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★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！

★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！

★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！

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【各界讚譽推薦】



何英圻 ∣ 91APP董事長

呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長

陳良基 ∣ 科技部部長

郭奕伶 ∣ 商周集團執行長

張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長

陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理

程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長

楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授

盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授

謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長

魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授

蘇書平 ∣ 為你而讀執行長

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█ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！

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扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。

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豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。

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本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。

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或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！

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█ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體

??? 系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！

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01?? 以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要

02?? 用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際A/B測試」

03?? 日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術

04?? 分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境

05?? 大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」

06?? 以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業

07?? 翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話

08?? 藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態

09?? 使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化

10?? 運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業

11?? 福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因

12?? 校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成

13?? 以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法

14 ? 運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力

15?? 本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統

16?? 藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀

17? ?追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點

18? ?使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜

19?? 研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況

20?? 使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱

21 ? 菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計程車的威力

22?? 以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統

23?? 學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果

24?? 橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十

25?? 日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器

26? ?以深度學習來讓機器人取出散裝零件

27?? 老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題

28?? 實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像

29?? 從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進

30?? 以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成

31? ?實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化

32?? 超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因

33?? Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式

34?? 實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質

35 ? 讓機器人能理解情感，實現高階溝通

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█ 對本書的讚譽

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何英圻 ∣ 91APP董事長

對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。

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呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長

人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。

除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。

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程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長

數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。

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謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長

本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。

在終章更整理了實務專家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。

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魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授

在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。