AI法制的3H：人工智慧這樣管就對了 (1版)

類似書籍推薦給您

本書簡介 聯合推薦 AI 進入2.0 的生成式AI時代，已經成為驅動產業數位轉型的核心，本書用心整理國際最新AI法制動態，可以作為我國產業落地時的重要參考依據。 ─吳漢章．AI大聯盟會長、華碩雲端暨台智雲總經理 AI應用之前提，在於建立可信任、負責任之AI環境，同時掌握超越AI的思考架構。本書正是在介紹國際間重要法制，為打造可信賴AI生態系奠定厚實基礎。 ─詹婷怡．前國家通訊傳播委員會主任委員、人工智慧科技基金會常務董事 資策會科法所長期致力於臺灣新科技管制研究。這次，本書則為台灣AI治理途徑的探索，提供了清晰的參考文本。 ─侯宜秀．台灣人工智慧學校基金會秘書長 AI是否需要管制，如何管制，近來在國際間引起激烈論辯。資策會科法所作為我國法制智庫，透過本書提供了深入淺出的觀察與分析。 ─李宏毅．國立臺灣大學電機工程學系教授 　　本書藉由三大單元──「How to make AI under the law：讓管制成為助力而非阻力」、「How to make AI trustworthy：被信賴、負責任、控風險」、「How to make AI useful：讓資料成為餵養AI的養分」，分由AI監管方向、可信賴之AI及資料活用出發，協助產業了解其進行AI化的創新轉型階段所可能面臨的挑戰，並讓讀者知曉與資料流通、資料治理有關的規範。 圖書目錄 推薦序／蕭博仁 推薦序／蕭宏宜 第一單元　How to make AI under the law：讓管制成為助力而非阻力 ．全球第一部AI法：歐盟AI法案 　壹、前　言／3 　貳、AIA立法背景及規範重點／4 　參、後續發展與協商重點／14 　肆、結　論／17 ．先政策後法律：英國AI國家戰略 　壹、前　言／19 　貳、／英國國家AI戰略（National AI Strategy）／20 　參、支持創新之AI監理方法（Pro-Innovation Approach to Regulating AI）／22 　肆、結　論／30 ．生成式AI：在管制過度與管制麻木間求取平衡 　壹、前　言／33 　貳、歐盟透過AIA規範生成式AI／35 　參、美國尊重自由市場運作，業者成立自律組織／38 　肆、日本以現行法和指引進行監管／40 　伍、廣島AI進程／42 　陸、結　論／44 第二單元　How to make AI trustworthy：被信賴、負責任、控風險 ．落實AI倫理：OECD倡議 　壹、「值得信賴AI」之負責任管理原則／51 　貳、「值得信賴AI」之實踐工具／53 　參、於AI生命週期中落實「值得信賴AI」／58 　肆、結　論／65 ．釐清AI責任：歐盟AI責任相關規範草案之影響──以自駕車侵權責任為例 　壹、歐盟人工智慧相關責任指令草案／70 　貳、自駕車AI應用之歸責建立／86 　參、代結論：歐盟人工智慧責任相關指令可能產生之法制變遷／95 ．掌握AI風險：美國AI風險管理框架 　壹、前　言／99 　貳、人工智慧風險管理框架／100 　參、從治理、映射、量測、管理四個面向降低AI技術應用潛在風險／106 　肆、結　論／113 第三單元　How to make AI useful：讓資料成為餵養AI的養分 ．讓資料動起來：資料中介服務 　壹、前　言／117 　貳、資料中介的型態與案例／120 　參、政策與研究建議／140 　肆、結　論／145 ．從資料共享到價值創造：歐盟資料治理法及資料法案 　壹、前　言／147 　貳、全球首部針對資料中介服務的立法──歐盟資料治理法／150 　參、輔助資料中介服務運作的立法──歐盟資料法草案／167 　肆、法制政策建議／181 　伍、總　結／186 ．建立資料生態系：歐盟健康資料空間規則提案 　壹、前　言／189 　貳、歐洲健康資料空間規則草案簡介／193 　參、代結論：發展中的健康資料生態管理規範／202

人工智慧的現在與未來： 它將如何改變全世界 (1版)

