AI建模師的角色及其技能培育

【附件C】AI建模師(ModelArchitect)的角色及其培育By高煥堂任教於長庚大學.智慧醫療創新研究所.AI課程一、全球AI產業發展的轉折點運算力。此三力幫助AI產業(即AI產業化)，AI才壯大幫助各行業(產業AI化)。.專家直覺知識力----建立各行業的知識圖譜，支持GraphAI。.AI建模師創新力----培育〈科技+美學〉跨領域人才。.大數據運算力----強化EdgeAI晶片生態鏈，開發EdgeAI作業系統軟體。從兩家近年來火爆的機構來看，一個就是剛剛發佈ChatGPT的OpenAI，另技巨頭他們似乎並沒有特別明顯的優勢。這些資訊透露了什麼呢？其意味了：AI商業化之路，從演算法創新，踏上飛的模型，以新的形式巧妙組合起來，竟然飛上天，傲遊天際。二、台灣AI產業生態的成功要素生態的Container是硬體MB(主機板：MotherBoard)和軟體OS。還有，台積電半導體生態的Container是IC晶片。以及耐能公司EdgeAI生態的Container是AI加速晶片。一個產業園區，涵蓋人、事、時、地、物、金流等各種要素，其中在<物>來認識一下Continer的特徵，有三項特徵：在自然界的生態演化物種，也處處可見這種Container。例如，這朵花的花蕊，就是Container：外型很一致，內含各不相同，又重複組合成為一朵花。自然界有機次序(OrganicOrder)。在最具爆發力的工業設計品中，你常常可以發現其傑作具有其特色：「簡單造形、內涵不同、無限重複」。貨櫃(集裝箱)就是典型的單純造形，它兼具了「簡單造形、內涵不同、無限重複」三項特質。更重要的是：它帶來無比巨大的商業潛力和暴利商機。例如，台灣最大船運公司就是從貨櫃起家的。長榮海運公司總裁張榮發先生在其回憶錄上寫道：「為了配合貨櫃化運輸時代的來臨，海運事業的整體運作型態也產生了重大的轉變，無論在海上運送、碼頭作業以及陸運轉接上，都有革命性的改變。陸上拖車運輸業應時而興，扮演極為重要的角色，以貨櫃拖車配合貨櫃船運輸，具有簡化包裝、防止竊盜、加速貨物搬運及便利關務檢驗等優點，使貨櫃運輸作業更加靈活。為了能確實掌握海上及陸上的運送服務品質和效率，就率先於1973年9月成立了長榮運輸公司。」只要擁有上述三項特質的工業設計品，都會具有無現活力和巨大商業潛能。在許多革命性轉折裡，經常出現貨櫃(Container)的身影。貨櫃是創造「序中有亂」的利器，是承先(包容既有之繁雜)和啟後(創造新的序)的有效手段。用來容納多樣化而繁雜的物品；這種情形稱為：序中有亂(變化)。序中有亂的巨大威力，改變了整個運輸產業，也改變了人們的生活。於是，從Container的視角，可以清晰看出臺灣AI產業(生態)發展的康莊大道：培育AI建模師，基於Container設計出形形色色、百花齊放的AI模型元件，然後重複組合出各種創新產品和應用。那麼，在AI產業生態中，這種貨櫃(Container)的身影是什麼呢?答案很可能是：潛藏空間(LatentSpace)。例如，2023年初紅透半天邊的ChatGPT，非常依賴潛藏空間(即貨櫃身影)。例如：ChatGPT的內容創造(create)、輸出(output)、組合(synthesis)都是在潛藏空間(LatentSpace)裡完成的。再觀察其他AIGC相關的各項產品，如StableDiffusion、DALL-E、以及Midjourney，可以發現處處出現貨櫃的身影。三、AI建模師的角色與人才培養AI建模師的職責：組合模型、訓練模型。亦即把一群不會飛的模型巧妙組放生命力，不僅生生不息，且無盡繁榮。台灣如果沒有積極培育優秀〈AI建模至於AI建模師的職責是什麼呢?我們來問問ChatGPT，聽聽它的解說：AI建模師(AIModeler)是負責創建和開發AI模型的專業人員。他們的一1.數據準備：AI建模師必須通過清理、轉換和規範化來為AI模型準備數據，2.模型選擇：基於要解決的問題和可用數據，AI建模師必須選擇合適的AI模型架構和演算法來使用。3.模型訓練：AI建模師使用準備好的數據訓練AI模型以優化其性能。