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人工智慧優劣的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
人工智慧優劣的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦McAfee, Andrew/ Brynjolfsson, Erik寫的 Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future 可以從中找到所需的評價。
另外網站AI的優缺點也說明：AI的優缺點. 優點: 1.減少出錯機會 2.正確決策 3.危險情境下實施可人工智慧 4.可以連續工作缺點: 1.實施起來很昂貴 2.對機器的依賴 3.取代低技能工作 4.工作限制.
國立臺灣師範大學 大眾傳播研究所 林慧斐、王銀國所指導 張儀同的 深度偽造政治廣告之外表吸引力、性別與公共政策類型對候選人評價、形象及投票意願影響：以台灣年輕選民為例 （2021），提出人工智慧優劣關鍵因素是什麼，來自於深度偽造、候選人、政治廣告、外表吸引力、性別、公共政策類型、廣告可信度、候選人評價、候選人形象、投票意願、選舉。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 張俊郎所指導 陳威霖的 應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究 （2021），提出因為有 中風、慢性腎病、粒子群最佳化演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、案例式推理、倒傳遞類神經網路、支援向量機的重點而找出了 人工智慧優劣的解答。
最後網站AOI+AI智慧影像辨識的趨勢力 - 就享知則補充：AOI+AI 智慧影像辨識優點. 透過AI深度學習（deep learning）與模型訓練，不僅可以快速上線使用，還能自主學習：模擬人的眼睛跟雙手，將人工檢測經驗 ...
Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future
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為了解決人工智慧優劣 的問題，作者McAfee, Andrew/ Brynjolfsson, Erik 這樣論述：
掌握人工智慧優劣，開創平台，贏得大眾 暨《第二次機器時代》繪出人工智慧影響人類生活的藍圖，兩位作者帶來更進階的分析，帶你於商戰中領先，駕馭數位革命。 人類正處於一個奇特的年代：一台機器比任何人都還會下圍棋，Apple與Google的崛起摧毀了像Nokia這樣老牌的業界翹楚，群眾的想法比企業研究室的還要多點創新。 全書分為心智與機器人、產品與平台、核心與大眾三個章節，循序漸進拉開宏觀思維的帷幕。 第一章從克服波拉尼悖論，能夠自學與累積經驗以取得致勝策略的Alpha Go開始，作者沿著機器的設計與人性的鑽研，先講述A.I.技術如何成熟的過程。接著進入充滿機器人的世
界，當機器人取代了許多工作，並開始有了創造力，人類該如何自處，以及人類的必要性所在。 第二章進入產品與電商的討論，並研究如何打造一個平台。如果自己沒有平台，要如何因應並有效規劃產品策略，最終在平台間的競爭中存活並獲勝。 第三章探討群眾問題。當群眾的力量與創造力不時多過企業之際，如何應對與整合。並特別聚焦比特幣與區塊鏈技術，佐以案例研究，踏進實際領域謀劃。 來自MIT的兩位教授透過完整的分析與整理，為讀者揭示這數位力量的轉型。在我們重新思考心智與機器、產品與平台、核心與人群的整合之時，相互平衡的雙贏模式，將對於我們如何營運公司與生活有巨大的影響。 像是克里斯汀生在
《創新的兩難》一書中經典的規劃議程，布林優夫森及麥克費帶來一個對於新世界深具洞察力的分析與使之繁榮的工具。對於新創公司與悠久的企業，或任何對於科技發展與未來局勢有興趣的人，本書是重要的及時之作。(文/博客來編譯) In The Second Machine Age, Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson predicted some of the far-reaching effects of digital technologies on our lives and businesses. Now they've written a guide to h
elp readers make the most of our collective future. Machine - Platform - Crowd outlines the opportunities and challenges inherent in the science fiction technologies that have come to life in recent years, like self-driving cars and 3D printers, online platforms for renting outfits and scheduling wo
rkouts, or crowd-sourced medical research and financial instruments. 作者簡介 Andrew McAfee is a principal research scientist at the MIT Center for Digital Business and the author of Enterprise 2.0. He is a cofounder of MIT’s Initiative on the Digital Economy, along with Erik Brynjolfsson. He and
Brynjolfsson are the only people named to both the Thinkers 50 list of the world’s top management thinkers and the Politico 50 group of people transforming American politics. Erik Brynjolfsson is the director of the MIT Center for Digital Business and one of the most cited scholars in informati
on systems and economics. He is a cofounder of MIT’s Initiative on the Digital Economy, along with Andrew McAfee. He and McAfee are the only people named to both the Thinkers 50 list of the world’s top management thinkers and the Politico 50 group of people transforming American politics.
