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Ch4 資訊管理的智慧觀點：應用篇 (這章主要在講目前AI核心應用的領域) - Coggle Diagram

- - - - 4.1.2 人臉辨識
        
        人臉辨識基本概念
        
        有三樣好處
        (1)自然性
        (2)不被察覺性
        (3)容易性
        
        人臉辨識主要問題
        (這些問題需要靠深度學習的大量輸入與3D立體特徵的擷取來解決)
        
        光照複雜度
        
        拍攝角度
        
        遮掩物
        
        人臉表情
        
        人臉辨識主要技術
        
        傳統人臉特徵辨識法
        
        專家在圖像上(如：人臉)設定特徵點，將特徵點轉為向量，利用統計模型建立辨識模型
        
        深度學習人臉辨識法
        
        由機器抽取特徵，一層層往上辨識，越來越抽象，目前績效最好
        
        3D人臉辨識法
        
        利用3D感測技術
        
        人臉識別應用
        
        人臉鑑別(1對1)
        
        你是你嗎?還是冒用?
        (驗證身分的應用)
        
        旅遊業->海關、限制入境
        
        人臉辨識(1對多)
        
        你是誰啊?
        (比對資料庫找出這個人是誰，他做了什麼事)
      - 4.1.3情緒辨識
        
        指的是機器利用一個[連續動作的影像]來判斷在這個時間內，這個人臉部的基本表情變化，以判斷此人的情緒表情
      - 4.1.6 物件追蹤
      - 4.1.7 視訊監控
      - 4.1.5 場景辨識
      - 4.1.4物件偵測
      - 4.1.1 圖像辨識
  - - - 4.2.1 語音辨識
      - 4.2.2 語音合成(文本對語音)
      - 4.2.3 機器翻譯
      - 4.3 文本辨識
        
        4.3.1 關鍵句抽取
        
        4.3.2 摘要抽取
        
        4.3.3 命名實體抽取
        
        4.3.4 主題抽取
        
        4.3.5 意圖抽取
      - 4.3.6 問答集系統
  - - - 4.5.1 工業機器人
        
        機械手臂
        
        物流機器人
      - 4.5.2 智慧助理
        
        Apple Siri
        
        Google 助理
        
        Amazon Alexa
      - 4.5.3 聊天機器人
      - 4.5.4 迎賓機器人
      - 4.5.5 社交機器人
      - 4.5.6 通用人形機器人和非通用人形機器人
- - - - 奇異點
      - 弱AI -> 強AI -> 超AI
    - - 23條AI倫理法則