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學習如何用 C 語言從零開始建構深層神經網路。
將從學習深度學習的基礎開始，用實用的程式碼展示每一個基本的建構區塊，最終形成一個巨大的深度神經網路，一直到只使用 C 語言建構全功能的深度學習模型。
在本課程結束時，你將能夠從頭開始建構沒有程式庫的神經網路，你將能夠從 C 語言的角度理解深度學習的基本原理，你也將能夠用 C 語言建構你自己的深度學習程式庫。
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Rolf Pfeifer 認為，機器人、自動駕駛和 AI 的炒作未必是壞事，因為它吸引了很多人的重視，同時也吸引了很多投資者，來推動這個產業的發展。我們正在朝著自動駕駛和自動化方面不斷的前進，深度神經網路的優越性和競爭力將會得到體現……
用 C 語言建構人工智慧應用程式
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最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！
公職補習班迷思
當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了！
李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！
國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。
再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。
你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？
一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？
這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？
李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。
在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～
台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！
儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！
所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。
也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！
這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！
你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～
假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？
其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。
它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！
而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。
比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。
而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？
所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！
不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。
而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。
【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～
我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。
我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。
歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。
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歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。
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各節重點：
01:07 【人工智慧到底是什麼？】
01:50 【AI 的發展跟應用】
04:15 【未來充滿 AI 的生活】
04:56 【AI 這麼重要，那臺灣準備好了嗎？】
06:35 【我們的觀點】
07:40 提問TIME
07:54 掰比～別忘了訂閱
【 製作團隊 】
｜企劃：鯉鼬
｜腳本：鯉鼬
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：絲繡 ＆ 夯吉
｜演出：志祺
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【 本集參考資料 】
→招聘面試：你喜歡機器人還是真人做你的面試官？：https://bbc.in/2Wg0t3a
→了解人工智慧的第一本書：機器人和人工智慧能否取代人類？：https://bit.ly/2vA8jc0
→從人到人工智慧，破解AI革命的68個核心概念：實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考：https://bit.ly/2VAhJ64
→機器是如何學習與進步？人工智慧的核心技術與未來：https://bit.ly/2Ce1KQa
→An executive’s guide to AI：https://mck.co/2vZepWE
→陽光失了玻璃窗 史上第一本人工智慧詩集：https://bit.ly/2IWsU2R
→國際人工智慧政策推動現況：https://bit.ly/2GZ4pA1
→懶人包_台灣 AI 行動計畫：https://2030.tw/2m3nBVr
→維基百科：人工智慧：https://bit.ly/2fUdaOV
→維基百科：人工智慧史：https://bit.ly/2vx2T1l
→臺灣智駕測試實驗室：https://bit.ly/2WqRgFn
→沙崙自駕車測試場正式揭幕 盼無人載具產業鏈接軌國際：https://2030.tw/2lXfjyk
→無人載具科技創新實驗條例：https://bit.ly/2Wk6vzL
→張忠謀：AI激化貧富差距與失業：https://bit.ly/2Y0uhkB
→數位國家創新經濟(DIGI+)季刊第二期：AI、5G、8K—2020年東京奧運實現數位想像：https://2030.tw/2kAPB2a
→我國數位科技引領產業創新之現況與展望：以臺灣 AI 行動計畫為例：https://2030.tw/2knX0Sr
→台灣 AI 行動計畫簡報：https://2030.tw/2knX84n
→臺灣 AI 行動計畫(2018-2021 年)合訂本：https://2030.tw/AI_Taiwan
→「AI on Chip示範計畫籌備小組」啟動 政院邀產官學研合作 推升台灣AI晶片產業發展 打造世界級人工智慧大腦：https://2030.tw/2lUi3MR
→台灣AI行動計畫—掌握契機，全面啟動產業AI化：https://2030.tw/2kinhBC
→賴揆：積極推動AI與產業需求接軌 加速「5+2」產業創新：https://2030.tw/2knXfNl
→微軟在台成立AI研發中心 賴揆：串連產業推動智慧國家：https://2030.tw/2kkX0Cx
→法國公布人工智能發展計畫：http://bit.ly/2VAkDaY
→【英國AI未來戰略大揭露】第一步先從資料共享打基礎，英國要成為全球AI實驗場域：http://bit.ly/2UTp8ZD
→SRB會議圓滿落幕 林揆期許台灣智慧科技邁向全球第一：https://2030.tw/2lU8MEm
→智慧科技SRB登場 首日聚焦產業利基與應用發展：https://2030.tw/2lXeC8c
→美國啟動AI大戰略的啟示：http://bit.ly/2GPkpTW
→數位國家·創新經濟發展方案(2017-2025 年)：https://2030.tw/DIGI_Taiwan
→中國大陸人工智慧產業發展現況研析及對臺灣之影響初探：http://bit.ly/2Lfew7P
→行政院數位國家創新經濟推動小組：http://bit.ly/2DLOB1o
→川普發起「美國人工智慧倡議」，五大原則確保美國維持 AI 發展優勢：http://bit.ly/2ITNLUB
→DIGI⁺ Taiwan：http://bit.ly/2VFDVM4
→AI Taiwan：http://bit.ly/2URGt5n
→台灣AI行動計畫—掌握契機，全面啟動產業AI化：http://bit.ly/2VABTNn
→「台灣人工智慧實驗室」啟動 科技部：AI元年從此刻開始！：http://bit.ly/2GXLiGH
→日本Yahoo策略長揭露，AI未來20年三大方向：http://bit.ly/2Wli35M
→英國AI發展現況-與世界各國比較：http://bit.ly/2Ja1Mgh
→從AI 100看全球AI商業化趨勢及發展：http://bit.ly/2VHOYo6
→AI時代將臨 各國策略及企業佈局特點分析：http://bit.ly/2IVfRyQ
→AI 專家與 AI Sophia 互動，杜奕瑾：見過雅婷嗎？：http://bit.ly/2UQvfOs
→台灣人工智慧實驗室：http://bit.ly/2WhZBL7
→雅婷AI Pianist－首張同名概念專輯〈Yating〉：http://bit.ly/2VHPjHo
→誠品網路書店：http://bit.ly/2JbOu2I
→Chihuahua or muffin? My search for the best computer vision API：http://bit.ly/2UW8ubR
→TOPBOTS Vision API Benchmarking：http://bit.ly/2Y3Jul8
→從人工智慧、機器學習到深度學習，你不容錯過的人工智慧簡史：http://bit.ly/2IXlPPM
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