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ai演算法差別的問題，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演算法差別的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦ShellyFan寫的 《洋蔥式閱讀!當代關鍵議題系列》套書(思辨人類與人工智慧該如何共生、參與公民社會必讀的民主基礎知識、從歷史及社會文化看男子氣概如何戕害男性及性別平權) 和廖源粕的 AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別都 可以從中找到所需的評價。
另外網站機器學習是什麼、有何應用？和深度學習的差異 - ALPHA Camp也說明：機器學習Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到 ...
這兩本書分別來自臉譜 和深智數位所出版 。
國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 （2021），提出ai演算法差別關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別。
而第二篇論文國立陽明交通大學 科技法律研究所碩士在職專班 金孟華所指導 吳維雅的 公共場所人臉辨識技術運用於刑事偵查之研究──以隱私合理期待為中心 （2021），提出因為有 臉部辨識、臉部追蹤、憲法增修條文第四條、執法機關、搜索、相當理由、合理隱私期待、隱私利益、位置資訊、科技偵查、監視、追蹤、衛星導航系統、基地台位置的重點而找出了 ai演算法差別的解答。
最後網站什麼是機器學習？| 定義、類型和範例| SAP Insights則補充：機器學習是人工智慧(AI) 的子集。它專注於教導電腦從資料中學習，以及使用經驗改善，而不是被明確程式化。在機器學習中，系統會訓練演算法以尋找大型資料集中的模式和 ...
《洋蔥式閱讀!當代關鍵議題系列》套書(思辨人類與人工智慧該如何共生、參與公民社會必讀的民主基礎知識、從歷史及社會文化看男子氣概如何戕害男性及性別平權)
為了解決ai演算法差別 的問題，作者ShellyFan 這樣論述：
◆從最大字級一眼抓出議題關鍵字；到次大字級重點式釐清觀念；亦可細讀小字、深度理解當代必知的議題內涵 ◆大量近期時事、趨勢照片，搭配詳實解說，輔助讀者慎思明辨重要議題 ◆本系列入圍英國圖書設計與製作獎（British Book Design & Production Awards） 依個人閱讀喜好，自由跳接、由簡至繁，秒懂當代不可不知的世界議題 洋蔥式分層閱讀，按內容深淺階梯式排版── 《洋蔥式閱讀！當代關鍵議題系列：AI可不可以當總統或法官？機器人要不要繳稅？思辨人類與人工智慧該如何共生》 ▌人類與人工智慧必將走上對抗一途？或有可能攜手打造未來？ 現今AI人工智慧可見
於幾個有名的應用場域， 比方說線上平台推薦系統（如Netflix網飛、Amazon亞馬遜、Facebook臉書）、 語音辨識人工智慧助理（如Siri、Alexa、Google助理）， 而全球更有不少企業正在投資研發自駕車與自駕卡車相關技術。 AI在現代生活中已不可或缺，但也跟許多科技一樣對社會造成了衝擊。 「人工智慧是否會取代人類？」向來是個受熱議的主題， 本書試圖探索人類與人工智慧將往什麼方向發展： 會是人機對抗（human vs. AI）？又或者是人機共生（human + AI）？ 作者從明確問題意識出發，先講述AI過去幾十年的發展， 再介紹人工智慧重要的技術應用。接著也會談到 現今A
