SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  99
Télécharger pour lire hors ligne
1
資策會 創新應用服務研究所
FIND / IDEAS LAB
徐毓良 William Shyu
2
圖片來源:Apple
3
“Mobile First”
Google former CEO Eric Schmidt ,2010
4
10年
圖片來源:https://blazepress.com/2015/06/13-photos-that-sum-up-how-the-world-has-changed-for-the-worse/
5
圖片來源:https://www.recode.net/2017/6/26/15821652/iphone-apple-10-year-anniversary-launch-mobile-stats-smart-phone-steve-jobs
6
但是,2017年的今天
7
• 65%的手機使用者一個月內未下載任何App (Comscore,2016)
• 今年以來,提交到App Store的App急遽下降 (Statista,2017)
0
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
120,000
2012-01
2012-05
2012-09
2013-01
2013-05
2013-09
2014-01
2014-05
2014-09
2015-01
2015-05
2015-09
2016-01
2016-05
2016-09
2017-01
2017-05
Apps
Games
65.50%
8.40%
8.90%
6.20%
3.70%
4.80%
2.40%
0 apps
1 app
2 apps
3 apps
4 apps
5-7 apps
8+ apps
資料來源 :
左 Comscore,
右https://www.statista.com/statistics/258160/number-of-new-apps-submitted-to-the-itunes-store-per-month/
使用者下載數 開發者提交數
8
• 前10以社交與通訊聊天軟體占使用大多數
• 過半收益集中前20家開發者,高推廣成本
• 23%的App在使用者下載後,就未曾再使
用
圖片來源 : Sensor Tower, 調查數據Localytics 2016, Activate 2016
9
圖片來源 :BI Intelligence, 2016
• 1人平均裝27個App,一天使用4-6個App
• 月活躍使用者以通訊App的使用量最多
• 30天後只有3%的App使用者會持續使用
10
Wechat Line Whats App FB Messenger
高黏著度,高觸及率
11
• 聊天機器人(ChatBOT)成長的速度遠比當年的App快1.7倍以上 (花旗, 2016)
• 2016年2-7月,Facebook上的聊天機器人從0增加到近兩萬個(Forrester, 2016)
12
圖片htts://goo.gl/DNFUBi
13
2016
大公司提供框架/平台,通常挾帶語意/語音辨識等人工智慧技術
14
“AI First” - Google CEO Sundar Picha, 2017
15
技術無突破
缺經費
爆發
1950 1956 1974 1980 1987 1993
大數據、演算法、與計算能力(雲端高效運算+專屬晶片)的提升,帶來人工智慧的第三次逆襲
專家系統出現
新型的神經網絡出現
達特茅斯會議:
確立人工智慧名稱與定義
會議之後,研究員與科學家相信
“智慧”機器將在20年內誕生,
各種基本演算法都在這時期出現,
自然語言處理在這一階段產生
里程碑:
1997:深藍戰勝西洋棋冠軍
2005:Stanford開發機器人在
沙漠中自動行駛131英里
2016:AlphaGo擊敗圍棋冠軍
技術無突破
缺經費
原始資料:劉成軍
16
28.20%
25.80%
16.40%
11.70%
7.30%
