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同時也有9部Youtube影片，追蹤數超過1萬的網紅練健康，也在其Youtube影片中提到，【協調性下集】如何提升殺球能力? | 運動科學 | 神經網路理論 ｜流暢哥】 你是否曾經為了做好一個動作，比方說上籃上好、跳舞跳好、揮棒揮好，而反覆練習到學會/變強為止？ 從 AI 的深度學習演算法我們可以理解神經網路是怎麼運作的，進而去找到動作學習上的問題在哪裡，並解決AI 領域會遇到的問題，我...
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神經網路深度學習 在 練健康｜健身房｜運動科學｜肌力訓練 Instagram 的最讚貼文
2021-07-20 06:34:50
【協調性下集】如何提升殺球能力? 運動科學 神經網路理論 ｜流暢哥】 你是否曾經為了做好一個動作，比方說上籃上好、跳舞跳好、揮棒揮好，而反覆練習到學會/變強為止？ 從 AI 的深度學習演算法我們可以理解神經網路是怎麼運作的，進而去找到動作學習上的問題在哪裡，並解決AI 領域會遇到的問題，我們人...
神經網路深度學習 在 4Gamers編輯部 Instagram 的最佳貼文
2020-09-21 13:30:45
還記得那個把貨堆得跟天一樣高的《死亡擱淺》「送貨員」山姆大叔嗎？如今也能透過 PC 享受更精細、更具沉浸感的畫面。令人驚訝的是，只需要一張 NVIDIA 中階顯卡就能輕鬆運行 4K 解析度，平均 FPS 還能達到每秒 60 張。到底是動用了什麼外星科技？ ░導入 NVIDIA DLSS 2.0...
神經網路深度學習 在 Rita C. Instagram 的最佳貼文
2020-04-28 17:17:38
這張圖是我今天在網路上分享看到的，科技始終來自於人性....但這樣有讓彼此距離更近嗎？1985年，是我5歲（好啦，直接透露我年紀了）那時候哪來的平板、手機呀，過年過節家人真的是聚在一起，小朋友玩孩子的遊戲、大人們聊天、泡茶，全家出遊，雖說跟現在似乎沒什麼不同，但那時可沒網路呢 我記得在美國念書那段...
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神經網路深度學習 在 練健康 Youtube 的最佳解答
2020-09-09 20:00:14【協調性下集】如何提升殺球能力? | 運動科學 | 神經網路理論 ｜流暢哥】
你是否曾經為了做好一個動作，比方說上籃上好、跳舞跳好、揮棒揮好，而反覆練習到學會/變強為止？
從 AI 的深度學習演算法我們可以理解神經網路是怎麼運作的，進而去找到動作學習上的問題在哪裡，並解決AI 領域會遇到的問題，我們人類本身也會遇到，幸運的是AI科學家已經幫我們找出解法了！
當你覺得是最「好」的動作的時候，就真的是最佳的嗎？你登的山是象山還是西馬拉雅山？那登錯了怎麼辦？還有得救嗎？
今天這個影片會以排球的殺球為例，介紹幾個常見問題以及如何透過改變訓練方式去優化動作，之所以拖這麼久才出是因為確實是不好表達，影片已經盡量簡化了，讓我們看下去！
流暢哥IG：https://www.instagram.com/rotator_bro/
練健康IG：https://www.instagram.com/lkk_wellness/
#協調性 #動作模式 #人工智能 #AI #線性代數 #流暢哥 #局部最佳解 #殺球 #排球 #排球殺球![post-title]()
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神經網路深度學習 在 啟點文化 Youtube 的精選貼文
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。
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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？
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神經網路深度學習 在 巴哈姆特電玩瘋 Youtube 的最佳解答
2020-04-23 22:15:00電玩瘋直播《我的世界 Windows 10 版》RTX 測試版，由編輯小鈺與特約巴士主持。NVIDIA、微軟與《我的世界》開發商 Mojang Studios 共同為《我的世界》Windows 10 版本加入名為路徑追蹤（path tracing）的光線追蹤形式。並導入 NVIDIA DLSS 2.0。是一款更新的深度學習神經網路，可提高每秒畫面更新率，同時生成精緻又清晰銳利的遊戲畫面。
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✅ 課程說明
成為一個完整的資料科學家和機器學習工程師！ 加入一個由20多萬名工程師組成的線上社群，參加一個由行業專家教授的課程，這些專家實際上為矽谷和多倫多等地的大公司工作過。 這是一個剛剛在 2020年 1 月推出的全新機器學習和資料科學課程！ Andrei 課程的畢業生現在在谷歌、特斯拉、亞馬遜、蘋果、 IBM、 JP 摩根、 Facebook 等頂級科技公司工作。
從頭開始學習資料科學和機器學習，得到聘用，並在 Udemy 的最現代、最新的資料科學課程(我們使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他程式庫)的道路上享受樂趣。 本課程的重點在於提高效率: 不要再花時間在令人困惑的、過時的、不完整的機器學習教程上了。 我們非常自信，這是你找遍任何地方才能找到的最全面、最現代的課程(我們知道，這是一個大膽的陳述)。
這個綜合性的、基於專案的課程將向你介紹資料科學家的所有現代技能，在這個過程中，我們將建立許多真實世界的專案，新增到你的履歷組合中。 你可以訪問 Github 上的所有程式碼、工作簿和模板( Jupyter Notebooks ) ，這樣你就可以馬上把它們放到你的作品集中了！ 我們相信這門課程解決了進入資料科學和機器學習領域的最大挑戰: 在一個地方擁有所有必要的資源，並學習僱主想要的最新趨勢和工作技能。
