AI建模師的角色及其技能培育

【附件C】AI建模師(ModelArchitect)的角色及其培育By高煥堂任教於長庚大學(xué).智慧醫(yī)療創(chuàng)新研究所.AI課程一、全球AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)AIAI運(yùn)算力。AI產(chǎn)業(yè)(即AI產(chǎn)業(yè)化)，AI才壯大幫助各行業(yè)(產(chǎn)業(yè)AI化)。專家直覺知識力----建立各行業(yè)的知識圖譜，支持GraphAI。AI建模師創(chuàng)新力----培育〈科技+美學(xué)〉跨領(lǐng)域人才。大數(shù)據(jù)運(yùn)算力----強(qiáng)化EdgeAI晶片生態(tài)鏈，開發(fā)EdgeAI作業(yè)系統(tǒng)軟體。enAIenAI技巨頭他們似乎並沒有特別明顯的優(yōu)勢。AI，踏上飛的模型，以新的形式巧妙組合起來，竟然飛上天，傲遊天際。2020年之前，AI模型==AI演算法。二、臺灣AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的成功要素rAI加速晶片。r來認(rèn)識一下Continer的特徵，有三項(xiàng)特徵：外型簡單一致。內(nèi)涵複雜多變。無限重複組合。Container的花，就是Container：外型很一致，內(nèi)含各不相同，又重複組合成為一朵花。在最具爆發(fā)力的工業(yè)設(shè)計(jì)品中，你常?？梢园l(fā)現(xiàn)其傑作具有其特色：「簡單造形、內(nèi)涵不同、無限重複」。貨櫃(集裝箱)就是典型的單純造形，它兼具了「簡單造形、內(nèi)涵不同、無限重複」三項(xiàng)特質(zhì)。更重要的是：它帶來無比巨大的商業(yè)潛力和暴利商機(jī)。例如，臺灣最大船運(yùn)公司就是從貨櫃起家的。長榮海運(yùn)公司總裁張榮發(fā)先生在其回憶錄上寫道：「為了配合貨櫃化運(yùn)輸時(shí)代的來臨，海運(yùn)事業(yè)的整體運(yùn)作型態(tài)也產(chǎn)生了重大的轉(zhuǎn)變，無論在海上運(yùn)送、碼頭作業(yè)以及陸運(yùn)轉(zhuǎn)接上，都有革命性的改變。陸上拖車運(yùn)輸業(yè)應(yīng)時(shí)而興，扮演極為重要的角色，以貨櫃拖車配合貨櫃船運(yùn)輸，具有簡化包裝、防止竊盜、加速貨物搬運(yùn)及便利關(guān)務(wù)檢驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn)，使貨櫃運(yùn)輸作業(yè)更加靈活。為了能確實(shí)掌握海上及陸上的運(yùn)送服務(wù)品質(zhì)和效率，就率先於1973年9月成立了長榮運(yùn)輸公司?！怪灰獡碛猩鲜鋈?xiàng)特質(zhì)的工業(yè)設(shè)計(jì)品，都會具有無現(xiàn)活力和巨大商業(yè)潛能。在許多革命性轉(zhuǎn)折裡，經(jīng)常出現(xiàn)貨櫃(Container)的身影。貨櫃是創(chuàng)造「序中有亂」的利器，是承先(包容既有之繁雜)和啟後(創(chuàng)造新的序)的有效手段。用來容納多樣化而繁雜的物品；這種情形稱為：序中有亂(變化)。序中有亂的巨大威力，改變了整個(gè)運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)，也改變了人們的生活。後重複組合出各種創(chuàng)新產(chǎn)品和應(yīng)用。賴潛藏空間(即貨櫃身影)。例如：LatentSpaceAIGC項(xiàng)產(chǎn)品，如StableI三、AI建模師的角色與人才培養(yǎng)AI建模師的職責(zé)：組合模型、訓(xùn)練模型。亦即把一群不會飛的模型巧妙組臺灣如果沒有積極培育優(yōu)秀〈AI建模C至於AI建模師的職責(zé)是什麼呢?我們來問問ChatGPT，聽聽它的解說：ChatGTP回答：AI建模師(AIModeler)是負(fù)責(zé)創(chuàng)建和開發(fā)AI模型的專業(yè)人員。