6.70%
3.50%
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NEC 美國 Xerox AlexNet Clarifi VGG Google Net RunNet
2010-2016 ImageNet 圖像識別錯誤率
8層神經網路
8層神經網路
19層神經網路
22層神經網路
152層神經網路
ImageNet圖片辨識,AI錯誤率3.5%,一般人錯誤率約5.1%
原始資料: Researchgate.net, 36kr
17
• ASI(強人工智慧):比人類更聰明的機器,
擁有知覺能自己思考
• AGI(通用人工智慧):機器能執行類似人類
能執行的的任務,能進行持續學習。
• ANI(狹義人工智慧):處理一定範圍內、重
複性的基礎任務,如 Siri、Alexa 或Cortana。
18
大公司、頂級研究者與人工智慧社群將許多最新研究結果與原始碼開放,促成百花齊放的生態
• 這些公司都有足夠大的數據、夠多的技術經驗與人才進行人工智慧訓練與實務,同時和學界直接合作
• 因公司屬性不同,AI引擎各有不同的特色與優勢,部分公司自行開發結合運算單元的專屬晶片
19
底層數據模型、運算能力、大數據、晶片
專屬領域需要的通用人工智慧技術如電腦視覺、語音辨識等模型
金融、醫療、零售等領域解決方案或媒體剪輯、廣告投放產品
• AI應用最重要的是底層基礎技術引擎,開發難度高、成本高、需要大數據與長時間試錯,前述公司已經處
理掉最難開發的部分,新開發者無須重新發明輪子
• 可訓練的數據相對3年前容易取得許多,一般技術公司開發領域模型或解決方案門檻大幅降低
20
AI新創公司6年增加20倍,獲投資的公司同期成長10倍,有50%新創公司在兩年內成立 (Accenture, 2016)
圖片來源 : Venture Scanner, IT拮子
21
資料來源 : CAPVISION, 2017
• Naunce、Google和Apple佔全球75%以上
• 中國科大與百度最大,占60%以上
• 語意分析目前仍有空間
科大訊飛
微軟
蘋果
Google
22
聊 天 機 器 人 Chatbot 智 慧 助 理 個 人 服 務 機 器 人
23
聊 天 機 器 人 Chatbot 智 慧 助 理 個 人 服 務 機 器 人
24
MIT 人工智慧實驗室 Joseph Weizenbaum團隊開發
25
以個人助理為主,其次為提供專業服務
• 會議排程
• 天氣預報
• 銀行
• 健康教練
• 試鏡
• 客服
• 點餐
• 買花
• 查航班
• 定旅遊行程
• …
https://cdn-images-1.medium.com/max/258/1*hWvrG80azx-QvJCCQ3nxRA.png
http://www.castingai.com/
https://venturebeat.com/wp-
content/uploads/2016/04/Screen-Shot-2016-04-27-
at-10.04.38-PM.png?fit=1426%2C755&strip=all
https://encrypted-
tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQuni-
hiW1vhPz3QO-_SZhIHD3KI_4RPBuwM8vetg-
http://cdn.iguang.co/22c037fc/mmbiz/WRGz2LWLA
RBzfd9ZfHAbZ8DqBnNBzCRK4pP9Cyk6WAJMBh71K
qmZicNQJHgNKazA7wzxemcwfPOTmQwlywJHp7g/0
https://www.pagalparrot.com/uber-
introduces-dial-an-uber-in-29-cities-in-
26
• Rule Based BOT
• 照流程走,比對關鍵字
• 大量的if-then邏輯
• AI Bot: Chatbot
結合演算模型,無須根據預設的邏輯
• 情境語意理解
• 能判斷口語中重要的訊息邏輯
• 自動完成任務
• 抓句子的關鍵概念
• 主題系統.