深度偽造政治廣告之外表吸引力、性別與公共政策類型對候選人評價、形象及投票意願影響：以台灣年輕選民為例
為了解決人工智慧優劣 的問題，作者張儀同 這樣論述：
近年來社群媒體崛起，政治人物在選舉與行銷時，使用政治廣告影片在社群平台上宣傳時常可見，本研究試圖透過新興技術深度偽造（Deepfake）製作候選人政治廣告影片，並且模擬在臉書上發布的效果，結合期望違背理論，研究以 2 外表吸引力（外表吸引力高 vs. 外表吸引力低）x2性別（男性vs. 女性）x2公共政策類型（經濟發展 vs. 社會公平）之三因子組間實驗設計，探討三個自變項間在候選人之政治廣告影片對於年輕選民的候選人評價、候選人形象及投票意願的影響，以及廣告可信度在自變項與依變項之間的中介效果。本研究結果證實：（1）「外表吸引力高」的候選人，相較於「外表吸引力低」的候選人，更容易引發較正面的
候選人評價、較佳的候選人形象以及較高的投票意願、（2）「女性」的候選人相較於「男性」的候選人，更容易引發較佳的候選人形象以及較高的投票意願、（3）提出「經濟發展」相關政策，相較於提出「社會公平」相關政策，更容以引發較佳的候選人形象、（4）在提出「經濟發展」相關政策時，外表吸引力較「高」之候選人會比外表吸引力較「低」的候選人，更容易引發較佳的候選人形象、較高的投票意願、（5）廣告可信度在外表吸引力、性別、公共政策類型與候選人評價、候選人形象與投票意願間無中介效果影響。
應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究
為了解決人工智慧優劣 的問題，作者陳威霖 這樣論述：
隨著科技的進步帶動醫療水準提升，台灣社會人口結構呈現高齡化，高齡人口之眾多死亡原因當中，除慢性病為主要風險因子之一以外;各項疾病中，中風以及慢性腎病這兩項疾病對高齡長者健康影響尤為嚴重; 而中風與慢性腎病的盛行也將對未來台灣醫療體系構成一大隱憂;因此中風與慢性腎病的提前預防與積極治療是目前流行病學研究需審視的一項重大公衛課題。過往雖有研究著墨於中風以及慢性腎病之併發因果關係，卻鮮少有研究運用機器學習方法來建構預測與評估模型。因此，本研究欲嘗試填補這一研究缺口。 以國內某醫療機構資料庫為本研究數據，篩選出罹患中風之病患，以粒子群演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、分別計算
出各疾病風險因子的權重值，演算法求得之權重值將個別結合倒傳遞類神經 網路與支援向量機建構風險預測模型;個別結合案例式推理技術建構風險評估系統，並設計疾病評估介面，方便使用者進行併發症的風險評估。提出之模型將預測或評估中風病患是否在未來有伴隨慢性腎病的風險。 各預測模型經 K 疊交互驗證結合網格搜索法進行參數調校後，模型效能皆有83%以上的分類準確度，ROC 曲線下面積皆為0.86以上。經傅立曼檢定發現，預測模型之間在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆存在顯著效能差異，因此各模型進一步使用成對樣本T檢定預測模型之個別優劣性。檢定結果發現，在ROC曲線下面積衡量基礎下，以交叉
熵結合倒傳遞類神經網路最為優異，ROC曲線下面積達0.9514;在分類準確度衡量基礎下，交叉熵個別結合倒傳遞類神經網路與支援向量機之模型表現同等優異，皆有約92.5%的準確度。評估系統經K疊交互驗證評估其效能，各模型皆有90%以上分類準確度，ROC曲線下面積皆有0.9以上。經傅立曼檢定發現，評估系統在導入上述三類演算法權重值下，在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆不存在顯著效能差異;因此，皆適合作為評估系統之權重運算，本研究可提供相關醫療機構做為預測評估之參考依據。