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AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決ai預測模型的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

ai預測模型進入發燒排行的影片

肌少症預測模型驗證暨護理指導應用程式(App)開發及成效探討

為了解決ai預測模型的問題，作者黃郁婕 這樣論述：

肌少症會造成許多不良預後，目前台灣民眾對肌少症疾病的認知及定義仍不清楚，甚至許多長者在肌少症診斷以後，已發生功能損傷才被確診。本研究目的為：驗證肌少症高危險群預測模型，並建置開發一肌少症護理指導應用程式，探討在肌少症護理指導應用程式使用後，對此應用程式之使用經驗及肌少症之知識及自我照顧認知影響成效。本研究於北區區域教學醫院收集相關資料，採人工智慧演算法驗證肌少症高危險群預測模型，並建置開發肌少症護理指導應用程式(App)。本研究為類實驗性研究過程，採單組前後測研究設計，利用應用程式評分量表(Mobile Application Rating Scale, MARS)為研究工具，探討民眾在使用

肌少症護理指導應用程式三個月後對此應用程式之滿意度，以及對肌少症之知識與自我照護認知影響變化。研究資料使用IBM SPSS Moduler套裝軟體進行資料探勘。臨床測試資料使用成對樣本t檢定(Paired t test)、卡方檢定(Chi-square)等進行檢測分析。研究結果顯示：利用資料探勘技術驗證肌少症預測模型，建立之肌少症護理指導應用程式介入三個月後，對肌少症疾病知識及自我照護認知前後皆達顯著影響，對此應用程式之滿意度達96.1%，期望經由此應用程式，提供未來疾病預防之資訊系統做為依據及發展。

超圖解系統思考

為了解決ai預測模型的問題，作者陶在樸 這樣論述：

　　*解釋過去、明白現在、預測未來的關鍵。 　　*在錯綜複雜的環境中分析趨勢、發現真相、尋求解方。   　　系統思考就像一張指引方向的地圖，您一定要擁有本書的三大理由： 　　*主題嚴肅，讀來輕鬆，運用大量圖表來解釋說明系統模型，非常實用。 　　*兼具理論及應用，各行各業都需要「系統思考」的基礎能力。 　　*提供決策者找到正確的指引，抽絲剝繭找到解決問題的方案。   　　學生、上班族、企業家都能應用到的實用素養。 　　人類很早就有系統思考的能力，我國傳統成語「見樹不見林」、孟子說的「牽一髮而動全身」都是反應系統思考的智慧語言。希臘哲人柏拉圖在《理想國》講了個洞穴寓言，闡述如果在洞穴裡的人不能

瞭解光影的來源，將永遠侷限在光影的世界裡看現象，而無法理解真相，其實也是一種系統思考。   　　本書從系統概念開始介紹，之後循序漸進的說明系統分析的基本工具、大師彼得‧聖吉的系統基模，讀者對前述知識有了基本的了解之後，作者再接著探討系統思考的量化方法、系統行為的模擬方法，以及系統基模的應用指南，最後再舉出一些實際應用案例讓讀者更能掌握理論的實務運用。   　　本書首先適用於商務和企業管理工作者，書內計八種標準的彼得．聖吉的「系統思考基模」，凡十餘例實際應用之分析方案。事務或公務機關工作者也非常適合擁有本書，書內提出約十餘例「事理」管理的真實個案。當然更宜於學校內教學和研究的師生。一切追求「解決

方法」和追究「為什麼」的朋友，都可以從本書獲得潛在本領，提高解決實際問題的硬本事。   聯合推薦   　　毛治國 前行政院院長    　　苑舉正 國立台灣大學哲學系教授    　　葉匡時 前交通部部長、陽明山未來學社理事長 　　詹文男 數位轉型學院院長 　　楊朝仲 逢甲大學水利工程及資源保育學系副教授

應用人工智慧方法建構財務危機預警模型之研究－以台灣上市櫃公司為例

為了解決ai預測模型的問題，作者邱宣文 這樣論述：

本研究使用2000年至2019年多種產業之上市櫃及下市櫃公司作為財務預警之預測資料，因股市產業比重關係而把資料分為電子業及非電子業(塑膠工業、鋼鐵工業、電機機械、生技醫療及食品工業) 。從中選出101間下市櫃公司前五年之財務資料，再用954間至今仍上市櫃公司五年之財務資料與其做對比。研究分成三部份，分別是電子業公司、非電子業公司及電子和非電子業公司的加總，自變數部分參考歷年研究之研究變數，並整理出財務結構、償債能力、經營能力、獲利能力及成長能力五大構面共27項研究變數，分別利用python建立AI預測模型，包含羅吉斯迴歸分析(Logistic Regression, LR)和支持向量機 (S

upport Vector Machine, SVM)、決策樹(Decision tree, DT)及利用SMOTE演算法之決策樹模型。結果分成兩部分討論:1.模型對非電子業公司有較好的預測能力，其中預測率最高的模型是支持向量機(SVM)，準確率達到0.959。2.因本研究主要目的是對危機公司的預測，所以選用特意度(Specificity)作為主要參考指標，其中預測率最高的為利用SMOTE演算法之決策數模型，也具有接近九成的預測力。最後得出結論:影響電子業下市櫃的主要因子為淨值報酬率、非電子業為每股盈餘，而影響主要市場 (電子業+非電子業)為毛利率。