課程將是非常實際的，因為我們將帶領你從頭到尾成為一名專業的機器學習和資料科學工程師。 課程提供兩個路徑。 如果你已經知道程式設計，那麼你可以直接進入並跳過我們從頭教你 Python 的部分。 如果你是全新的，我們將從一開始就教你 Python 以及如何在現實世界中使用它來完成我們的專案。 不要擔心，一旦我們通過了像機器學習 101 和 Python 這樣的基礎知識，我們就可以進入高階主題，像神經網路、深度學習和轉移學習，這樣你將能夠在真實世界中實踐，並為實戰做好準備(我們向你展示完全成熟的資料科學和機器學習專案，並給你程式設計資源和備忘錄) ！
本課程的主題包括 :
✅ 資料探索與視覺化
✅ 神經網路和深度學習
✅ 模型評估與分析
✅ Python 3
✅ Tensorflow 2.0
✅ Numpy
✅ Scikit-Learn
✅ 資料科學與機器學習專案和工作流程
✅ 在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
✅ 轉移學習( Transfer Learning )
✅ 影像辨識和分類
✅ 訓練/測試並交叉驗證
✅ 監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
✅ 決策樹和隨機森林
✅ 整體學習( Ensemble Learning )
✅ 調整超參數( Hyperparameter Tuning )
✅ 採用 Pandas 資料框解決複雜任務
✅ 採用 Pandas 處理 CSV 檔
✅ 採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
✅ 使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
✅ 如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
✅ 如何為你的分析清理並準備你的資料
✅ K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
✅ 支援向量機( Vector Machines )
✅ 迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
✅ 如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
✅ 如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
✅ 配合 Google Colab 採用 GPUs
到本課程結束時，你將成為一名完整的資料科學家，可以在大公司找到工作。 我們將利用我們在課程中學到的一切來建構專業的真實世界專案，比如心臟病檢測、推土機價格預測器、犬種影像分類器等等。 到最後，你將有許多你已經建立的專案向其他人炫耀。
事實是: 大多數課程都教你資料科學，而且就只這樣。 他們會告訴你如何開始。 但問題是，你不知道接下來要往哪去，也不知道如何建立自己的專案。 或者他們會在螢幕上顯示大量的程式碼和複雜的數學運算，但是他們並沒能好好地解釋清楚到你能夠自己去解決現實生活機器學習問題的程度。
無論你是程式設計新手，還是想提高你的資料科學技能，或者來自不同的行業，這門課程都是為你而設的。 這個課程不是讓你在沒有理解原則的情況下編寫程式碼，這樣當你完成這個課程的時候，除了看另一個教學，你不知道還能做什麼。 不！ 這門課程將推動你且向你挑戰，從一個完全沒有資料科學經驗的初學者，到成為一個可以滿載離開、忘記 Daniel 和 Andrei、建立自己的資料科學和機器學習工作流程的人。
機器學習在商業行銷和金融、醫療保健、網路安全、零售、運輸和物流、農業、物聯網、遊戲和娛樂、病人診斷、詐欺檢測、製造業的異常檢測、政府、學術 / 研究、推薦系統等等方面都有應用。 在這門課程中學到的技能將為你的職業生涯提供許許多多的選擇。
你聽到許多像人工神經網路或人工智慧等敘述，完成本課程，你將對這些詞有深刻的了解。
現在就加入課程，加入我們社群，在這個行業獲得支持，學習資料科學和機器學習。 我們保證這比任何關於這個話題的訓練營或者線上課程都要好。 課堂內見！
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
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【未來少年5月號】#雜誌主題搶先報
⭐AI人工智慧，生活大小事一手包辦⭐
最近是不是感覺到夏天即將到來，出門在外總是弄得一身汗？不想出門曬太陽，也不想群聚在室內空間，就在家裡跟孩子分享 #最好玩 #最有趣 #最新奇 的未來少年！來看看未來少年5月號有哪些特別重點吧！
🎈#AI人工智慧_防疫期間立大功
你一定聽過AI人工智慧，可能也知道打敗國際圍棋好手的AlphaGo。但你知道，AlphaGo並不是只靠高強的電腦程式而已，他和人類一樣有「直覺」，透過不斷和複製的自己對弈，讓神經網路深度學習，產生了幾百、幾千萬種可能性，最後建立了勝出的「直覺」。
AI人工智慧的招數還不只於此，最近疫情流行，有醫院使用機器人，將食物和藥品送交被隔離的患者，甚至機器人可以擔任醫生的角色，直接和患者溝通。有些AI還可以統計數據，畫出病毒的基因演化樹，讓我們更能預測病毒的傳播路徑。
✨#小小微生物_沒有它們就沒有我們
古時候的人，覺得牛奶酸掉了、水果溢出酒香、香港腳怎麼會這麼癢...，可能是神祕的力量在作怪！但這些事件背後的主謀，其實就是「微生物」！
包含最近影響疫情關鍵的「病毒」，還有「細菌」、「真菌」等肉眼看不見的小東西，統稱微生物。微生物有著高超本領，可以讓物質狀態改變、讓人體生病...，如果沒有微生物，就會比較好嗎？那可未必，當你處在一個充滿垃圾無法分解的世界，可能比你我想得更可怕
❣#指數的威力_如何精準估算疫情
講到疫情，大家每天都會準時「追劇」、觀察今天有沒有新的病例，或是本土病例有無新增。你知道病毒的傳染人樹是如何計算的嗎？假設一個染疫者未受任何隔離，病毒一天可成功傳染兩個人，10天之後，一個人的病毒可以傳染給幾個人？這個答案，遠比你我想像的還驚人！
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