2025 10 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧架構 （1）技術底層 A. 資料處理與分析（Data Processing and Analysis）B. 演算法（Algorithm）C. 機器學習（Machine Learning）D. 深度學習（Deep Learning）E. 專家系統（Expert System）。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

 

2025 10 23 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 人工智慧架構 （1）技術底層 A. 資料處理與分析（Data Processing and Analysis）B. 演算法（Algorithm）C. 機器學習（Machine Learning）D. 深度學習（Deep Learning）E. 專家系統（Expert System）。TTQS 人才發展品質管理系統 Talent Quality-management System 若想要追求金牌 國立臺灣大學 臺灣師範大學 EMBA 找左永安顧問輔導 AI-ESG- PMP- HRD- ICAP- IPAS 人力資源管理 專案管理 品牌管理 策略管理 關鍵就業力 共通核心職能 師資 左記歐洲商行 安永經營管理顧問

人工智慧架構

人工智慧  的實現  依賴於   一個多層次的架構，

每一層   都扮演著關鍵角色，

從  基礎技術  到  應用開發，最終落地於   實際場景。

以下為其主要構成：

（1）技術底層

技術底層  是人工智慧  運作的基礎，提供必要  的

計算能力、數據支撐   與  核心演算法。

主要包含以下要素：

A. 資料處理與分析（Data Processing and Analysis）

      AI 的 核心 在於 數據，資料處理 包括  數據  清理、整合、儲存 及 分析。

      關鍵技術

     如   1.ETL（Extract, Transform, Load）流程

            2.資料庫管理  

            3. 大數據處理平台（如Hadoop、Spark 等）。

B. 演算法（Algorithm）

      為AI 的   邏輯基石，用於   解決問題  及   提供決策支援。

      常見的演算法包括

      1.   迴歸分析（Regression Analysis）、

      2.  分類演算法（ClassificationAlgorithms）、

      3.  決策樹（Decision Tree）與

       4. 基因演算法（Genetic Algorithm）等。

C. 機器學習（Machine Learning）

   AI 的  學習過程  透過  資料訓練模型   來  預測  或  分類， 

     常見技術如

     1. 監督式學習（Supervised Learning）、

     2. 非監督式學習（Unsupervised Learning）與

     3. 強化學習（Reinforcement Learning）等。

D. 深度學習（Deep Learning）

    構建於   人工神經網路   基礎之上，適用於  處理   非  結構化數據，

    如

     1. 語音辨識、

     2. 影像 處理與

     3.自然語言處理（NLP）等；

     常見的開發框架   包括   TensorFlow、PyTorch 等。

E. 專家系統（Expert System）

    基於   規則 與 知識庫，模擬    人類專家  的  決策過程，

        廣泛應用於

    1.醫療診斷、

    2.財務分析

       等專業領域。