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前進AI大未來：邊緣AI、可解釋AI、AI管理與應用 (研討會簡報)

Going to the Future - Edge AI, XAI, AIOps

2021/07/27
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陳右怡

雲端運算、資安技術與應用數位永續與智慧生活應用商機智慧感測、辨識技術與應用物聯網關鍵技術與新興應用商機

雲端運算、資安技術與應用數位永續與智慧生活應用商機智慧感測、辨識技術與應用物聯網關鍵技術與新興應用商機 AI新人工智慧關鍵發展與商機

簡報大綱

AI大未來: 5-10年發展方向
AI市場趨勢分析
邊緣 AI
可解釋AI/可信任AI
管理AI
結論與建議

簡報內容

前進AI大未來邊緣AI、可解釋AI、AI管理與應用 — NO.1

NO.2

AI進入市場擴增期，成為全球智慧化主流 — NO.3

全球人工智慧發展方向 — NO.4

未來五年AI發展重點趨勢 — NO.5

NO.6

全球AI整體市場趨勢預測 — NO.7

全球AI軟體市場分析預測 — NO.8

深度學習(DL)將逐漸取代機器學習(ML) — NO.9

AI軟體技術應用市場分布 — NO.10

全球企業在AI投資趨勢調查 — NO.11

NO.12

Edge AI 需求與特點 — NO.13

Edge AI終端市場趨勢分析 — NO.14

Edge AI 發展大方向 — NO.15

邊雲協作架構: IoT-Data-AI 交互運作 — NO.16

TinyML:快速將IoT升級Edge AI終端 — NO.17

Edge ML:少量資料訓練與學習 — NO.18

Cloud ML: 大量資料博弈的GAN — NO.19

Edge ML+Cloud ML=超自動化新境界 — NO.20

NO.21

｢可解釋AI｣持續衍生，並擴大為｢可信任AI｣ — NO.22

美國:研擬可解釋AI國家策略 — NO.23

｢可信任AI｣相關的各種AI 原則 — NO.24

｢可信任 AI ｣國際準則與相關標準 — NO.25

全球業者導入AI技術進行商品化的三大挑戰 — NO.26

Trusted AI: IBM — NO.27

新創標竿: ArthurAI-ML模型生產力監測平台 — NO.28

新創標竿: Fiddler-ML模型效能管理 — NO.29

｢可解釋/可信任AI｣在產業應用優先順序 — NO.30

ML Commons建立AI產品/服務基準 — NO.31

NO.32

AI/ML 開發與營運管理 — NO.33

XOps: 與AI相關的開發與營運管理範圍 — NO.34

AIOps正在改變整個IT營運管理市場版圖 — NO.35

NO.36

結論:AI挑戰中有機會 — NO.37

建議:台灣發展AI的優勢與潛力 — NO.38

建議:發展軟硬並進Edge AI 技術服務鏈 — NO.39

陳右怡產業分析師電子與系統組/數位科技應用部+886-3-5912667yuyichen@itri.org.tw — NO.40

EU ｢可信任 AI ｣倫理規範 — NO.41

EU:高風險AI系統七要件 — NO.42

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