他們的一責(zé)和職能包括：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：AI建模師必須通過清理、轉(zhuǎn)換和規(guī)範(fàn)化來為AI模型準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，適合訓(xùn)練。2.模型選擇：基於要解決的問題和可用數(shù)據(jù)，AI建模師必須選擇合適的AI模型架構(gòu)和演算法來使用。3.模型訓(xùn)練：AI建模師使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型以優(yōu)化其性能。4.模型評估：AI建模師使用準(zhǔn)確性、精確度、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評估AI模型的性能，以確定其有效性。5.模型部署：AI建模師將經(jīng)過訓(xùn)練的AI模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，確保它可以用於對現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行預(yù)測。6.模型維護(hù)：AI建模師負(fù)責(zé)根據(jù)需要維護(hù)和更新AI模型，以確保其持續(xù)性能。7.技術(shù)專長：AI建模師必須具有強(qiáng)大的技術(shù)背景和AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面的專業(yè)知識，才能開發(fā)有效的AI模型。總而言之，AI建模師在AI系統(tǒng)的開發(fā)和部署中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，並負(fù)責(zé)確保其性能和準(zhǔn)確性。接下來想想：如何培養(yǎng)AI建模師?我們繼續(xù)問ChatGPT，聽它的解說：ChatGTP回答：教育AI建模師沒有千篇一律的答案，因?yàn)樗璧呐嘤?xùn)和技能可能因AI的應(yīng)用而有很大差異。但是，可以採取一些通用步驟來培訓(xùn)AI建模人員：包括線性代數(shù)、微積分、概率和演算法。3數(shù).據(jù)操作和分析：AI建模人員應(yīng)該具有處理大型數(shù)據(jù)集、清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以及使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)分析和解釋數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)。4.機(jī)器學(xué)習(xí)概念：AI建模者應(yīng)該對監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)有很好的理解，包括決策樹、隨機(jī)森林、k最近鄰和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。N6.道德和責(zé)任：AI建模者應(yīng)該意識到AI的道德和社會影響，並能夠做出將這些考慮在內(nèi)的決策。7.真實(shí)世界的經(jīng)驗(yàn)：AI建模者應(yīng)該有處理真實(shí)世界項(xiàng)目和將模型部署到生產(chǎn)中的經(jīng)驗(yàn)，因?yàn)檫@將幫助他們理解創(chuàng)建和部署AI系統(tǒng)所涉及的實(shí)際挑戰(zhàn)。AI域。所需的具體技能和知識可能會有所不同，具體取決於正在開發(fā)的AI模型的類型及其使用的應(yīng)用程式。當(dāng)我們培養(yǎng)了AI建模師，而全球AI產(chǎn)業(yè)也持續(xù)演化，則這些AI建模師，ContainerAI生態(tài)的建築師了。AIGC業(yè)大潮流聯(lián)網(wǎng)的PGC(專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容)、UGC(使用者生成內(nèi)容)、PUGC(專業(yè)使用者生成內(nèi)容)等概念。為新型資料要素，進(jìn)入流通和交易市場，融入數(shù)位經(jīng)濟(jì)大發(fā)展。