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在 alphago學習產品中有282篇Facebook貼文，粉絲數超過3萬的網紅謝晨彦股怪教授，也在其Facebook貼文中提到， #股怪教授 #財經小教室 【AI產業｜中國大躍進】 AI正融入你我生活 AlphaGo在2017年擊敗了圍棋世界冠軍， 人工智能藉由最複雜的棋藝競技， 展現了自身強大的學習、運算能力。 而這些能力已融入在我們生活中，包含： 線上購物商品搜索與優惠越來越精準、 個人的健康、運動控管、 租車、物流...
同時也有7部Youtube影片，追蹤數超過10萬的網紅翼 WingsThunder，也在其Youtube影片中提到，AI原來都可以用來搵鑽石出來架! 除左AlphaGO玩圍棋同埋AlphaStar玩星海爭霸之外，仲有一個MineRL可以比我地玩Minecraft~ 想知道Minecraft AI, 或者遊戲AI點樣運作? 來睇下今集既MineDecode啦~ MineRL: http://minerl.io ...
「alphago學習」的推薦目錄
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alphago學習 在 陪你讀ReadwithU Instagram 的最佳貼文
2021-04-04 17:47:28
. 有人說，人類和AI最大的差別， 在於人類有恐懼感。 人類明白一旦死亡一切就會結束， 然而機器目前不考慮這一點； 不會想要保護自己的話，就不會感到恐懼。(P124) . 人類所以會有恐懼感，是為了在關鍵時刻保住自身性命； 雖然我說了一堆下棋時，恐懼感會帶來負面效果， 都是以和AlphaGo比較為前...
alphago學習 在 陪你讀ReadwithU Instagram 的精選貼文
2021-04-04 17:47:28
. 或許可以假設，因為人類有方向不同的欲望， 讓自己身陷矛盾，孕育出文化、藝術等苦惱的結晶。 或許可以冷眼批評， 身懷矛盾的人類每當遇到問題的時候， 總是選擇讓自己最好過的思考方法； 人類有時會將矛盾化為養分與動力，度過考驗持續前進， 但從無矛盾的AI看來，人類如此的生存方式， 以及所締造的歷史，...
alphago學習 在 陪你讀ReadwithU Instagram 的最佳解答
2021-04-04 17:47:28
《棋士與AI》王銘琬 這本書的分享會著重在「不下圍棋的我們能從Alphago身上學習到什麼？」 . 「這兩年間真不知從何說起。從不抱任何疑慮，認為自己是在『教電腦下圍棋』的日子，到電腦挑戰人類、戰勝人類；而這還不是終點，圍棋AI還持續精進，正將人類遠遠地拋在腦後，人類需要看它的對局資料，才能約略理解...
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alphago學習 在 翼 WingsThunder Youtube 的最佳貼文
2020-03-10 14:00:02AI原來都可以用來搵鑽石出來架! 除左AlphaGO玩圍棋同埋AlphaStar玩星海爭霸之外，仲有一個MineRL可以比我地玩Minecraft~
想知道Minecraft AI, 或者遊戲AI點樣運作? 來睇下今集既MineDecode啦~
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alphago學習 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
2019-12-08 22:00:01唯一戰勝 Google 旗下 Deep Mind 公司開發的人工智慧 AlphaGo 的南韓棋王李世乭，宣布將要退休，因為他認為人類永遠沒辦法擊敗人工智慧。
不過演算法不是只會越來越強大，為什麼 AlphaGo 會錯判輸給李世乭呢？
因為AlphaGo 有個叫『隨機森林』的算法，可以預測對手可能會下哪一步，但李世乭這一步下在 AlphaGo 認為對方不可能會去下的那一步，李世乭當時下完這步棋，Alphago 還認為自己的贏面超過八成，繼續往後下了十手之後，Alphago 自己有一個勝率的表，突然開始下降，發現自己處於弱勢了，開始慌張了，於是 Alphago 就開始亂下險棋，出現了連業餘選手都不會犯的錯，想賭李世乭會出錯，最後就輸了。
但 AlphaGo 也從敗給李世乭找到自身弱點，再次強化學習能力。像 AlphaGo 的孿生兄弟 AlphaGo Zero，就是完全不靠任何人類經驗訓練的神經網路，它就是不斷跟自己對戰學習，結果在自學 3 天後，就以 100：0 打敗了舊版 AlphaGo ，自學 40 天後，就擊敗了曾經戰勝中國棋手柯潔的 AlphaGo Master，成為世界上最強的圍棋程式！
雖然未來人類可能再也贏不過AI，不過AI 的加入反而讓圍棋有了更多玩法，這時候 AI 的功能，是在擴展人類棋手的思路，和人類合作一起探索圍棋還未被發掘的領域。
因為圍棋是世界上最複雜的遊戲！是看哪個顏色的棋子，圈出的空間最多，誰就獲勝。聽起來規則很簡單，但實際上卻複雜到不行。
圍棋的棋盤是 19X19，通常一步會有 200 種下法，圍棋變化位置的排列組合一共有10 的 170 次方種可能性，比整個宇宙的原子數ㄅ10 的 80 次方還要多更多！人類通常都只能憑經驗跟感覺判斷，但判斷才是最困難的。剛有說嘛，圍棋的勝負是由最終局時，雙方控制地盤的多寡決定，但棋局進行到一半，雙方的地盤都還沒封閉，怎麽判斷形勢呢？很多職業棋手之間微妙的差異，就是體現在這個判斷能力上。
