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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
        • 1522
        • 202

        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
        大綱
        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
        大綱
        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
        大綱
        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
        大綱
        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
        大綱
        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
        大綱
        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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