模型的性能，以確定其有效性。5.模型部署：AI建模師將經過訓練的AI模型部署到生產環境中，確保它可以用於對現實世界進行預測。6.模型維護：AI建模師負責根據需要維護和更新AI模型，以確保其持續性能。7.技術專長：AI建模師必須具有強大的技術背景和AI、機器學習和深度學習方面的專業知識，才能開發有效的AI模型。總而言之，AI建模師在AI系統的開發和部署中發揮著關鍵作用，並負責確保其性能和準確性。接下來想想：如何培養AI建模師?我們繼續問ChatGPT，聽它的解說：教育AI建模師沒有千篇一律的答案，因為所需的培訓和技能可能因AI的員：包括線性代數、微積分、概率和演算法。2.編程技能：AI建模者應至少精通一種編程語言，例如Python，並具有使用TensorFlow和PyTorch等機器學習和深度學習庫和框架的經驗。3數.據操作和分析：AI建模人員應該具有處理大型數據集、清理和轉換數據以及使用統計技術分析和解釋數據的經驗。4.機器學習概念：AI建模者應該對監督和非監督學習有很好的理解，包括決策樹、隨機森林、k最近鄰和神經網絡。神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)和生成對抗網絡(GAN)。6.道德和責任：AI建模者應該意識到AI的道德和社會影響，並能夠做出將這些考慮在內的決策。7.真實世界的經驗：AI建模者應該有處理真實世界項目和將模型部署到生產中的經驗，因為這將幫助他們理解創建和部署AI系統所涉及的實際挑戰。技能和知識可能會有所不同，具體取決於正在開發的應用程式。當我們培養了AI建模師，而全球AI產業也持續演化，則這些AI建模師，了。四、抓住AIGC產業大潮流2022年被稱為是AIGC元年。AIGC是通過AI技術來自動或輔助生成內容，從字面來看，AIGC並不難理解。AIGC全稱為AIGeneratedContent，對應互成內容）等概念。重要突破也赫然在列。未來十年，AIGC將顛覆現有內容生產模式，可以實現以十分之一的成本，以百倍千倍的生產速度，去生成包括AI繪畫、AI作曲、AI視頻、AI寫作等AI原創內容。而這些AI原創內容只有經過版權登記，才能成為新型資料要素，進入流通和交易市場，融入數位經濟大發展。AIGC是元宇宙content最佳創作者。為什麼AI會創作呢？當今AI是基於對話、網路文章)中學習作品的形式、風格、情緒等。來給AI學習，謂之：訓練。AI從人類作品中學習到人類專家(創作者)的招式(Patterns)和風格(Style)。如同金庸武俠中的楊過、小龍女向大俠們學習了許多武功招式。經年累月，楊過和小龍女，學而時習之，逐漸地在內心深處沉澱出招式背量作品的創作招式和風格，逐漸地在AI模型內部的祕境中沉澱出招式背後的精AI也能從其無招祕境中的精華神韻，生出千變萬化的新招式，也就是新作品、新內容(Content)。這種新創作新內容，就謂之：AIGC(AIGeneratedContent)。貓+野貓〉組合成GAN大模型。而<訓練生成型AI>是最有競爭力的子行業。五、AIGC潮流下，台灣AI產業的康莊大道堂教授團隊)目前的做法是：開發自己的GraphAI(本家丫環)，搭配ChatGPT(外識圖譜)來支持GraphAImodel。ChatGPT可減輕丫環的開發成本，給最終用戶更廣的commonsense。系統)的$，低成成建模、訓練家貓，幫各企業省$，咱們就有利。因為野貓已服野貓〉組合成GAN大模型。換句話說，ChatGPT仍是位創新組合食材的炒飯快手，還需搭配您自己的素材，才真正創新大廚師。它(向量)，融合進去ChatGPT的隱藏空間裡。所以，逐漸地家就戶戶都需要〈AI建模師〉來建模、訓練，然後融合成有人如何使ChatGPT，而是在於企業的家貓(GraphAI)如何與外來野貓(ChatGPT)交互話，來引導野貓發揮其天份做出極佳的內容(ex.文案)。我(高煥堂教授團隊)的做法是：把野貓做出的文案交給(輸入)家貓，由家貓AI自動在文案內容貼標注(Label)。