類似書籍推薦給您

【簡介】 內容介紹 國際著名的人工智慧、影像處理和模式識別專家：施永強 教授 親授四十多年來在人工智慧領域的教學及研究經驗 【各界推薦】 ◆吳誠文 | 國家科學及技術委員會 主任委員 ◆沈孟儒 | 國立成功大學 校長 ◆涂醒哲 | 財團法人生物技術開發中心 董事長 ◆陳良基 | 前國家科學及技術部 部長 ◆傅楸善 | 國立臺灣大學資訊工程系 教授 ◆黃光彩 | 前國立臺灣師範大學 校長 (以上依姓氏筆畫排序) 本書深入探討人工智慧的當前創新及未來的發展趨勢，並描述 AI 將如何重塑我們的世界。書中詳盡介紹自然語言處理、電腦視覺、機器學習與深度學習、生成對抗網路、智慧城市、自動化與機器人以及 AI 醫療等多個領域，並提供 17 個研究案例，供讀者進一步學習和實踐。施教授是一位在科技與教育領域具有豐富經驗的專家，以精闢的見解和豐富的案例分析，向讀者展示 AI 在不同領域的應用與潛力。 施教授結合他四十多年來在人工智慧領域的教學和研究經驗，以通俗易懂的方式，為初學者、社會大眾、大學生以及碩、博士研究生提供了全面的人工智慧知識及研究方向的指導。希望透過此書，能幫助更多人掌握人工智慧的核心知識，並預見其在全球的潛在影響力。 【內容主題】 電腦視覺／數學形態學／影像分割／機器學習／深度學習／浮水印／隱寫術／自然語言處理／生成對抗網路／智慧城市／自動化與機器人／AI 醫療 【研究案例】 用於數學形態學的卷積自動編碼器／基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統／用梯度提升樹進行行業分類／斷層掃描視網膜影像的深度學習分類／透過深度學習對生態數據分類／肺炎分割和分類的聯合學習／創新的胸部 X 光影像分類技術／用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路／基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統／透過機器學習預測藥物毒性／深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用、……等 本書特色 ■ 由國際人工智慧專家執筆，一本就能掌握最完整的 AI 原理與應用 ■ 深入剖析人工智慧當下的創新技術及未來的發展趨勢 ■ 豐富的研究案例，並詳列各項訓練數據，讓讀者了解 AI 在不同領域的應用與潛力 【目錄】 第一篇 人工智慧的基礎 　Ch01　前言 　Ch02　人工智慧的歷史演變 　Ch03　電腦視覺的基本原理 　Ch04　影像處理 　Ch05　機器學習 　Ch06　深度學習 第二篇 人工智慧的應用 　Ch07　影像分析 　Ch08　浮水印 (Watermarking) 　Ch09　隱寫術 (Steganography) 　Ch10　自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 　Ch11　自動化與機器人 (Automation and Robotics) 　Ch12　智慧城市 　Ch13　使用人工智慧的健康醫療(Healthcare) 第三篇 人工智慧的研究實例 　Ch14　數學形態學的深度學習框架 　Ch15　深度形態神經網路 　Ch16　基於深度神經網路的全自動影像浮水印系統 　Ch17　根據公司基本資料訓練的梯度提升樹進行行業分類 　Ch18　光學相干斷層掃描視網膜影像的深度學習分類 　Ch19　透過深度學習對生態數據進行分類 　Ch20　人工智慧在醫學影像進行肺炎分割和分類的聯合學習 　Ch21　創新的胸部 X 光影像分類技術：自適應形態神經網路的應用 　Ch22　基於單類二進位遮罩的土地覆蓋影像分割 　Ch23　 FPA-Net：用於土地覆蓋影像分割的頻率引導定位注意力網路 　Ch24　基於隨機對抗式攻擊防禦的醫學影像退化標記激勵網路 　Ch25　用於防禦的自適應影像重建對抗式攻擊 　Ch26　基於決策樹的高效能摩托車多車牌偵測辨識系統 　Ch27　透過機器學習方法預測藥物毒性 　Ch28　統計小型車輛和人群的新型多資料增強和多深度學習框架 　Ch29　深度混合神經網路及其在息肉偵測的應用 　Ch30　利用全局限制對比度自適應直方圖均衡化增強醫學 X 光影像