I為社會造成哪些潛在隱憂，最後切入關鍵的核心── AI可能許人類什麼樣的未來？若放任產業內科技巨頭我行我素、 無人關心技術的發展趨勢，且政府的監管機構又反應不及── 人類社會可能面臨何種麻煩？ 作者要帶讀者一起思考： ▌什麼事都能外包給AI？與公平、正義、道德、倫理相關的問題，AI也能「演算」嗎？ ▌AI取代了工作機會，那麼最可能獲利的科技公司是否要繳「機器人自動化稅」？ ▌政府機關要怎麼防止、規範演算法遭有心人士寫入「與人為惡」的程式？ ▌人類要讓AI發展到什麼樣的程度？又該怎麼設定停損點？ ▌如何讓一般大眾參與人工智慧相關的議題思辨？讓它不再只是科技界的圈內人話題？
藉由爬梳此科技從古至今的發展進程，搭配近期最新AI技術的圖解說明， 作者從龐雜的科技知識提煉出一般讀者均可理解的入門重點。 她相信AI確實會減少很多工作機會， 卻也可能帶我們進入產能大爆發的時代： 只要妥善利用並與之合作、防止科技遭到濫（誤）用、 社會全體共同思索並擬定公平分配資源的方法，人類未來的前景仍舊充滿希望。 － 《洋蔥式閱讀！當代關鍵議題系列：票票等值合理嗎？民主選舉造就了社會對話還是內耗？參與公民社會必讀的民主基礎知識》 ▌參與公民社會與政治思辨必懂的基礎知識：民主從哪裡來？現在出現了什麼問題？未來又將怎麼發展？ 十九、二十世紀，英、美兩大強國崛起，將民主價值帶到世
界上許多角落， 但在民主制度出現以前──或說在民主之外──世界上存在（過）哪些政體？ 許多人耳熟能詳的君主制、貴族制，至今真的已經落伍、都該讓民主取而代之嗎？ 這些政體跟民主制又有何差別？民主的概念最早由誰發明、發揚光大？ 在運作上民主又有哪些核心要素與原則？ 本書會引用此領域的重要學者賴瑞‧戴蒙所提出 民主四大要素── A公平競爭政治領導權；B積極參與政府政策與公民社會； C保障個人權利；D法治 以向讀者細細闡釋「民主」的奧義。 素來為民主背書的歐美國家在本世紀初，面臨了二〇〇八年 震動全球的金融海嘯、恐怖分子形成社會暗流隱隱威脅著國內安全等挑戰， 這些挑戰甚至可能直接肇因於民主制中
慢慢浮現、 卻長久未獲解決的沉痾，如全球化、貧富不均、 代議政治未有效反映民意等。近年來各地極右思想更乘勢崛起， 我們見證了二〇一六年老牌民主國家美國選出川普總統； 同年英國的全民公投決定脫歐；極權國家對言論、異議與個人自由的箝制益發嚴苛。 時至今日，有迫切重新檢討民主的必要： 究竟這種被大力標榜的政治制度是否真的百利無一害？ 可能出現了怎樣的漏洞需要我們及時填補？ 作者要帶讀者一起思考： ▌民粹主義會是民主的新面孔嗎？ ▌民主僅是人民意志在政治中的展現嗎？背後是否牽涉更複雜的意識形態？ ▌為什麼要捍衛民主？ ▌民主真的完美無缺嗎？若否，有何漏洞或弱點？ ▌此種政治制度能
夠許社會怎樣的未來？ 藉由概念的層層拆解、近期時勢與趨勢圖解， 以及新聞傳媒所捕捉的生動影像， 身兼政治學專家暨媒體撰稿人的作者詳盡爬梳了民主制度中 各項重要議題，更要帶領讀者一起思索 它是否仍是種可細水長流、對人人皆有益的政體。 最重要的是，今天的我們能做些什麼， 讓民主的運作更加完善、健全，替全體人類創造最多的福祉？ － 《洋蔥式閱讀！當代關鍵議題系列：種族主義、暴力犯罪、人際關係崩壞源自男子氣概？陰柔氣質更適合現代男性？從歷史及社會文化看男子氣概如何戕害男性及性別平權》 ▌只有雄壯威武才叫有「男子氣概」？一心追求某種特定的男子氣概是否害人害己？ 一般而言，許多社會在傳統上認為男
性要有不輕易低頭、強壯有力、 收斂情緒、努力爭逐金錢與權力，甚至對異性須「很有一套」等特質， 這些都算是「霸權型男子氣概」的基本作風與精神。 然而，謀殺和暴力罪犯中男性遠多於女性，男性自殺率偏高、較常濫用藥物及酒精， 甚至容易罹患俗稱為「健身過度症」的身體臆形症……， 種種問題很可能都是執著於男子氣概霸權所致的不良後果。 在本書中，身兼心理學者與男性研究專家的作者首先從大眾對男子氣概的理解進程談起， 從歷史沿革來看男子氣概在社會中的定位。接著，他進一步探討男性霸權的危害， 即男性爭逐「霸權型」男子氣概時，會對他人與自己造成什麼不良影響，又使男性的人際關係面臨了何種問題？ 隨著時移世易，現今
