應用案例

「Python語言深度學習應用」課程從類神經網路理論發展沿革開始介紹，涵蓋非監督式與監督式深度學習模型，透過案例介紹常用工具框架OpenCV、Keras、TensorFlow與PyTorch，輔以整合式開發環境Jupyter Notebook或Spyder進行實機操作，逐步達成深度學習精準建模的目標。

AI在視覺任務上已可達到超越人類的水準，透過專家標記的少量資料訓練視覺任務AI，可大幅度降低人力需求及人工失誤。 榮光科技研發的關係人指紋排除系統即是一例：指紋是刑案現場勘察的重要證物之一，當某一案件發生，鑑識人員採集到數枚案發現場指紋後，必須先排除關係人（如被害人等等非嫌犯）指紋，避免後續比對追查嫌犯之鑑定資源浪費。然而現場蒐集到的指紋通常是不完整、破碎的指紋，因此無法直接採用現已大量使用的手機或安控系統的指紋辨識系統來進行排除關係人指紋的工作。所以全台各刑事鑑識中心仍需靠鑑識人員人工目視比對，不僅耗時，也有人員比對品質不一的問題。 榮光科技的關係人指紋排除系統使用針對指紋影像處理而設計的 deep convolutional network，能夠從複雜的背景中辨識出指紋特徵點。系統在完全沒有假比中false positive的情況下，於警方實際測試資料中達到7成5以上之準確率。系統協助警方大幅降低工作人力成本並達到極低失誤率。

若水 AI 數據服務團隊致力於為企業提供大量、安全、高品質的標註數據，並針對電腦視覺相關的數據研發智慧標註平台，配建多元標註工具，設計完善的品管系統及回饋機制，提供整合性的數據處理服務，讓 AI 能精準學習。 我們的客戶類型已遍及兩岸三地及日本市場，涵蓋安防監控、電子商務、自動駕駛、工業 4.0、智慧醫療、人臉辨識以及語音和語意分析…等 AI 應用。我們的客戶來自台灣、日本，包括日商Incubit、Skydisc 、ASUS、工研院、中華電信、雅婷、新竹市政府、台灣智慧駕駛股份有限公司、台灣人工智慧實驗室、資策會...等。AI 應用涵蓋自駕車、橋梁公共安全、瑕疵檢測、電商、智慧農業及智慧醫療。

市中心舊城區第二期路網壅塞告警機制與路網動態號誌策略，主要範圍包含成功路(含)以南、府前路(不含)以北、金華路(含)以東、北門路(含)以西，透過影像式自動化路況偵測系統、路網動態號誌策略，達到道路即時監控、動態控制及增進道路交通運行效率之目標。

鑑於產業數據採集技術的逐年升級以及智能化辨識技術逐漸成熟普及，為有效執行環境數據的蒐集以及建立有效的空品污染源的來源蒐集與比對辨識，本計劃規劃建立一套具備整合路口機動的未定檢車輛辨識、機車AI判煙偵測與空品偵測蒐集以及結合噪音數據採集來進行建立多元化環境污染源蒐證數據庫，未來可依照個案需求或是針對區域屬性進行長期性採樣蒐證研究計畫來分析各地區污染源種類以及驗證污染源之間的關聯性。數據雲端服務平台分析功能:路口移動車輛AI黑煙汙染源及車輛類別偵測，移動源AI車牌偵測及辨識，路口車流量偵測及種類分類(大車/小車/機車)。

本產品專注於研發智慧加護病房(ICU)核心技術，將重症照護流程最適化用以提升醫護工作效率，作業環境無紙化，可降低整體醫療資源支出。經由自動化蒐集和整合醫院電子病歷紀錄與各項儀器之生理數據，進一步進行分析，並以人工智慧技術預測高風險重症病人相關之合併症與併發症(如:敗血症)。除此之外，我們的產品還支援遠端重症ICU照護，可提供遠距多點監控之重症照護服務，有效地解決全球重症照護人力資源短缺問題。

英登股份有限公司除提供AI演算法開發服務外，亦可依照顧客內部需求規劃與執行AI 教育訓練課程，建立員工 AI 能力養成體系。主要目的在於推動 AI 於日常工作之實務應用，規劃主題課程，協助同仁理解AI 基本概念、學習AI 應用工具操作，促進內部流程優化與效率提升。舉例來說教育訓練規劃為期四個月的 AI 應用教育訓練，共 19 小時課程，透過每月一堂主題式教學，循序涵蓋 AI 基礎與 Prompt 實務、Gamma 簡報應用、ChatGPT＋Colab 資料分析，以及 Make 自動化流程，讓員工能系統化理解 AI 工具並完成情境實作，逐步培養實務應用能力，推動AI 技術在日常工作流程中的落地與推廣。