家貓AI再把貼好標注的文案，交回給野貓，引導(Prompt)野貓重新生成優化內容。環)，搭配ChatGPT(外來的格格)。NER將成為家貓(丫環)的重點。然後最有創意的是：野貓ChatGPT的輸出檔，成為家貓GraphAI的輸入資料。就如同醫療AI的NER模型閱讀病歷檔一樣，小丫所以AI建模師訓練家貓成為最佳的promptAI來引導強大野貓。用AI跟AI對話，才時髦高效。以人跟AI對話，太Low了。歡迎加入高教授的〈建模師俱能力，它愈強大對專家直覺的需求愈大。茲說明GraphAI，如下：傳統的機器學習和深度學習工具專門用於簡單的數據類型。就像具有相同結構和大小的圖像(Image)。GraphData非常複雜，給現有的機器學習演算法帶來其中節點可以有不同數量的鄰居。聯。圖神經網絡(GNN)是一類深度學習方法，旨在對圖描述的數據進行推理。GNN是可以直接應用於圖的神經網絡，並提供了一種簡單的方法來執行節點級、邊緣級和圖級預測任務。CNN背後的核心概念引入了隱藏的卷積和池化層，以通過一組內核形式的感受野來識別空間局部特徵。關鍵點：GraphAI是處理圖形結構的大數據，而一般的AI都是處理向量(Vector)和矩陣(Array)結構的資料(數據)。茲說明<知識圖譜與GraphAI>，如下:而隱含的模式資訊，這種優勢對完成關係補全任務具有十分重要的作用。業務圖譜。GNN技術對電影業務圖譜進行建模，在電影流行度預測上效果表現十分出色。GNN本身是一種深度模型，與推薦系統結合之後，多層GNN模型可以更好地捕捉使用者與商品之間的高階協同關係。七、發揮行業(及企業)的專家直覺知識力專家。醫師專家觀察病狀(果)，然後把其病源(因)告訴AI。AI擅長從觀察(問聞望)的症狀(果)進行歸納。但AI的天生缺點是：沒有果因推理能力。於是AI就具備了〈對症下藥〉的”切”能力了。然後再依因果推理，而預測對症下葯之後的健康復原狀態了。如果沒有專家直覺的注入，AI只是一個統計回歸分析演算法而已！每一道科技新潮流的湧現之際，誰能更精確掌握〈科技〉的〈人〉之間的稱為：用戶。所以，大家熟知的UI/UX，一直是一項關鍵點。來協助AI將其擅長的大資料歸納性推理，有效転化、串聯出強大的因果性邏輯推理。因之，掌握AI與企業領域專家(domainexpert)族群之間的銜接點，將會是未來10年新科技潮流的大驘家。16:45高煥堂一般在介紹ChatGPT試想：廚房中的專家直覺存在那裡呢？答案是：ML(機器學習)。例如，從畢卡索畫作學習。也就是學習大畫家的經驗直覺(如畫作風格)。(果)，因是什麼？AI知道嗎？高老師把其經驗直覺告訴AI：因為中彩票了。AI就畫出一隻手足舞蹈的企鵝圖像。即是AIGC。循的入門步驟：和未加權圖等。2.學習機器學習基礎知識：對機器學習的深刻理解對於學習GraphAI也很重要。研究監督學習、非監督學習和強化學習的基礎知識，以及線性回歸、決策樹3.瞭解圖神經網絡：這是圖AI的關鍵組成部分，涉及將神經網絡應用於圖結4.實踐：親自動手做一些項目。您可以使用PyTorchGeometric、DeepGraph5.保持更新：GraphAI是一個快速發展的領域，讓自己瞭解該領域的最新研究討論。除了上述步驟，您還可以考慮參加在線課程或註冊結構化課程來學習GraphAI。關於專家直覺與AI之間的關係，我們來問問ChatGPT，聽聽它的建議：做到這一點，人工智慧系統需要深入瞭解它們所工作的領域。這領域專家的直覺和專業知識，他們對特定領域的細微差別和微妙解場地。例如，醫療AI系統可能設計用於根據症狀和患者病史診斷疾病。為了做包括瞭解不同疾病的成因和機制，以及不同症狀和潛在病症之間的關係。通過結合領域專家的知識和直覺，人工智慧系統可以做出更明智和準確的智慧系統的開發和部署。動提取的，可用於各種任務，例如問答、推薦系統和資訊檢索。另一方面，領域專家直覺(ExpertIntuition)是指個人在特定領域積累的力。知識圖(KG)和領域專家的直覺之間的關係是互補的，因為兩者都可以用來體之間的關係，或者提供關於圖中實體的額外資訊，這來源獲得。