【AI60問】關於AI/資料科學不可不知的60個問題

AI無所不在，翻轉了我們的生活與各產業的樣貌，從 104人力銀行最新【未來關鍵人才報告】當中，近五年企業徵才成長幅度最大的職缺，AI相關的人才職缺就佔了前十大熱門職位的半數。

緯育TibaMe協助多家企業規劃數位能力提升的相關培育方案，也發現在AI領域的學習需求越來越高，企業多數會從內部挑選重點部門與人才培育跨域能力，發展AI、數據領域的教育訓練，推動人才轉型。

而回到現行的高中及大學，在AI、機器學習等技能科系其實是相對缺乏，若學生能在在學期中或透過自學方式具備相關能力，在未來求職將會成為各家企業徵求的人才。

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(一)、AI與資料科學相關角色

1. AI/資料科學領域有哪些工作職位？
2. 資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼？
3. 資料工程師主要工作和專業&核心職能是什麼？
4. 資料分析師主要工作和專業&核心職能是什麼？

(二)、資料科學和AI基礎

1. 什麼是資料科學 ?
2. 什麼是商業智慧 ?
3. 什麼是大數據 ?
4. 商業智慧與大數據的差別 ?
5. 什麼是人工智慧 ?
6. AI人工智慧發展史 ?
7. AI 人工智慧可以做到那些事 ?
8. AI 人工智慧做不到那些事 ?
9. AI 人工智慧、機器學習和深度學習有哪些區別 ?

(三)、資料分析程式語言

1. 那些資料分析語言受歡迎？
2. 學習資料分析必備的9大技能？

(四)、資料處理

1. 資料蒐集的3個關鍵工作 ?
2. 網路爬蟲的9個工作流程？
3. 資料前處理的3種工具與應用？
4. 如何區分資料倉儲與資料湖泊？

(五)、資料分析

1. 資料探勘6大主要功能與應用 ?
2. 什麼是關聯規則學習 ?
3. 什麼是線性回歸分析 ?
4. 什麼是決策樹演算法 ?
5. 決策樹有哪3個分類過程 ?
6. 決策樹什麼時候使用?有什麼優缺點 ?
7. 什麼是k鄰近算法 ?
8. K均值集群（K-means）算法是什麼？
9. AI 人工智慧7大關鍵技術 ?
10. 什麼是機器學習 ?
11. 什麼是特徵工程 ?
12. 機器學習有哪些演算法 ?
13. 訓練出來的機器學習如何評估好壞 ?
14. 如何選擇機器學習的模型 ?
15. 為什麼要做資料樣本選擇 ?
16. 什麼是深度學習 ?
17. 深度學習中的神經網路是什麼 ?
18. 深度學習有哪些主要的模型 ?
19. 有了深度學習是否還需要做特徵工程 ?
20. 目前深度學習發展趨勢有哪些 ?
21. AI深度學習開發工具有哪些 ?
22. 什麼是神經網路結構搜尋 ?
23. 什麼是卷積神經網路 Convolutional Neural Networks, CNN？
24. 什麼是循環神經網路 Recurrent Neural Networks, RNN？

(六)、資料視覺化

1. 什麼是資料視覺化 ?

(七)、技術應用

1. 什麼是影像識別？
2. 圖像識別任務有哪些？
3. 什麼是人臉識別？
4. 人臉識別完整流程是什麼 ?
5. 什麼是文字探勘 ?
6. 什麼是語音辨識 ?
7. 什麼是聊天機器人 ?
8. 什麼是推薦系統 ?
9. 什麼是邊緣運算 ?
10. AI 人工智慧與邊運算的關係 ?

(八)、產業應用

1. 我們日常生活中已經有哪些地方用到AI技術？
2. 企業為什麼要發展 AI 人工智慧 ?
3. 企業如何導入 AI 人工智慧 ?
4. AI 人工智慧在製造的應用 ?
5. AI 人工智慧在醫療健康的應用 ?
6. AI 人工智慧在教育的應用 ?

看完以上的60個AI不可不知的問題，你都了解了嗎？

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