觀光為臺灣重要的經濟之一，臺灣各景點每年的觀光人口從20~100萬人不等，透過人流的數據，於景點拍照打卡進行 AI 影像分析，分析各地區景點人流、年齡層、性別與情緒…資訊，提供景點及有關單位以利後續商業決策及應用，促進台灣的觀光經濟發展。此專案可延伸性應用於COVID19防範，如：2019年4月份全台11處景點警示新聞，可透過此系統提供民眾資訊，及群發告警，避免群眾群聚感染的風險。

漆料產業所謂的電腦配色,僅為從現有色中挑選在進行配色,若遇到新色實則無法調,皆仰賴師傅的經驗進行調配,因此遇到新色時皆要重頭調配,耗費了許多的人力與時間,且每個師傅因調色習慣不同,所配出來的結果一樣但成本卻差異很大。因此欲透過 AI 的導入,透過 AI 模型的訓練,讓 AI 可直接找出最接近的配方與最省成本之配方。AI 智慧辨色系統,系統可達到色彩分析,自動調配並依據成本進行排列,協助企業追求最佳化成本與利潤。

奕瑞科技將Deep Learning 演算法極盡所能的在各個領域做出落地的解決方案，除了本身精研的核心演算法之外，還能貼近客戶的需求，與客戶共同討論出最適合的解決方案，並且跟著客戶的SOP，不斷地做滾動式的來回討論，以期用AI 人工智能技術，真正改善客戶在管理上的困難。其解決方案包含解決員工需要監看包商是否違規，交由演算法來判斷，能避免掉人與人之間的摩擦，並且節省了大量的人力監督。另外，AI/AOI 瑕疵檢測也解決了傳統瑕疵檢測過多的誤殺（判）造成現場作業的混亂以及不必要的浪費。

透過AI 銷售員，讓使用者能以說話或打字的方式諮詢，詢答關於售前商品、售後使用、服務及相關權益等內容，只要講一句話，透過即時語音轉文字的功能，幫客戶找到答案並回覆；更能舉辦線上活動，推廣新商品及服務內容，促進客戶、用戶與品牌的互動率及黏著度；最後能將用戶的發話、互動內容轉化為可分析與應用的數據，提供更即時、精準而優質的客戶服務體驗及速度。

XCockpit 平台由三大核心模組構成，每個模組都深度整合了 AI 技術，實現自動化分析、偵測和應變： 端點安全態勢管理 (Endpoint)：  自動化案件管理：告警不再被動處理，而是透過 AI 分析，自動建立和管理案件，提升團隊效率。  視覺化根因分析：AI 模擬攻擊路徑技術，自動歸納事件關聯，並以視覺化方式呈現根因分析，讓案情一目瞭然。  AI 即時案情解說：獨特的資安專用 AI 模型，能提供中文案情摘要和處置建議，協助管理層快速掌握狀況。 帳號安全態勢管理 (Identity)：  帳號衝擊分析：AI 模擬帳號衝擊分析，預視駭客可能的攻擊路徑 (Attack Path)，揭示企業特權邊界。  監測威脅先兆：監控異常的特權帳號活動，即時偵測常見的 AD 帳號攻擊手法，識別攻擊先兆。  量化身份管理：掌握身份攻擊面 (Attack Surface)，量化企業 Identity 安全指標，提供整體安全態勢。 外部資產曝險管理 (EASM)：  數位資產調查：持續監測對外曝露的服務和數位資產，提供外部攻擊面可視化分析，掌握企業資安破口。  評估資安態勢：提供即時的風險評估、整體資安態勢指標和處置建議，協助資安人員迅速採取行動。  虛擬 AI 情資助手：提供企業風險評估、資安合規報告，並彙整重大資安事件重點，協助掌握全球駭侵資訊。

在企業數位化轉型的過程中，知識中台已成為提升企業競爭力與營運效率的核心技術。透過LLM（大型語言模型）技術，知識中台能夠進行語意判斷，理解使用者需求，並透過智能互動引導目標，完成各類任務，確保企業內部知識的有效運用與流通。

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。

AI人工智能音樂合成技術可以達成音樂自動合成效果，使用者只要透過鍵盤輸入四小節的音樂，系統就可以在30秒內譜曲完成，即便是沒有樂理背景的使用者，也能在 AI 人工智慧的協助下快速完成ㄧ首樂曲。這套音樂合成系統，結合深度學習卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）和生成對抗網路（GAN）等模型，達成到「一秒創造大師級的音樂」、「音樂風格譜曲」、「組曲譜曲大師」等人工智慧音樂自動合成之目標。 本項技術除了可以協助創作者完成樂曲創作外，還能即時產生即興背景音樂並適用於餐廳、咖啡廳等公共場所，同時兼具互動娛樂效果。本技術能以App和電腦軟體形式，來整合實現於 AI 音樂合成系統。