AIGC是元宇宙content最佳創(chuàng)作者。為什麼AI會創(chuàng)作呢？當(dāng)今AI是基於ML(機(jī)器學(xué)習(xí))，它會向人類學(xué)習(xí)。弄對話、網(wǎng)路文章)中學(xué)習(xí)作品的形式、風(fēng)格、情緒等。AIAI(創(chuàng)作者)的招式tternsStyle武功招式。經(jīng)年累月，楊過和小龍女，學(xué)而時(shí)習(xí)之，逐漸地在內(nèi)心深處沉澱出招式背量作品的創(chuàng)作招式和風(fēng)格，逐漸地在AI模型內(nèi)部的祕境中沉澱出招式背後的精武俠中上説：無中生有，從無招中生出千變?nèi)f化，無招勝有招。一樣地，AI也能從其無招祕境中的精華神韻，生出千變?nèi)f化的新招式，也就是新作品、tI五、AIGC潮流下，臺灣AI產(chǎn)業(yè)的康莊大道PTImodelChatGPT更廣的commonsense。服野貓〉組合成GAN大模型。才真正創(chuàng)新大廚師。所以，逐漸地家就戶戶都需要〈AI建模師〉來建模、訓(xùn)練，然後融合成有ThatGPT交互話，來引導(dǎo)野貓發(fā)揮其天份做出極佳的內(nèi)容(ex.文案)。我(高煥堂教授團(tuán)隊(duì))的做法是：把野貓做出的文案交給(輸入)家貓，由家貓AILabelAI把貼好標(biāo)注的文案，交回給野貓，引導(dǎo)(Prompt)野貓重新生成優(yōu)化內(nèi)容。的是：野貓ChatGPT的輸出檔，成為家貓GraphAI的輸入資料。就如同醫(yī)療AI的NER模型閱讀病歷檔一樣，小丫環(huán)閱讀格格的文案，並依KG出文中。家貓扮演〈判別器〉角色，而野AI師訓(xùn)練家貓成為最佳的promptAI來引導(dǎo)強(qiáng)大野貓。用AI跟AI以人跟AI對話，太Low了。歡迎加入高教授的〈建模師俱六、贏家之路：從KG與GraphAI出發(fā)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工具專門用於簡單的數(shù)據(jù)類型。就像具有相同結(jié)ImageGraphData現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)演算法帶來其中節(jié)點(diǎn)可以有不同數(shù)量的鄰居。聯(lián)。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)是一類深度學(xué)習(xí)方法，旨在對圖描述的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。GNN是可以直接應(yīng)用於圖的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，並提供了一種簡單的方法來執(zhí)行節(jié)點(diǎn)級、邊緣級和圖級預(yù)測任務(wù)。CNN背後的核心概念引入了隱藏的卷積和池化層，以通過一組內(nèi)核形式的感受野來識別空間局部特徵。GNN地捕捉三元組鄰域複雜而隱含的模式資訊，這種優(yōu)勢對完成關(guān)係補(bǔ)全任務(wù)具有十分重要的作用。業(yè)務(wù)圖譜。GNN技術(shù)對電影業(yè)務(wù)圖譜進(jìn)行建模，在電影流行度預(yù)測上效果表現(xiàn)十分出色。GNN本身是一種深度模型，與推薦系統(tǒng)結(jié)合之後，多層GNN模型可以更好地捕捉使用者與商品之間的高階協(xié)同關(guān)係。七、發(fā)揮行業(yè)(及企業(yè))的專家直覺知識力的知識庫(專家)。專家經(jīng)驗(yàn)直覺提供果因推理，例如，中醫(yī)師就是大家熟悉的望)的癥狀(果)進(jìn)行歸納。但AI的天生缺點(diǎn)是：沒有果因推理能力。於是AI就具備了〈對癥下藥〉的”切”能力了。然後再依因果推理，而預(yù)測對直覺的注入，AI只是一個(gè)統(tǒng)計(jì)回歸分析演算法而已！每一道科技新潮流的湧現(xiàn)之際，誰能更精確掌握〈科技〉的〈人〉之間的通稱為：用戶。所以，大家熟知的UI/UX，一直是一項(xiàng)關(guān)鍵點(diǎn)。