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向AI贏家學習!：日本26家頂尖企業最強「深度學習」活用術，人工智慧創新專案致勝的關鍵思維

為了解決即時雨量圖的問題，作者日経クロストレンド 這樣論述：

――日本「深度學習商業運用大獎」首屆得獎專案全收錄！――   最具影響力的日本財經媒體之一《日本經濟新聞社》集團日經BP旗下日經xTREND與日經xTECH主辦   Kewpie、NTT DOCOMO、日本菸草產業、軟體銀行、SMBC日興證券、三菱總合研究所、日本交易所…… 26家頂尖企業最成功的AI戰略直擊，多領域豐富案例完整解析   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授深入剖析「以深度學習提高附加價值」的關鍵議題   AI改變世界之勢已不可擋，最大的機會在哪裡、最強的威脅是什麼， 擺脫技術層面的思考，以人為本，預見戰略全面革新的美麗新世界！   ★用AI監測網紅灌水，開發最直接有效的

創意手法！ ★用AI預測股價走勢通知賣出時機，10倍報酬潛力可期！ ★用AI自動寫文章，財務報表數據製作成完美說明文書！ ★用AI打造最強球隊，開創轉會市場無限商機！   █ 深度學習只是計算處理技術，人工智慧不過是概念名稱，了解它的本質，才能掌握人工智慧真正的潛力！   深度學習確實已經融入商業面，開始運用於各種產品和服務。 有些公司因此提升了業績，也有些公司進而解決了社會課題， 本書深入介紹這些最先進的實際案例從發想、成形到實踐的過程。   書中具體剖析含括「深度學習商業運用大獎」獲獎六項計畫在內的26個案例， 將運用深度學習的效益分為四大類。   ▌改變產品開發流程和產業結構：介紹藉由運

用深度學習改變產品開發或行銷方式的案例，統整出通路領域製造商、批發、零售勢力平衡出現變化時的具體策略 ▌因應消費者的需求：介紹想要找到附近便宜的加油站或可用的停車位、投資股票讓獲利翻倍時，如何因應需求解決問題 ▌改革勞動方式：介紹藉由深度學習代替人工作業後，推動附加價值更高的勞動型態實際案例 ▌偵測錯誤和異常，解決社會課題：介紹以攝影機和深度學習技術來偵測不法與虛假資訊、以低價實現高準確率的最新技術   26家見解獨到的企業揭示有效運用AI的共通點， 全方位檢視實戰現場第一手觀點、開發規畫人員戰術思維、實踐成果體驗分析， 為各領域規模、目標各異的組織和人士，提供在這個空前時代開創新局的實用指南

。   █ 深度學習實踐案例全收錄   01  「AI食品原料檢查設備」，逆轉思維確保食安 02  「包裝設計喜好度評估預測AI服務系統」，徹底改變市調作業 03  從水處理到巧克力，流體動態影片與靜態影像辨識大不同 04  自動辨識貨架商品建議配置，改變製造商、批發、零售的角力 05  從改善生產流程到改善製造業，提升人工目測檢查效率 06  用深度學習掌握超商香菸陳列，以競賽作為獲得新技術的工具 07  分析餐廳暢銷菜單，開發外食數據標註技術 08  數據化強化選手戰力、分析球隊效益，訓練強度定量化 09  AI即時自動模糊加工處理，5G時代不只是通訊的多樣化服務 10  從日常對話到跨國

商務，運用深度學習自動翻譯降低語言門檻 11  連結現實與數位，找便宜加油站、停車空位輕鬆搞定 12  「AI股票投資組合診斷」協助投資，讓資產變十三倍 13  重現熟練操作員的雙眼，提高五倍垃圾處理效率 14  自動排除幼兒「NG照片」，解決幼兒園照護課題 15  餐廳自動結帳系統因應人力不足問題，讓氣氛更輕鬆活絡 16  辨識貨車車牌影像，縮短物流據點等候貨物時間 17  讀取財務報表數字自動製作報告書，實現高準確率自動化智庫 18  偵測駕駛習慣和風險因子，以資訊科技減少交通事故 19  AI與機器的「拉鋸戰」，食品加工製造生產線另闢蹊徑的智慧 20  自動讀取加工設計圖面，解決產業嚴重

人力不足問題 21  以原有強項為基礎，建立低單價累積長程獲利的商業模式 22  運用深度學習新手法更精確預測降雨，不用超級電腦即可完成 23  全球首創運用深度學習偵測證交所不當交易，假買賣無所遁形 24  用AI揭發網路名人不法行為，揪出灌水的網紅追蹤者人數 25  從眼底影像解讀健康狀況，設備的資料加工化為商機 26  超低價深度學習系統，運用邊緣裝置實現高準確率人臉認證

