AI趨勢周報第77期：成大將開設跨系所AI醫療課程，為全臺首間AI高齡醫院鋪路

重點新聞(0301～0307)

成大    AI醫院    高齡照護  

為全臺首家AI高齡醫院鋪路，成大跨系所開設AI醫療課程

成功大學將於108學年度開設跨系所的AI醫療課程，由10多名成大醫學中心教授、醫師，授課給電機資訊學院的學生，為目前正在規畫建置的AI高齡醫院鋪路。該課程為「人工智慧於醫療應用與服務」系列課程，針對成大電資學院大三生而開設，希望透過臨床醫師講課，讓有工程設計基礎的學生可以進一步探索AI醫療的可能性。

成大醫院沈孟儒副院長舉例，心臟科醫師將告訴學生如何將電子病歷、檢驗數據、基因庫等巨量資料，轉換為具臨床意義的模型，來幫助診斷和治療決策；醫學影像醫師則將講解AI如何協助醫學影像判讀等。授課醫師除了沈孟儒，還包括心臟科、神經醫學科、腫瘤科和醫學影像科等科別的醫師。電資學院教授詹寶珠表示，電資學院在課程設計方面，大一、大二以專業導論為主，像是大二就開設人工智慧導論與實作，大三可銜接AI醫療課程，大四也能選做AI醫療專題。（詳全文）

  LUDO     NLP    AI改卷  

臺灣新創看準大學入學甄選需求，要用AI幫忙評估申請大學的備審資料

臺灣2家新創「如荼科技LUDO」和「讓狂人飛」聯合打造一款AI小工具，可以評估申請大學時的備審資料，並給予評語和建議。該工具可根據12個學群來評估備審資料內容，像是醫學、社會科學、生命科學、建築與設計、電機資訊和文史哲等，並即時給予建議，讓考生可以馬上修改自傳、申請動機、讀書計畫、簡歷等備審資料。LUDO執行長張致嘉表示，為打造這個工具，研發團隊與高中老師合作，收集600多筆不同評分的歷屆學生備審資料，來訓練AI模型。為試驗AI評估的準確度，團隊也將AI評估結果給這些學群的大學教授評閱。他也提到，目前這套工具只要10秒鐘就能評閱備審資料，並給予A、B或C等級，以及建議。該工具已經上線，2家新創目前也以該工具為基礎，正訓練AI改作文的模型，已測試20種作文題目。（詳全文）

  英特爾    資料標註    CVAT  

英特爾開源資料標註工具CVAT，加速電腦視覺AI的訓練過程

英特爾日前開源資料標註工具CVAT（Computer Vision Annotation Tool），讓開發者在訓練電腦視覺模型時，能更快完成影像和影片的標註。英特爾在官方部落格上表示，光是訓練自家單一演算法，資料標註團隊就耗費了3100個小時來完成近77萬個物件的影像標註。為解決這個挑戰，英特爾最近在GitHub上開源一項專案CVAT，支援包括物件偵測、影像分類、影像分割等監督式機器學習任務的訓練，能讓使用者用4種方式來標註影像，包括方形、多邊形（多用於分割任務）、折線（比如道路標記）、點（比如臉部特徵點或姿勢特徵點）。在CVA中，使用者也有大量工具可用來複製、套用濾鏡，或是藉由TensorFlow中的物件偵測 API來自動標註等。（詳全文）

  Excel    影像辨識       電子表單  

行動版Excel新功能！把拍攝的紙本表格變電子表格

微軟最近更新Android版本的Excel程式，只要拍下紙本上的表格，匯入Excel程式，就能自動把紙本表格轉成電子檔，完全不需手動輸入。該功能運用了AI影像辨識技術，在Excel中多了一個「自圖片中插入資料」（Insert Data from Picture）選項，只要一個按鍵就能把表格照片自動變成可編輯的Excel檔案。此一功能將可供Microsoft 365用戶使用，支援iOS的版本預計很快就會出爐。（詳全文）

  FedEx    送貨機器人    機器學習  

FedEx推出當天送達自動送貨機器人，今年夏天將上路

知名快遞服務商FedEx即將推出提供當天送達服務的自動送貨機器人FedEx SameDay Bot，預計今年夏天在特定城市展開測試這個服務。這款送貨機器人是由美國一家科技研發公司DEKA開發，可在人行道和路邊安全行駛、將小型包裹送至客戶的家中或辦公室，利用光學雷達（LiDAR）和多個攝影鏡頭，來幫助機器人感知周遭環境。此外，系統還加入機器學習演算法來偵測、閃避障礙物，找出安全的行駛路線。除此之外，FedEx送貨機器人的設計加入了無障礙設計概念，使機器人能自由上下階梯，或是在凹凸不平的陸地上移動，就連斜坡也難不倒它。（詳全文）

DeepMind    Google     風力發電 

DeepMind以機器學習預測未來36小時風力發電輸出，大幅提升風電產值20％

DeepMind和Google合作，將機器學習演算法應用在風力發電廠上，透過天氣預報資料以及渦輪運轉的歷史資料來訓練神經網路，讓系統預估未來36小時的風力發電輸出。有了這些預測，DeepMind的模型可以最佳化每小時電力交付承諾，在前一天對輸出給電網的電力預測做出調整，可以在設定的時間提供定量的電力。這樣研究到目前為止成效卓越，資料顯示，在電力交付承諾上使用機器學習，比起基準情境，整體風能價值大幅提升20％。

Amazon    Project Zero     機器學習  

Amazon發布Project Zero計畫，用機器學習每天從50億件商品中找出仿冒商品

Amazon宣布啟動Project Zero計畫，協助品牌業者利用Amazon的機器學習技術，加上自己對自家商品的知識，來找出仿冒商品，該計畫包含自動化保護、自助移除仿冒商品（Self-service counterfeit removal）和商品編號（serialization）3項工具。

首先，自動化保護工具利用機器學習技術偵測Amazon商店的商品，並主動刪除可疑的仿冒商品；自助移除仿冒商品工具讓品牌業者能自行移除假貨，不需要透過Amazon；Amazon平臺上的每一項商品都有一個獨特的編號，商品編號服務即是Amazon用來掃描商品，並確認商品販賣授權的方式。Amazon表示，Project Zero計畫的目標是要確保消費者在Amazon平臺購買的都是正版商品。（詳全文）

Google文件    機器翻譯      語法建議  

Google文件用機器翻譯幫你找出語法錯誤，還能給予修改建議

Google於自家文件服務推出語法建議功能，透過機器翻譯技術，建置能整合語法校正複雜性和細微度的模型，還與語言學家合作解開機器翻譯模型的規則，讓系統能夠辨識出錯誤並給予正確的建議，協助用戶抓出書寫上的文法錯誤。該功能在去年的雲端Next大會上首次亮相，當時只開放給早期參與計畫的用戶使用，但現在G Suite一般、商業和企業版的用戶，都能夠在Google文件打字的過程中，看見上下文語法建議，就像拼寫檢查的功能一樣，若用戶輸入的內容有語法上的錯誤，在文字的底下會出現藍色波浪型畫線，用戶按下右鍵就能接受建議。（詳全文）

圖片來源／成大、微軟、FedEx、DeepMind、Amazon

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資料來源：iThome整理，2019年3月