來協(xié)助AI將其擅長的大資料歸納性推理，有效転化、串聯(lián)出強(qiáng)大的因果性邏輯推理。因之，掌握AI與企業(yè)領(lǐng)域?qū)＜?domainexpert)族群之間的銜接點(diǎn)，將會是未來10年新科技潮流的大驘家。ChatGPT中有一點(diǎn)說明，借助了維琪百科的資源——這是很專業(yè)的知識庫(專家)。，就是作風(fēng)格)。L就畫出一隻手足舞蹈的企鵝圖像。即是AIGC。ChatGTP回答：yML循的入門步驟：I圖和未加權(quán)圖等。2.學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識：對機(jī)器學(xué)習(xí)的深刻理解對於學(xué)習(xí)GraphAI也很重要。研究監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，以及線性回歸、決策樹等常用演算法。3.瞭解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：這是圖AI的關(guān)鍵組成部分，涉及將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用於圖結(jié)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)等。LibraryDGL開始使用。和發(fā)展是很重要的。閱讀該領(lǐng)域領(lǐng)先研究人員的論文和博客，並參與在線論壇和討論。除了上述步驟，您還可以考慮參加在線課程或註冊結(jié)構(gòu)化課程來學(xué)習(xí)AI來問問ChatGPT，聽聽它的建議：ChatGTP回答：人工智慧系統(tǒng)需要深入瞭解它們所工作的領(lǐng)域。這種理解通常需要解場地。例如，醫(yī)療AI系統(tǒng)可能設(shè)計(jì)用於根據(jù)癥狀和患者病史診斷疾病。為了做包括瞭解不同疾病的成因和機(jī)制，以及不同癥狀和潛在病癥之間的關(guān)係。通過結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业闹R和直覺，人工智慧系統(tǒng)可以做出更明智和準(zhǔn)確的智慧系統(tǒng)的開發(fā)和部署。動提取的，可用於各種任務(wù)，例如問答、推薦系統(tǒng)和資訊檢索。另一方面，領(lǐng)域?qū)＜抑庇X(ExpertIntuition)是指個(gè)人在特定領(lǐng)域積累的力。知識圖(KG)和領(lǐng)域?qū)＜业闹庇X之間的關(guān)係是互補(bǔ)的，因?yàn)閮烧叨伎梢杂脕碜R圖中未明確表示的實(shí)供關(guān)於圖中實(shí)體的額外資訊，這些資訊可能無法從自動化證據(jù)來支援他們的決策和見解。八、AI建模師的<藝術(shù)&美學(xué)>素養(yǎng)臺灣強(qiáng)勢的IC科技產(chǎn)業(yè)未能帶動文創(chuàng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的成長。這項(xiàng)缺憾，從臺灣與韓國的比較就很清晰了。同時(shí)，美學(xué)設(shè)計(jì)人才也未能有效增值IC硬體產(chǎn)業(yè)，來維持IC硬體相關(guān)企業(yè)的持續(xù)繁榮。品上”。AIIC計(jì)師，融合交流，逐漸孕育出臺灣圖(片來源：Google圖片)AIAIGCAI連結(jié)到IC硬體領(lǐng)域，也帶動了AI硬體加速晶片的蓬勃發(fā)展。於是，迎來一C幅提升臺灣IC晶片銷售和營收。圖：ChatGTP回答：藝術(shù)和美學(xué)素養(yǎng)可以通過多種方式對AI建模師有益。美學(xué)素養(yǎng)有助於理解設(shè)計(jì)和視覺藝術(shù)的原則，這有助於創(chuàng)造具有視覺吸引力和美感的人工智能生成的圖像、視頻和動畫。生符合預(yù)期風(fēng)格或流派的創(chuàng)造性輸出和輸出的AI模型。例如，具有美學(xué)素養(yǎng)的AI建模師可以訓(xùn)練AI模型生成特定風(fēng)格的藝術(shù)品，例如印象派或立體派。此外，藝術(shù)和美學(xué)素養(yǎng)可以幫助AI建模師了解不同藝術(shù)風(fēng)格和運(yùn)動的文化和歷史背景，這有助於創(chuàng)建具有文化敏感性和文化意識的AI生成輸出?？