即時雨量圖進入發燒排行的影片

應用卷積神經網路於雲影像降雨預測

為了解決即時雨量圖的問題，作者蕭偉泓 這樣論述：

降雨預測是發展智慧農業重要的一環。古代人靠觀天象辨風雲預測天氣，現代人則是依靠氣象預報進行降雨預測。但是，這些預測降雨的解決方案大都不夠精準與即 時，無法滿足農民們實際的需求。因此，如何發展更即時，符合智慧農業快速發展的 降雨預測是目前極為重要的課題。本文利用有效的資通訊和人工智慧 AI 技術，結合 大數據分析，提出一套能預測下五分鐘後天氣狀況的降雨預測方法，對可能的災害進 行即時預防。本研究提出的 VGG-Cloud 預測模型，是以 VGG16 卷積神經網路模型 為基礎，結合遷移學習的 Layer Transfer 技術，保留或改進了其中的部分架構及參數， 再以收集到的天氣雲圖進行實際模型

訓練而得。實驗結果顯示，本文提出的 VGG- Cloud 模型是能夠成功地將 VGG16 的圖像特徵學習的機制轉移到雲層圖像的特徵計 算上;並且在有限天氣圖像數據的情形下，VGG-Cloud 模型成功預測出 5 分鐘後沒 下雨天氣狀況的準確率為 81%，而成功預測出 5 分鐘後下雨天氣狀況的準確率亦可 達 80%。所以，整體來說，VGG-Cloud 相較於 VGG16 模型，預測準確率由 72%提高 到 81%，改善了 12.5%;模型參數運算需求量也大幅減少了 99.98%，大大提升了運 算效率以及用 Edge Computer 實現模型訓練的可能性。這些結果也驗證了本論文所提 方法的有效性

和實用價值。

只剩下海可以相信

為了解決即時雨量圖的問題，作者陳少 這樣論述：

本書特色   　　逃離原本的生活，獨自逃到沒人知道的南太平洋島國——距離臺灣8540公里的薩摩亞，以及6962公里的萬那杜。 　　躍入潟湖海洋，爬上滾燙活火山；黑色石龍子、火山灰、熱帶氣旋一路尾隨…… 　　在語言不通，懷著戒心與不安，踏上未知的這座島、那座島，只剩下詩，只剩下海可以相信。   推薦書評   　　寫出了人與海洋之間相互依存的綿密關係，也寫出了與台灣脣齒相依的南太平洋島國風情，一開台灣現代海洋詩新境界。——向陽   　　他的文字同時也富有海洋的包容性，因此異國的信仰、習俗，能在他筆下轉化成詩意的語言，生命中的沉重都能在他的書寫中輕易地漂浮、遠行。——

夏夏   　　我以為這是一部碧海藍天的公路電影 　　我看到偉大的平凡在詩裏的遠方上映——徐珮芬   　　陳少的遠行有誠懇的眼睛與手，有不獵奇的好奇，不偽裝的虛弱與健壯。 他的移動不是地理，不是階級，而是一顆心的樸素起降：飛翔一如神話，貼地一如拖把。——馬翊航   　　這些詩不時帶有一種擬童詩的口吻，縮到了最小，探出的眼光是欣豔且危疑，卻彷彿能把世界的真義平實說出。——郭哲佑

結合類神經網路及主成分分析於颱風時期大氣參數對降雨量推估之研究

為了解決即時雨量圖的問題，作者林子傑 這樣論述：

台灣坐落在西北太平洋上，為熱帶氣旋與颱風侵襲的主要路徑，平均每年有四到五個颱風侵襲台；同時台灣山高地狹、地形陡峭、川短流急，使得颱風所帶來的豐沛雨量引發水庫排洪不及的危機，而準確的降雨預報可提高流量推估之準確性，有助於水庫的防洪操作策略之參考，可提前預放與調節水庫水位，預留足夠的防洪空間，此為值得探討且重要的議題。本研究以石門水庫集水區最為研究區域，透過蒐集颱風時期集水區測站之歷史資料與ERA5大氣參數之網格資料，建置倒傳遞神經網路模式(BPNN)以預測未來1~3小時之集水區降雨量，並依照不同輸入項與降雨量之移動平均之結合可分三種模式，模式一(篩選大氣參數)、模式二(篩選參數之前十個主成分)

與模式三(篩選參數之前五個主成分)，以分析輸入因子對BPNN模式預測結果之影響，並討論大氣參數與降雨量之關係。根據結果顯示，以篩選參數作為輸入項之BPNN模式大致上能掌握降雨趨勢，說明本研究所篩選之大氣參數若颱風時期能取得即時觀測資料，能作為推估未來時雨量之參考依據；模式二與模式三之結果表現均優於模式一，可證明經由主成分分析保留重要特徵的降維方式，能提高模式之預測準確度及運算效率。