應用案例

教育訓練是目前各企業中，所不可或缺的一環，無論是要提升公司內部人員的素質及競爭力，或是大型建案、施工案中，每天必須開的工具箱會議，甚至是在極度危險的工作地點，必須完成的工業安全衛生課程，在在顯示這些課程的重要性，企業主無非是希望能提升企業的競爭力，降低公傷發生的機率，此系統可協助解目前在培訓課程中，學員或員工的專注力，透過報表的分析，可對課程品質及學員的專注力做評估及進行調整，也可對專注力較弱的學員做再次加強的輔導，有效提升學員的認知，並降低工安事故的發生。

透過AI資料思考工作坊之教育訓練，實施方法為理解資料科學與人工智慧專案規劃流程，進行問題定義、資料盤點、預期效益以及後續行動規劃的完整演練，提供改善營運成效及服務創新。

我國針對自然水體之監測始於民國65年，初期監測重點在於河川水體之水質，直至民國82年及91年才開始針對水庫及地下水水體執行例行性之監測。截至目前為止，台灣現行之水質監測方式仍多以人工採樣後送實驗室檢測為主，然各水體之水質監測作業乃由各機關依執掌辦理，囿於各機關監測水質之目的不同，往往監測數據缺乏一致性規劃或持續性維護，部分資料格式不相容、資料品管或精度不一致等因素，導致額外耗費人力、成本於確保資料格式轉換及內容正確性，限制了資料的流通及應用。本計畫在林正祥環工技師的多年現場診斷顯微觀察下，獲取非常寶貴之指標性功能微生物影像資料，將此藉由AI的輔助，對自然水體之診斷與監控，將發揮控訴即時之功效。

台灣大哥大旗下的線上音樂與影視串流平台 (myMusic & myVideo)，利用個人化影音推薦技術解決內容與用戶數不斷成長所導致的媒合效率偏低問題。 提供技術的工研院巨資中心透過巨量資料分析平台處理大量內外部異質性影音內涵資料、中繼資料、用戶行為資料；結合用戶偏好分析、內容導向推薦、協同過濾推薦以及多種統計與機器學習方法，建構可滿足個人化推薦運算之複合式推薦系統，同時改善過去由PM人為決定推薦內容的作法。

透過整合進企業現有的客服系統輸入對話雙方的語音，經過資料預處理後分離出不同的對話人員，再分別分析其情緒，此資料透過 API 會傳給客服系統，可以根據分析結果以分時情緒變化圖的方式呈現出來，可有效呈現客服人員在服務過程中，雙方的情緒變化，進而分析客戶對於服務的滿意度，進而讓客服中心的營運主管可透過AI 進行客服人員品質檢測，解決原有質檢流程人工隨機抽樣，進一步精準分析客服中心整體營運狀態，透過語音情緒分析技術可以有效衡量客戶的有效性與真正效益等指標，解決客服中心進行質檢瑣碎的人工流程及透過AI 增加客觀的分析維度改善整體客服中心的營運績效。

無人機是利用程式控制操縱的飛行器，作為「天空中移動的第三隻眼」，為交通領域的安全監管和應急處理帶來了很大的便利，因此臺北市政府利用無人機機動特性快速蒐集市內欲監測位置之影像數據，再透過AI技術分析車流狀況、紅綠燈、人口蓋等路面設施之現況，期望藉由無人機定點以及巡檢航拍的功能達到迅速座標化、數據化、3D模組視覺化等目標，以提升交通局交工處對於事件處理之效率和後續資訊歸檔之完整性。

AI醫療已蔚為趨勢，但醫療研究者常因資料蒐集、標註資料、撰寫程式語言和反覆調校訓練模型花費許多的時間與精力。沐恩生醫憑藉與許多不同醫師合作解決AI問題累積的經驗，特別研發出讓醫學研究者不用寫程式即能一鍵自動建模，直接自動處理AI機器學習所需要之特徵工程、模型選擇、調整參數、模型評估等冗長的處理流程，成功打造MAIA人工智慧自動化完整解決方案平台，協助研究者高效生成專屬的分析及預測模型、加速AI臨床應用 ，不但能建立混合數字、文字、圖形、波形複合資料的模型，同時以遷移學習的方法，讓產出之模型可以共享、疊加，進而衍生模型市集，讓研究模型變成分散式合作和分潤的新商業模式，對加速AI智慧醫療進化提供了整體的解決方案。 除醫療影像外，沐恩生醫亦積極發展人工智慧應用於醫療數據之判讀與預測， 以及利用自然語言處理技術，協助生醫資訊學之研究發展，運用此技術除已擴增MAIA平台功能可以透過問句方法大量閱讀與摘要醫學期刊，更可將文字、數字變成向量，運用AUTO DL+GCNN模型加速創新開發，如蛋白質與疾病的關係、蛋白質與藥物的關係，希望能對台灣生技醫療產業的創新及發展做出更大的貢獻。

