AI痛點是什麼?(What are the challenges or drawbacks of AI?)

AI是什麼(What is AI?)

1. 演算法的運算過程：此過程涉及多個數學函數的運算，如矩陣運算/函數求解以及其他數學運算。
2. 怎麼學習：AI學習的方式主要分為監督式學習、非監督式學習和強化學習，以監督式學習為例，在AI model學習之前需要有龐大的資料量，並且每筆資料需要進行答案的標註，讓電腦知道該筆資料對應的答案是什麼，才能讓其學習。以AI視覺辨識為例，可能要準備一堆貓的照片，並且每張照片標註出貓的位置在哪，AI才能進行如何辨識貓的學習。
3. 資料量有多龐大：這問題取決於問題本身的複雜度，例如一些公開的圖像資料庫COCO，其就具備了330,000張圖像供AI視覺模型進行學習訓練。

AI應用領域(Applications of AI)

AI實際落地的痛點(Bottlenecks in the practical implementation of AI)

有句話常見：AI領域中得資料者，得天下。