男子氣概是怎麼因應社會上性別角色的劇烈轉變，跟著做出調整？ 多元且「非典型」性別角色與「非傳統」家事分工和家庭結構的出現，能協助改善男子氣概中「有害」的部分嗎？ 作者要帶讀者一起思考： ▌為何色情片會不斷重複、強化男子氣概刻板印象？這會為男性帶來什麼傷害？ ▌男性就醫意願普遍較低，甚至易有自殘傾向，是不是社會傳統上對男子氣概理想典型不合理的要求所致？ ▌厭女情結令霸權型男子氣概吹起「愈厭女就愈man」的歪風？為何追求男性霸權害人害己？ ▌全職家庭主夫就是欠缺男子氣概嗎？父親的育嬰假為何不能跟母親的一樣長？ 作者透過豐富的歷史、傳媒資料，以及近期多元性別樣貌的圖表與影像，
外加世界各地性別議題的統計數據，仔細審視了男子氣概、男性氣質相關的重要議題， 更引導讀者探索多元性別、性別平權及男性身心健康未來的遠景。 最重要的是，大家能做些什麼，好讓所有不同性別認同的社會成員更加自在、安適，並在公平、多元而包容的環境中有理想的生活？
電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型
為了解決ai演算法差別 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。
AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別
為了解決ai演算法差別 的問題，作者廖源粕 這樣論述：
本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學
★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。
公共場所人臉辨識技術運用於刑事偵查之研究──以隱私合理期待為中心
為了解決ai演算法差別 的問題，作者吳維雅 這樣論述：
人臉辨識技術（Facial Recognition Technology，以下簡稱FRT）在台灣於警務執法應用上，已相當普遍，但卻無一套規範，供執法機關作為執行依據；而司法者在現行法體系的解釋下，對於FRT之執法應用所應權衡之社會安全與隱私保護價值，因尚無此類案件繫屬於法院，故針對警方運用FRT為偵查工具之適法性判斷，恐仍欠缺相關意識。而FRT之運用，涉及個人高度隱私期待利益，有建立規範保護之必要，但究竟如何規範始為妥適？個人隱私利益與科技偵查技術發展之間孰輕孰重？如何權衡？個人得否抗衡國家執法機關以FRT配合其他政府資料庫的資訊使用於刑事案件辨識查找確認人別？國家機關是否得施以無合理嫌疑（
Reasonable Suspicion）或相當理由(Probable Cause)之FRT監控？當國家偵查技術之精進發展，有助打擊犯罪，維護社會安全，但當偵查技術之發展與個人隱私保護利益發生巨大衝突，司法機關應如何取捨？如何調和此兩種利益？上述問題在FRT已大量使用於警務系統之我國，未見系統性探討與提出解決方案。本研究擬針對上述問題提出若干可供思考的論述方向。承上，本文擬嘗試以美國聯邦憲法增修條文第四條（以下簡稱「美憲增修第四條」）演繹出的實務判解為框架，於第一章先說明本文研究動機、目的、範圍、限制、研究方法與鋪陳架構；第二章就FRT相關的技術原理以及廣泛使用下可能產生的隱憂，作一簡要說明；
第三章就美憲增修第四條下有關搜索（Search）的理論發展及規範內容作一概述；第四章係針對有關執法部門在公共場所取用FRT所得之人臉資料，藉此得知個人身分及位置資訊等作為，配合相關美國聯邦最高法院（以下簡稱「聯邦最高法院」）及下級法院有關判例、判決為說明，試圖建構出FRT執法應用在憲法適法性的定位探討，並初嘗從社會學理論之觀點，探尋合理隱私期待的界線與範圍，復探求制憲者於修訂美憲增修第四條時的意圖，以為認定合理隱私期待的一些指引方針；第五章提出包括華盛頓州州法、華盛頓州轄區內的金郡自治條例，以及國會審議中的相關聯邦法案（草案），規範有關政府部門使用FRT的相關內容作分析比較；第六章由探討FRT
的使用在我國現行法制下的適用可能性，藉此檢視現行法欠缺之現狀，說明建立制度規範的必要性，再以前開比較法作為基礎，提供可行的立法參考方向，並以從事司法實務的角度，對偵查目的下以FRT取用人臉影像資料，在解釋論上提出可能的解方；第七章則係針對本文提出結論，並期許在不久未來，偵查目的下的FRT取用，相關的法律規範能夠儘速完善建制出來。