本系統整合AI時間序列預警模型、AIoT感測設備與雲端平台，針對室內外水產養殖環境提供即時監控與智慧決策支援功能。透過整合溫度、鹽度、pH、溶氧等多種感測參數，實現養殖池多通道監控。系統能進行餵食行為辨識與餌料優化，降低飼料浪費，同時提供異常預警通知與數據視覺化介面，支援業者遠端管理並提高單位面積養殖效益。

過往文件資料的彙整、分類、分析作業皆需仰賴大量人力的處理及判讀，除去高昂的人力與時間成本，透過人力進行這類型工作無可避免會出現人為誤判的情形，往往需要進一步的檢查、驗證，方能確保解析結果的正確率在可接受的範圍內。藍星球資訊將自主開發的自動化資料豐富程序(ADEPT)，搭配改良後的長短期記憶網路(LSTM)、語意向量(word2vector)、深度學習(kNN)等機器學習模型整合為【透事THOUGHTS】系列技術，運用AI演算法自動剖析文本，將巨量文字資料進行智慧分類、自動摘要、詞彙萃取、情緒感測、精準推薦及觀點聚類等分析，協助使用者從中提取可供加值再利用的各式特徵資料。本技術常應用於典藏資料、知識文件、書籍文章、開放資料等各類型中文資料，亦可串接於各種規模資料庫的建置。

從大數據的資料預處理、AI 模型的訓練、一路最終至 AI 預測應用部署的複雜流程中，企業經常因不同階段所需的異質環境、多種運算架構、甚至跨部門的協作而困擾。透過 Gemini AI Management Console 打造出便利企業組織進行跨單位 AI 專案協作的 GPU 管理節點，協助企業更有效率地從海量資料挖掘出更好的商機。 雙子星的Gemini AI Console能夠幫助IT管理者在單一平台上管理數台至百台的GPU及CPU 伺服器的實體與虛擬資源，並可依據組織分工與AI專案管理需求來進行相關客製化開發，有效提升GPU資源的使用率，更大幅簡化企業導入AI的IT複雜度。資料科學家與AI開發人員可透過內建友善的使用者服務入口，便利地自助式快速開啟大量預載大數據與AI工具的運算叢集環境，將底層運算架構建置化繁為簡，只需透過網頁表單輕鬆點選，即可開啟各種所需的AI運算工具服務，研發人員進而能夠將時間與人力資源專注投入在核心演算法上，加速AI產品研發效率（Time to market）。

透過線上平台的學習，搭配AI技術的科技力量，打造屬於數位智能學習的環境，讓使用者更輕鬆、更簡單、更有趣。

在競爭激烈的數位市場中，高品質且客製化的內容已成為企業成功的關鍵因素。然而，傳統的文案創作方法面臨著諸多挑戰：耗時費力、難以快速針對不同目標受眾生成個性化內容、缺乏數據支持的創作策略，以及人工撰寫可能導致的一致性和規模化問題。有鑑於此，我們提出了「文案大師」計畫，旨在革新內容創作流程。這項創新不僅能夠大幅提高內容創作效率，還能實現大規模的個性化內容生產。通過利用先進的人工智能技術，我們期望顯著提升文案的質量和相關性，同時幫助企業更精準地與目標受眾溝通。「文案大師」的開發體現了我們對未來內容行銷的願景：高效、精準、客製化，並且完全由數據驅動。通過這個工具，我們希望為企業提供一個強大的競爭優勢，使它們能夠在瞬息萬變的數位環境中快速反應並脫穎而出，實現持續增長。

鋼鐵業係屬高耗能產業，據統計顯示，鋼鐵業的能源消費與二氧化碳排放比例在全國工業部門中排名第1位。尤其煉鋼製程中的數種主要加熱爐如電弧爐(EAF)、電渣重熔精煉爐ESR 、真空電弧精煉爐VAR 和真空感應熔解爐VIM等用電量都極高。 其中最重要的在於煉鋼過程中，若全廠用電設備包含前述煉鋼爐若同時投入生產時將導致用電超約，導致鉅額的超約費，造成生產成本的巨大負擔。因此如何配合煉鋼作業同時避免超約罰款，是業者迫切要克服的難題。

傳統保全業者或社區大樓保全須以固定人力執行長時間重複關注且99.99%時間均浪費在等待，或是傳統感測器均只能偵測單一特定狀況。 而近年的人形感測監控於演算技術不成熟的狀況下，誤報率非常高（已經星堡實證），反而更增加客戶與保全業者的困擾與成本浪費。 本公司的分散式節點暨邊緣運算能有效降低誤報，且經由收集得之影像，能更精進影像識別能力，並且於系統學習之後，可經由線上更新客戶端系統，與傳統設備無法更新或更新困難相比，本系統更為靈活，且效率更高。

生產製造公司83％的資訊長認為，設備維護以及總體資產分析最佳化為提升企業競爭力之最主要途徑。「機台故障預診斷」是一套人工智慧（AI）與機器學習的系統，分析機台所產生的製程資料，進行即時監看、預測並以視覺化資料呈現，讓產線管理者可以掌握設備的健康狀態。