AI趋势周报第78期：TensorFlow 2.0预览版释出！

重点新闻(0308～0314)

Google     开源ML框架     API  

Google正式释出TensorFlow 2.0预览版，提供高阶API降低学习门槛

Google近日宣布推出最新版开源机器学习开发框架TensorFlow 2.0，虽然目前还是测试预览版，但新版加入针对TensorFlow优化过的类神经网络函式库Keras，要让TensorFlow使用能更简易，Keras能够支援多种机器学习框架，并提供共享的语言，来定义神经网络层、模型、优化器等，方便开发者建立ML模型，以降低TensorFlow的入门门槛。Google在这一版也特别清理已弃用和重复的API，来简化API使用，更提供高阶的API，来协助开发者建置与扩展ML模型。目前TensorFlow 2.0预览版已释出。（详全文）

  Google     开源芯片    AI改卷  

Google号召成立CHIP联盟，将交由Linux基金会代管所有开源芯片设计程式码

以Google为首的几家科技及硬件厂商日前宣布成立CHIP联盟，更邀请Linux基金会为CHIP联盟专案，代管开源芯片装置设计相关的开源程式码，以扩大开源芯片生态圈。CHIP全名为Common Hardware for Interface, Processor and Systems，首批联盟成员包括Google、Esperanto、SiFive及Western Digital等。该联盟旨在推动开源硬件，以及开放RISC-V架构的建立，进一步加速手机／平板等行动装置、电脑、网络设备及物联网装置芯片更弹性而有效率的设计。首批会员也将贡献自家RISC-V技术，如Google将释出RISC-V核心UVM-based指令串产生器环境，而Western Digital则开源其32-bit 9阶、double-issue RISC-V SweRV 核心等。（详全文）

  宜兰    智慧教育    AI种子教师 

打造东部AI中心！宜兰要培育40位AI种子教师

近年来国内大专院校纷纷推动人工智能相关课程，宜兰也不落人后，将借助微软来培育AI师资，预计今年要从宜兰12所高中职中，培育出40位具备AI知识和智慧教学能力的种子教师，由兰阳女中作为前哨。此外，宜兰大学也将扩展执行数年的“大手牵小手–优质高中计划”，除了持续与在地高中职共享资源，日前宜兰大学师生也带领高中生来参观校内AI实验室、智慧农场实验场域，未来更期望由资工系主导来建立东部AI中心，借助学校师资和软、硬件设备，结合宜兰在地产业情境，使高中职学生更了解AI应用，像是智慧化猪只繁殖场生产系统、串联智慧包装来监控并优化物流过程中的农产品品质，以及利用智慧遥测和IoT技术来管理松露生产。（详全文）

  欣兴电子    瑕疵品检测       M2M  

老牌PCB厂欣兴电子也导入AI检测瑕疵品，更要朝M2M迈进

老牌印刷电路板（PCB）厂商欣兴电子总经理兰庭日前揭露，生产线已导入AI，结合深度学习和AVI自动光学检查机，来检测生产线产品，让产品检测效率提升了70％，也就是说，欣兴电子原本所有产品都需人工复检，但现在只有其中30％需要人工再检查。至于下一步的AI应用，兰庭提到，制造业最希望推动的是M2M（Machine to Machine），透过“机器间的对话，来产生自动化连结。”比如当一台机器检测出产品问题，另一台机器就能自动处理。另一个要靠AI实现的则是安全侦测与预测，比如透过摄影机侦测操作员的动作，来预测是否会违规，或是监控厂房的环境变化，像是温度、气味和噪音等，提前预警来避免故障或发生危险。（详全文）

  清大   AI学程    人才 

弥补AI人才缺口！清大广设AI学分学程，文科生也能修

清华大学近日表示，今年将开设全校性AI学分学程，包括针对非理工科学生开设19学分的应用基础学程，以及针对理工科学生开设21学分以上的应用进阶学程。就应用基础学程来说，课程内容涵盖程式设计、机器学习、电脑视觉、影像处理、生物数据分析、机器人学等，以及AI音乐导论和AI文学创作。而应用进阶学程的课程内容，除了上述领域外，还包括云端计算、图形理论和深度学习等项目。清大校长贺陈弘提到，预计短期内全校半数学生选修AI学分学程。另一方面，清大资工系也首度增设丙组，将于108学年度招收10名人工智能组学生，旨在培育AI领航科学家。（详全文）

Google    TensorFlow Privacy     隐私  

担心机器学习模型曝露他人隐私？Google释TensorFlow Privacy

Google释出TensorFlow Privacy，借由嵌入“差别隐私”（Differential Privacy）技术来改善AI模型的隐私问。这是一个透过算法来测量隐私保证的框架，藉以设计出可保护隐私资料的机器学习算法。它的基本概念，就是随机化部分机制的行为来保障隐私，Google的作法则是自动过滤那些与算法主要撷取资讯无关的内容。

Google强调，即便未具备隐私或底层计算专长的开发人员都能使用TensorFlow Privacy，而那些正在使用标准TensorFlow机制的开发人员也不用改变模型架构或训练程序，只要变更某些程式码并调整隐私相关的参数即可。（详全文）

Walmart    电脑视觉     商品辨识  

Walmart将测试用AI自动辨识商品的新结账服务

Walmart旗下Sam's Club宣布即将测试扫描商品自动结账服务，透过电脑视觉和机器学习技术就能辨识商品，不必像过去一样扫描条码，消费者只要透过应用程序扫描商品的外观，系统就能辨识商品并完成结账。在展示影片中，测试人员对比了两种扫描服务，扫描条码辨识商品的过程耗费9.3秒，而新的扫描技术只要3.4秒，就能完成辨识商品的任务。该服务将会于美国德州达拉斯开设的新科技测试商店Sam's Club Now中测试，同时，Sam's Club也正在为这项服务提出专利申请。（详全文）

微软     AI课程      企业管理  

微软为企业管理者推出免费AI线上课程

微软最近推出AI商业学校（AI Business School），来协助企业领导者了解如何应用AI技术来解决企业问题，提供一系列的免费线上课程，聚焦于策略、文化和责任，课程内容包含简短的案例研究和指引，以及相关的演讲影片。大多数课程着重于AI对管理层面的影响，而少数介绍性影片，会讲述推动跨产业变化的AI技术。

AI商业学校的课程与其他微软推出的AI学习课程相辅相成，包含开发者导向的AI学校、提供就业技能的AI专业课程，但与其他AI学习课程不同，AI商业学校的课程是非技术课程，主要设计是为了让领导人能够带企业进行AI转型。（详全文）

图片来源／TensorFlow、Sam's Club、微软

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资料来源：iThome整理，2019年3月