天下雜誌報導，全球知名創新設計與品牌顧問公司Frog Design針對2018年科技趨勢預測，歸結2018年的科技趨勢，仍以「大數據」、「人工智慧」、「機器學習」這三大關鍵核心為主。
AI人工智慧，是近幾年科技產業界最熱門新興的話題，這一波波的AI「海嘯」正襲捲全世界，而經濟高度依賴科技的台灣，準備好跟上了嗎？
能做出判斷、產生行為的AI人工智慧已經走出實驗室，悄悄地進入各個領域，以優異的影像及聲紋識別、雲端運算、大數據資料處理等效能，跨足金融、醫療、製造、運輸零售產業，甚至改變我們的生活方式。
AI人工智慧在金融領域上的應用，將大幅改變服務客戶的方式，是銀行與金融機構發展金融創新不可不掌握的秘密武器。
例如，搭載AI應用的行動銀行App，不只可即時獲取個人化的理財投資建議，AI還可以協助銀行審核理賠、預警VIP客戶流失；還能輔助理財顧問及證券交易員，預測股票、期貨漲跌幅度、外匯交易價格變化，平均準確率已高達85%。
在醫療領域上的應用，AI則能夠協助醫療影像分析判讀，更有效改善降低疾病誤判率。
例如我們在家中，可以用智慧手錶檢測心跳、血糖血壓，讓智慧手錶透過雲端，與大數據資料庫進行比對、分析判斷，預警疾病，第一時間掌握自己和家人的健康狀況。
AI還可以進行醫療影像分析，提取臨床病變特徵，篩選出胸部病變區域，精密比對鈣化等異常結構，降低女性乳癌誤判率。
AI在製造領域上的應用具有很高的潛力。AI一方面能協助企業準確預測市場趨勢與波動，準確預測零組件採購數量，或是生產的數量，同時滿足製造業「成本管理」與市場「少量多樣」的客製化需求，彈性又有效率因應各種市場的變化，創造更多商機，並且有效管理。
例如在汽車產業中，AI從大數據中找到趨勢，能協助製造業決定什麼顏色、什麼型號的汽車需要製造多少數量。避免企業產生過多庫存，或是消費者需要型號但卻缺貨的情況。
而在生產管理方面，AI還能使用深度學習和影像辨識技術，預測缺陷、找出瑕疵，提高產品良率及獲利率，降低不良品衍生的成本問題。
例如在鋼鐵業與晶片設計產業中，AI能以深度學習結合影像辨識技術，找出產品難以察覺的細微瑕疵，辨識缺陷是否會造成影響，有效提高良率與可靠度，同時降低產品重製的成本，或是在市場回收不良品造成的額外損失。
我們可以說，AI正劇烈改變製造業，具體實踐工業4.0呢！
IBM PowerAI是一個企業級的深度學習平台，能以遞迴神經網路（RNN）或卷積神經網路（CNN）模型進行深度學習訓練，並支援多種主流機器學習和深度學習架構。
PowerAI使用NVLink技術，具備多種深度學習應用框架及函數庫支持，可支持更大的數據集和更多次的應用運行，提高認知結果的準確度，在性能、可靠性、可擴展性等方面具明顯優勢。
IBM PowerAI並可在高性能計算基礎架構上運行，使深度學習、機器學習和AI變得唾手可及，能夠真正協助企業開發AI產品與服務，做到智慧金融科技、精準醫療、工業 4.0。
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