傊?，雖然藝術(shù)和美學(xué)素養(yǎng)並不是AI建模師的基本技能，但它們可以提供有價(jià)值的觀點(diǎn)和見解，從而提高AI生成的輸出的質(zhì)量和創(chuàng)造力。IGC才。九、AI架構(gòu)師需要AI晶片的知識嗎?AI晶片可以針對某些特定功能而進(jìn)行優(yōu)化，例如刪除不需要的部分，來達(dá)I(NFT)及串流影片或遊戲等等，都將需要一個(gè)重要體與電信產(chǎn)業(yè)趨勢預(yù)測。此報(bào)告裡提到：AI晶片相較於傳統(tǒng)晶片有效率及速度提高、體積較小、成本較低、用電量及廢熱産生較少的優(yōu)點(diǎn)。過去比較複雜的運(yùn)算必須要在雲(yún)端處理，對企業(yè)來說資料上傳或下載的過程中可能有資料外泄的安全性問題，而EdgeAI晶片可以讓裝置本身進(jìn)行複雜的運(yùn)算工作，因此提高了企業(yè)的安全性。>作品的無限複製及傳播，將能大幅提升臺灣IC晶片銷售和營收。AIGC的特點(diǎn)是自動化生產(chǎn)、高效。隨著自然語言生成技術(shù)NLG和AI模訊、影片，甚至3D模型和程式碼。而AI晶片與AIGC又是息息相關(guān)的。ChatGTP回答：作為AI建模師，瞭解EdgeAI晶片在某些情況下會有所幫助。邊緣人工邊緣的設(shè)備上，而不是在雲(yún)端或數(shù)據(jù)中具有低功耗、體積小和實(shí)時(shí)處理能力。以下是EdgeAI晶片的知識如何對AI建模師有益：1.瞭解邊緣設(shè)備的限制：與雲(yún)服務(wù)器相比，邊緣設(shè)備的計(jì)算能力、內(nèi)存和存儲空間有限。瞭解EdgeAI晶片的AI建模師可以設(shè)計(jì)針對這些限制進(jìn)行優(yōu)化的模型，從而帶來更好的整體用戶體驗(yàn)。2.提高部署靈活性：邊緣AI晶片允許將AI模型部署到各種設(shè)備上，從智能相機(jī)和無人機(jī)到工業(yè)機(jī)器。具有邊緣AI晶片知識的AI建模師可以設(shè)計(jì)可部署在各種邊緣設(shè)備上的模型，從而提高部署靈活性。3.改進(jìn)延遲：通過在邊緣設(shè)備上部署AI模型，與在雲(yún)中部署模型相比，可以減少延遲。瞭解邊緣AI晶片的AI建模師可以設(shè)計(jì)模型，利用邊緣設(shè)備提供的低延遲優(yōu)勢，從而改善用戶體驗(yàn)?？傊t解邊緣AI晶片在某些情況下對AI建模師有幫助，尤其是在邊緣設(shè)備上部署AI模型時(shí)。但是，它並不是所有AI建模任務(wù)都必不可少的，而是取決於特定的用例和要求。地，臺灣的科技美學(xué)應(yīng)用，將蓬勃發(fā)展。十、培育AI建模師的<基礎(chǔ)課程>這是我(高煥堂教授)在竹科的<AI建模師培訓(xùn)課程>。AI模型開發(fā)招式及晶片化策略培訓(xùn)課程(18小時(shí)課程)課程緣由：課程目標(biāo)：學(xué)員對象：PLCEDA等晶片設(shè)計(jì)環(huán)境。課程特色：視野涵蓋下圖裡的8項(xiàng)要素：：人行動]模組]片設(shè)計(jì)]課程綱要：小時(shí)課程)1、人工智慧(AI)與機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)簡介AI(人工智慧)AI的現(xiàn)況與未來DeepLearning)神經(jīng)網(wǎng)路的原理le大數(shù)據(jù)是AI的糧食大數(shù)據(jù)的操作範(fàn)例：分群(Clustering)邏輯回歸(Regression)分析多項(xiàng)特徵的二元分類啟動函數(shù)：從Y對映到Z空間設(shè)定目標(biāo)(Target點(diǎn))潛藏空間的特點(diǎn)：客戶看不見它是讓AI需求與晶片設(shè)計(jì)疏結(jié)合(Loosely-coupling)關(guān)鍵它是AI與Chip設(shè)計(jì)師協(xié)同設(shè)計(jì)範(fàn)例：醫(yī)療癌癥偵測AI模型裡的潛藏空間第1招：Auto-Encoder(自編碼)第2招：Correlations(複雜回歸)第3招：One-Hot-Encodin