相反，知識圖可用於支援和驗證領域專家的直覺，提供額外的資訊和證據來支援他們的決策和見解。八、AI建模師的<藝術&美學>素養<科技工程>與<美學設計>的跨領域人才。因而產生兩項缺陷：從台灣與韓國的比較就很清晰了。相關企業的持續繁榮。上”。AIGC潮流就如同一個巨大的海流，我們就能水漲船高：積極培育台灣<科來促進AI工程師(含IC硬體工程師)與美學設計師，融合交流，逐漸孕育出台灣新一代的<科技與美學>跨領域人才(簡稱：科技美學人才)。如下圖：圖(片來源：Google圖片)如上所述，一方面AI技術連結到文創領域，形成AIGC的風潮。另一方面AI連結到IC硬體領域，也帶動了AI硬體加速晶片的蓬勃發展。於是，迎來一權)。如下圖：幅提升台灣IC晶片銷售和營收。圖：設計和視覺藝術的原則，這有助於創造具有視覺吸引力和美感的人工智能生成的圖像、視頻和動畫。造性輸出和輸出的AI模型。例如，具有美學素養的AI建模師可以訓練AI模型生成特定風格的藝術品，例如印象派或立體派。此外，藝術和美學素養可以幫助AI建模師了解不同藝術風格和運動的文化和歷史背景，這有助於創建具有文化敏感性和文化意識的AI生成輸出。總之，雖然藝術和美學素養並不是AI建模師的基本技能，但它們可以提供有價值的觀點和見解，從而提高AI生成的輸出的質量和創造力。面則以AIGC來連結到文創&美學設計行業，逐漸融合出更多科技美學跨領域人才。九、AI架構師需要AI晶片的知識嗎?近10年來隨著訓練成熟的人工智慧神經網路(ANN)模型逐漸增多，邊緣(Edge)推論專用的<AI晶片>也日益受到重視，這種晶片簡稱為：EdgeAI晶片。AI晶片可以針對某些特定功能而進行優化，例如刪除不需要到高效、省電低功耗的特性，因此適合於各領域的Ed手機、多功能機器人、區塊鏈(NFT)及串流影片或遊戲等等，都將需要一個重要的共同元件，就是：EdgeAI晶片。體與電信產業趨勢預測。此報告裡提到：<EdgeAI晶片在2020年的銷售量預估突破7.5億組，較2017年高AI晶片相較於傳統晶片有效率及速度提高、體積較小、成本較低、用電量及廢熱産生較少的優點。過去比較複雜的運算必須要在雲端處理，對企業來說資料上傳或下載的過程中可能有資料外泄的安全性問題，而EdgeAI晶片可以讓裝置本身進行複雜的運算工作，因此提高了企業的安全性。>功耗)，非常適合應用於AIoT裝置上。如下圖：作品的無限複製及傳播，將能大幅提升台灣IC晶片銷售和營收。訊、影片，甚至3D模型和程式碼。而AI晶片與AIGC又是息息相關的。關於AI建模師的IC晶片知識方面，我來問問ChatGP作為AI建模師，瞭解EdgeAI晶片在某些情況下會有所幫助。邊緣人工心。邊緣人工智慧晶片是專為在邊緣設備上運行人工智慧模型而設計的專用晶片，具有低功耗、體積小和實時處理能力。以下是EdgeAI晶片的知識如何對AI建模師有益：1.瞭解邊緣設備的限制：與雲服務器相比，邊緣設備的計算能力、內存和存儲空間有限。瞭解EdgeAI晶片的AI建模師可以設計針對這些限制進行優化的模型，從而帶來更好的整體用戶體驗。2.提高部署靈活性：邊緣AI晶片允許將AI模型部署到各種設備上，從智能相機和無人機到工業機器。具有邊緣AI晶片知識的AI建模師可以設計可部署在各種邊緣設備上的模型，從而提高部署靈活性。3.改進延遲：通過在邊緣設備上部署AI模型，與在雲中部署模型相比，可以減少延遲。瞭解邊緣AI晶片的AI建模師可以設計模型，利用邊緣設備提供的低延遲優勢，從而改善用戶體驗。總之，瞭解邊緣AI晶片在某些情況下對AI建模師有幫助，尤其是在邊緣設備上部署AI模型時。但是，它並不是所有AI建模任務都必不可少的，而是取決於特定的用例和要求。綜上所述，藉助AI潮流，一方面以AI晶片來連結到半導體IC產業。另一方面則以AIGC來連結到文創&美學設計行業，逐漸融合出更多科技美學跨領域人才。同時，台灣是AI晶片的肥沃土地，而AIGC技術如同雨水般灌溉這片土地，台灣的科技美學應用，將蓬勃發展。十、培育AI建模師的<基礎課程>這是我(高煥堂教授)在竹科的<AI建模師培訓課程>。AI模型開發招式及晶片化策略課程緣由：