智慧的定義的問題，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

AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決智慧的定義的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

智慧的定義進入發燒排行的影片

人工智慧發展與個人資料保護之風險管理模式：以資料保護影響評估為中心

為了解決智慧的定義的問題，作者林宛柔 這樣論述：

在數位經濟、科技日新月異的發展中，數據是此一世代的「新石油（new oil）」，數據可以驅動創新商業模式及服務，也是人工智慧學習、發展及運作的養分。多種樣態的數據，可能是描述客體運作性質的數據，也可能是人類行為特徵的數據，當數據用以作為剖析、預測或是指示的應用時，數據蒐集、處理、運用的正當性及關聯性顯得至關重要。人工智慧的開發及運用，仰賴鉅量數據的導入，透過訓練與學習，幫助人類更加精準及有效率的工作、生活，然而，因為人工智慧的學習與發展時常為「黑盒子（black box）」，導致人類質疑其所為之建議、指示的正當性及關聯性，也害怕人工智慧的發展是否有所歧視與偏頗。針對這樣的趨勢，歐盟於2016

年通過個人資料保護規則（General Data Protection Regulation），透過對於個人資料自主權及隱私權的賦權與保護，某種程度下平衡人工智慧、科技發展發展前端作業，數據資料蒐集、處理、使用過程中所可能致使的損害，其中，個人資料保護規則第35條所引進的資料保護影響評估（Data Protection Impact Assessments），更是組織企業在導入人工智慧的過程中，應特別注意執行涉及個人資料風險評估及保護措施的機制。本文將著重於探討人工智慧發展下的資料保護影響評估，參考歐洲對於資料保護影響評估的做法，嘗試分析人工智慧所帶來的風險，是否可以使用風險管理工具處理，及使

用風險管理工具的好處，並點出台灣相關法規範的缺口，希冀台灣法制上能在人工智慧的發展及運用與個人資料保護間取得一個平衡。

圖解生產與作業管理(3版)

為了解決智慧的定義的問題，作者歐宗殷,蔡文隆 這樣論述：

　　#改版新增最新趨勢：數位轉型與人工智慧（AI）。 　　#一單元一概念，迅速掌握生產計劃與管理的實用技巧。 　　#提供大量實用管理技術、規劃技巧，具體提昇工作成果。 　　#企業主管、生管人員、企管系學生最佳學習工具書。 　　#圖文並茂‧容易理解‧快速吸收。 　　生產與作業管理（Production & Operation Management）所涉範疇，隨著科技及產業的快速變遷，涵蓋層面大幅提升。舉凡企業組織內的生產、行銷、人事、研發、財務、會計、採購、外包及其他相關功能，均需透過資訊技術（Information Technology；IT）歸納與整合，由原先單

純的製造規劃延伸至客戶與供應商的整合服務。此次改版新增數位轉型與人工智慧章節，探究數位轉型的價值也分析AI新興產業的發展趨勢及成熟度。 　　本書內容涵蓋三大面向： 　　1.策略面。探討企業在進行生產策略的制定與長程生產規劃時，所需考慮的範疇及可使用之規劃工具。 　　2.制度面。探討企業在執行生產計劃時所涉及的中、短程規劃內容，以及制度施行時所使用的各項管理技術。 　　3.整合面。探討企業欲連結內部及外部功能和資訊時，所需考量之管理及系統整合概念與技術。  

AI人工智慧應用於FRP CORE精度對金屬薄膜卷取之研究

為了解決智慧的定義的問題，作者傅國興 這樣論述：

FRP CORE為一種使用玻璃纖維與環氧樹脂製作而成之中空管，一般低階管使用於耐蝕環境之汙水管路等…、高階管使用於各類薄膜之捲取成品，使用於高階管時，其製作精度(註)要求，避免薄膜於捲取時產生皺摺、龜甲、輪型紋路等異常品狀況，進而造成良率下降、成本損失等影響；然生產FRP CORE時精度控制不容易，往往須等到使用時方能察覺其品質異常。本研究旨在解析FRP CORE各種精度範圍，藉由Weka軟體結合人工智慧演算法進行分析成功和不成功之薄膜捲取狀況差異，透過J48、LMT、Random Forest，等三種演算法測試未知數據。確認FRP CORE量測之精度範圍是否符合薄膜捲取需求，最後分別產出一

個成功和不成功的FRP CORE精度範圍。本研究可提供個案企業提升預測FRP CORE精度之精準度及薄膜捲取之成功率，降低不好的FRP CORE選擇，導致浪費企業的資源及競爭力。