品；因此為了提升傳產數位能量，經由數據導入智慧化與自動化是不可或缺的關鍵。　　本研究將以個案公司-歐權科技為例，改善其成品良率不佳、製造現場回饋能力不足等問題，藉由個案公司刀具視覺檢測儀進行數據收集與判斷刀具磨耗程度，因此本研究將利用個案公司所提供之刀具視覺檢測儀來量測刀具磨耗與使用情形，並記錄

刀具於加工機加工完後之刀長、刀徑等數據，而為了能夠預測刀具的使用壽命、刀具健康度，因此本研究特地鎖定於同一種加工料件材質－「轉塔」上使用三種加工刀具進行加工時的各種量測數據進行分析，即可透過數位化方式跳脫以往由加工機操作員以目視、觸摸方式進行判斷換刀依據。　　本研究使用長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory ,LSTM)作為迴歸分析(Regression Analysis)模型來預測未來的刀長、刀徑變化，將歷史數據輸入至神經網路模型後，學習出刀長、刀徑隨著使用時間而磨耗的變化曲線，對接下來的刀長、刀徑進行預測，當預測長度低於設立的門檻值時，便可知道此把刀具將會於下一次

使用中到達使用壽命。

從骰子遊戲到AlphaGo：擲硬幣、AI圍棋、俄羅斯輪盤，生活中處處機率，處處有趣！ (電子書)

為了解決人工智慧探討的問題，作者 這樣論述：

確定的世界×隨機的可能×難以預知的未來   天氣預報說降雨機率是60％，撐傘卻碰上大太陽； 某股票三個月後翻倍的機率是67％，你猶豫著是否該買； 滿懷希望地買了好幾張樂透，朋友卻說中獎機率是一億分之一……   生活中常見的「機率」，你真的了解它嗎？   　　【似是而非的答案：機率悖論】 　　某人去醫院檢查他患上某種疾病的可能性。其結果居然為陽性，把他嚇了一大跳。但是，這種檢查有「1％的假陽性率和1％的假陰性率」。也就是說，在得病的人中做檢查，有1％的人是假陰性，99％的人是真陽性。而在未得病的人中做檢查，有1％的人是假陽性，99％的人是真陰性。於是，某人根據這種解釋，估計他自己得了這種疾病

的可能性（即機率）為99％。   　　可是，醫生卻告訴他，他在普通人群中被感染的機率只有0.09（9％）左右。這是怎麼回事呢？   　　【別相信你的直覺：班佛定律】 　　美國華盛頓州曾偵破過一個金額高達1億美元的投資詐騙案。嫌犯以創辦高科技的連鎖健身俱樂部為名，籌集了大量資金，並挪用款項來滿足自身享樂。為了掩飾，他們將資金在海外公司和銀行間頻繁轉帳，並且人為做假帳，讓投資者產生生意興隆的錯覺。   　　所幸當時有一位會計師感覺不對勁，發現這些數據透過不了班佛定律的檢驗。經過了3年的司法調查，終於拆穿了這個投資騙局。   　　如此神奇的班佛定律，它的原理是什麼呢？   　　【運氣也是一種實力：賭

金分配問題】 　　貴族梅雷和賭友各自出32枚金幣，共64枚金幣作為賭注。擲骰子為賭博方式，如果結果出現「6」，梅雷贏1分；如果結果出現「4」，對方贏1分；誰先得到10分，誰就贏得全部賭注。賭博進行了一段時間後，梅雷已得了8分，對方也得了7分。但這時，梅雷接到緊急命令，要立即陪國王接見外賓，於是只好中斷賭博。那麼，問題就來了，這64枚金幣的賭注應該如何分配才合理呢？ 　 　　對此，機率論之父帕斯卡是這樣回答的……   本書特色   　　本書以探討機率論及其衍生的問題討論為主軸，小至骰子遊戲，大至人工智慧，探討「機率」中的隨機性如何影響人類生活，並且析論其中的數學、物理學、邏輯學等等問題。書中收錄

的問題五花八門，即使非專擅數理的讀者，也能從中體會到思考的趣味。

運用深度神經網路由腰部X光影像與病歷紀錄預測骨質密度

為了解決人工智慧探討的問題，作者王詩晴 這樣論述：

骨質疏鬆是一種由於骨質流失，造成骨密度下降的疾病。在歐盟，骨質疏鬆導致骨折而造成的經濟損失，估計高達每年60億歐元。台灣在2006年的統計，骨質疏鬆於50歲以上女性的盛行率為11.35%，遠低於約同時期歐盟的22.1%，顯示台灣仍有大量潛在的骨質疏鬆症患者。骨質疏鬆的診斷標準乃運用Dual emission x-ray absorption （DEXA） 造影，唯根據健保規範，篩檢性質之檢查均不予給付，導致潛在的骨質疏鬆病患失去早期診斷、早期治療的機會。儘管骨質疏鬆的臨床診斷由影像為主體，但骨質疏鬆除影像的證據外，由病歷紀錄中也可以發現病人是否有骨質疏鬆的風險因子。因此，我們認為合併病歷資料

，應當可以提供更多資訊，以增加骨質疏鬆的診斷率。因此，本研究將同時運X光影像和病歷紀錄，再合併兩者結果，嘗試建立準確的骨質疏鬆預測工具。本計畫由衛生福利部立雙和醫院收案，收集之資料包含病患之腰部X光影像、DEXA檢查之檢查日期及其結果（T-score），以及由DEXA檢查日期往前半年之病歷資料，包含出生日期、性別、診斷碼、用藥品項及檢驗值。本計畫使用Google Colab Pro，以Python語言編寫； X光影像使用CheXNet架構訓練，病歷部分則傳統機器學習的羅吉斯迴歸Logistic Regression訓練，最後再合併兩個架構，判斷樣本是否有骨質疏鬆。研究結果整體而言，（一）二元分

類得到的正確率優於三分法；（二）較大的資料集可以增加三分法的正確率，但對二分法沒有幫助；（三）合併模型正確率優於影像模型，正確率最高可高達74%。然而本研究得到之正確率不如過去其他研究，建議應合併採取局部影像作為輸入，或進一步推算各部位骨質密度。此外，使用病歷紀錄預測骨質密度的表現優於原先預期，可見病歷紀錄本身亦為具有潛力的預測工具，極具研究價值，可以進一步發展。合併運用多種資訊是當下深度學習的重要趨勢，本研究在此基礎上得到相當理想的初步成果，希望未來能開發出更準確的篩檢工具，檢查出更多骨質疏鬆病患，早期介入治療，以減少未來骨折發生的可能性與骨折所帶來的醫療與社會經濟負擔。