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機器人驅動技術

驅動技術是機器人研究裡比較冷門的領域，一般人較常聽見的可能是人工智慧、機器學習、機器視覺等，原因在於驅動技術目前尚有許多未能突破的門檻，但卻是機器人發展中不可缺乏的一環。

藍兆杰｜國立成功大學機械工程學系教授

從全自動化製造邁向智慧製造

台積電以半導體代工製造服務為核心，自1987年創立後，台積電創立的專業分工合作模式，重新定義半導體產業的商業模式，因具有先進技術、卓越製造和客戶夥伴關係，三位一體的競爭優勢，奠定台積電在全球半導體產業的領先地位。在智慧製造的潮流之下，台積電也積極投入智慧工廠，透過持續的研發與資訊系統整合，目標由全自動製造精進到智慧製造，可望再次創造新的半導體製造里程碑。

游志源｜台積電資訊技術部經理

機械智慧化　教育也得跟上！

工業4.0時代來臨，智慧工廠已逐步被實現。因此在人才教育上，也需要進行轉向。除了精整過去的機械工程課程，也應納入智慧機械等相關內容，達到人才再進化的目標。

陳國聲｜國立成功大學機械工程學系教授暨機械工廠主任

面對不確定性，大腦如何估算機率和做選擇？

當我們面對不確定性卻需要做抉擇時，我們會做出哪些自己也不知道的行為呢？大腦內會出現哪些現象呢？國立陽明大學神經科學研究所吳仕煒副教授於演講中指出，實驗心理學顯示當人們評估機率、進行判斷時，會出現系統性的偏誤，此外，也為我們詳細介紹大腦活動與人類做選擇之間的關係。

吳仕煒｜國立陽明大學神經科學研究所副教授

打敗癌細胞的最佳用藥？讓基因體告訴你

每一個人的基因體特徵不但會影響疾病的發生機率，也跟疾病的療法、成效有關，因此，對於疾病的預防、治療及預後，都可利用基因體資訊來評估，以朝向精準化醫療發展。

張培均｜亞洲大學生物資訊與醫學工程學系

轉角遇見愛：當人工智慧遇見生物醫學

郭育倫｜圖爾思生物科技公司

AI-逐漸走入凡間的科技

普遍對於AI的討論多半圍繞在技術的本質，AI產業的運作，除了以技術為本位之外，更有許多具備跨領域的專家作為客戶需求與AI工程師之間的橋樑，確認需求、評估投資、分析產業，劉建志以自身的經驗，從管理方的角度，分享他所觀察到的AI應用、機會及值得思考的議題。

劉建志｜亞洲物聯網聯盟創辦人/京城銀國際租賃董事長/治略整合資訊顧問

人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰

人工智慧與電腦發明有70年的差距，人工智慧發展的困難，透過哲學家博藍尼提出的「博藍尼悖論」給了一個清楚的說明，「我們懂的事情，比我們能表達出來的更多。」，因此限制了賦予機器智慧的能力，直到2010年機器學習的出現，終於讓人工智慧的發展出現一道曙光。

陳昇瑋｜中央研究院資訊科學研究所研究員／台灣資料科學協會理事長

誰來看守離岸風機？

監控系統提供了風機運維最基本的資料，風場營運商可以藉由監控資料分析風機目前的功率、性能衰退的情況，然後做出正確的運維決策。

蔡進發、王昭男、黃心豪、李岳聯｜臺灣大學工程科學及海洋工程學系

人工智慧於精準醫療之創新機會與挑戰

Big data、演算法和運算能力驅動人工智慧發展，最初AI發展運作方式是由專家定義知識，機器模擬專家思路解決問題，後續機器學習方法出現、應用新一代的演算法像Deep Learning、搭配高速運算GPU，才能夠達成像Alpha go的AI系統，近幾年AI醫療快速發展，很重要的關鍵就是Big data，醫療數據的整合將產生非常大的力量。

曾新穆｜交通大學資訊工程學系教授

資料筆數【115】頁數【5/12】

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