但就連開發 AlphaGo 的團隊都坦言，AlphaGo 面前的最大問題，和人類棋手是一樣的，就是圍棋太難了，還有規則中的規則，例如優勢、虧損、打劫，雖然 AlphaGo 的勝利或失敗，完全取決於這些機率的估計是否準確，但計算力還遠遠達不到『最優解』的程度。目前AlphaGo 團隊的做法是，讓AlphaGo學習像人類棋手一樣，去選點和判斷。
當機器把一件事情做得比人類好時，我們還能做什麼？
你對棋王退休有什麼看法？快和我們一起分享！
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alphago學習 在 依糕Eagle Youtube 的最佳解答
2018-09-04 22:01:14【AI 人工智能 會令全人類失業?!科技｜機器人｜微軟小冰｜google ai｜AlphaGo】
我知道我說 人工智能 令全人類失業，大家會覺得匪夷所思。
而且很人都認為，全球的 人工智能 技術還是很落後。
我這個影片就是想告訴大家，人工智能 絕對是有機會取代人類勞工，令大量人類失業。
而且不需要很久，我們有生之年，就會見到人類被 AI 人工智能 取代！
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alphago學習 在 謝晨彦股怪教授 Facebook 的最讚貼文
#股怪教授 #財經小教室
【AI產業｜中國大躍進】
AI正融入你我生活
AlphaGo在2017年擊敗了圍棋世界冠軍，
人工智能藉由最複雜的棋藝競技，
展現了自身強大的學習、運算能力。
而這些能力已融入在我們生活中，包含：
線上購物商品搜索與優惠越來越精準、
個人的健康、運動控管、
租車、物流的車輛路線配置、
機場海關的識別系統，
以及自駕車等。
在許多領域中，
AI已擔任重要的輔助腳色。
AI發展的四階段
創新工場創始人兼CEO李開復提出4個發展階段：
1. 互聯網智慧化：透過互聯網的巨量數據，網站與APP可獲得深度學習，讓讓戶使用更為便利。
2. 商業智慧化：這一波疫情最有感，許多企業無法從事實體業務，因此加速將手中的市場資料數據化，並架構出新的商業模式。
3. 實體世界數位化：移動支付、線上叫車、外送平台、無人商店都還只是一部分，未來還將看到更多數位化的轉型。
4. 全自動智能化：無人駕駛、機器人普及商用化。
美中的AI產業發展
AI發展兩大關鍵：
巨量數據與資訊科學人才，
龐大的市場規模以及人才的培訓能力，
使得美中兩國擁有發展AI的強大優勢。
全球頂尖的互聯網巨頭企業中，
美國的Google、亞馬遜、臉書，
以及中國的百度、阿里巴巴、騰訊，
雙方的差距在過去20年間已快速拉近。
中國企業AI應用廣泛
騰訊新聞建立智能個性化推薦，
提升資訊流覽體驗與效率。
中國版Uber滴滴出行，
每天規畫九十億條路線，
每秒鐘一千筆叫車單。
阿里巴巴智能客服，
購物節高達500萬通客服，
智慧客服的自助率高達到97%。
百度ACE智慧交通，
改善中國城市塞車問題提高道路效率。
科大訊飛智慧醫療，
輔助醫生診斷建議提高醫療效益。
（以上資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人請自行承擔交易風險)
#AI
#深中小指數
#華爾街見聞PodcastEP284
alphago學習 在 昱創企管顧問有限公司 Facebook 的最佳貼文
Deepmind一直在人工智慧強化學習上，
有很驚人的表現，
2016年在AlphaGo，
後來在海綿體模擬，
現在還會在遊戲中發脾氣，
結果因此贏了。
＃人工智慧
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AIoT數位轉型策略與實務 博客來購買：https://www.books.com.tw/products/0010875914
AIoT的現在與未來Ted演講：https://www.youtube.com/watch?v=lCXRPlaUk0s&t=4s
中華亞太智慧物聯發展協會協助企業數位轉型 https://www.facebook.com/APAC.AIOT/
昱創企管顧問有限公司 https://rich4innovation.com/
https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/
alphago學習 在 Findit平台 Facebook 的最佳貼文
【新興領域：7月焦點4】運動科技新革命專題4：人工智慧如何聰明重塑運動新世界
大家對2011年電影魔球中的運動家隊故事與2016年AlphaGo戰勝韓國圍棋九段大師李世乭的那場比賽，一定不陌生。這二件事情告訴我們，在網路時代中，人工智慧、大數據、虛擬實境等新技術正在為傳統運動界發展提供無限可能。
其中以人工智慧技術而言，隨著機器學習和展示人類的思維和行為等特徵，已大大改變體育/運動界的遊戲規則與發展。《2021-2026 年體育市場研究報告中的全球人工智慧市場》市場報告中，應用於運動領域中的人工智慧市場預計在2021年至2026年間，將以28.72%的複合年成長率成長。
本文將探討人工智慧在體育/運動中的應用、AI在那些運動項目中應用以及如何被應用，最後，介紹一些受到投資押注新創案例，看看他們的人工智慧解決方案為運動產業帶來何種改變。
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