• 知識圖譜
即時通訊服務
進來的訊息 出去的訊息
Bot 引擎
BOT演算模型
Q/A
演算法
(數據)
強化學習
資料來源:雷鋒網、FIND整理
27
• 規模化 –佈署成本相對低廉
• 便利性 – 直觀的解決客戶問題
• 個人化 – 依個人需求提供服務
• 互動性 – 感覺像在與真人互動
• 高彈性 – 同時扮演多種角色
比大量客製化更加客製化
圖片來源 : Sephora
28
聊 天 機 器 人 Chatbot 智 慧 助 理 個 人 服 務 機 器 人
29
• 總出貨量已超過1000萬台*
• 預計2017年出貨超過3000萬台
• 蘋果、阿里巴巴、LINE陸續投入戰局
資料來源 : Voicelab
30
Google遠比Alexa 聰明],不過ALEXA會的[技能]多達15,000個,遠高於Google的數百個
資料來源 :
https://www.stonetemple.com/digital-personal-assistants-test
https://www.stonetemple.com/google-home-vs-amazon-alexa-showdown-which-one-is-smarter/
https://www.statista.com/chart/9580/how-smart-are-smart-assistants/
https://www.statista.com/chart/8304/alexa-skills/
https://developer.amazon.com/de/blogs/alexa/post/50d2ed06-6a81-415c-a842-b335c7f967df/build-skills-for-echo-show-new-alexa-skills-kit-features-for-display-and-video-interfaces
31
內建
藍芽喇叭
控制
智慧家電
第三方技能
(Skills)整合
綁定Prime
會員服務
圖片來源:Amazon
32
圖片來源:@RepMattKrause
33
以新聞、娛樂、教育類最多,以獲取資訊類的技能為主
34
Source: https://www.experian.com/innovation/thought-leadership/amazon-echo-consumer-survey.jsp
計時、撥放音樂與讀新聞是最常見的應用,但控制燈具重複使用率高
35
Amazon 1000位*以上工程師 / 4年+開發
• 設計 : 外觀設計、麥克風降噪、軟體使用體驗
• 技術 : 人工智慧 – 語音啟動、語音分辨率、語意理解
• 商業 :串聯內容和服務、大規模的PR和行銷
資料來源* : https://www.recode.net/2016/5/31/11825694/jeff-bezos-1000-people-amazon-echo-alexa
36
資料來源 : https://youtu.be/nkcKaNqfykg
37
聊 天 機 器 人 Chatbot 虛 擬 智 慧 助 理 VPA 個 人 服 務 機 器 人
38
消費型機器人中,社交與教育等服務機器人獲得最大筆的投資
39
產品名 ROBOHON ALPHA2 PEPPER ZENBO Jibo MUSIO
KOKOKUMA
Comi
Kuma
PLEN 2 COZMO Robi BB-8
上市年 2016 2016 2015 2017 2015 2016 2016 2016 2015 2016 2014 2015
廠商 夏普 UBTECH 軟銀 華碩 MIT AKA DoCoMo KDDI PLEN Anki DeAGOSTINI Sphero
產品
特色
全球第一款機
器人造型的行
動電話
程式、講故
事、科普知
識教學功能
配有人工智
慧,協助生
活大小事
警政署合作
以視訊通話
確保家人安
全
識別不同
家庭成員
量身打造
服務
專屬觸控筆
Sophy搭載對
應App進行互
動式英語學習
表情互動(朗
讀訊息時挑眉
眨眼)
領結前小
螢幕顯示
動作對應
圖案
具18個關
節,能自
由走動與
搬運
人臉辨識
系統,識
別超過100
種表情
搭配雜誌
販售
自由滾動
(陀螺儀+加
速系統)
簡介
1.可雙腳行走
2.聲音(聲控)/
臉部辨識功能
3.頭上配有攝
影鏡頭可拍照/
識別臉部/投射
照片或電影。
1.自由走動
2.語音對談
協助日常生
活大小事
1.自由走動
2.語音對談
3.人臉識別
4.雲端資料
儲存
5.應用於零
售商店服務
顧客
1.自由走動
2.語音對談
3.協助家庭
服務
4. 整合智慧
家居家電產
品
1.拍照、
視訊、語
音交流
2. 自我學
習
3.開放Jibo
SDK平台讓
開發者設
計
1.眼睛顯示超
過5百萬種心
情
2.語音識別與
人工智慧,能
詢問並記住用
戶喜好,從與
用戶的對話過
程不斷學習。
互送語音訊息
1. 發送圖
片至智慧
型手機
1. 結合3D
列印可自
由組裝
2.藉藍芽
以電腦或
智慧手機
操控
3.編程學
習程式邏
輯概念
1.自由走動
2. 人工智
慧,可記
住不同家
庭成員,
在互動過
程中學習
進步
1.自由走
動
2.設定音
調語氣回
饋
3.簡易詞
彙理解
4.與智慧
家電產品
連結(開
關電視、
保全)
1.藉藍芽以
電腦或智慧
手機操控
2.點頭、搖
頭與語音對
答
3.影像與語
音辨識
4.學習程式
邏輯概念
日本仍是主要市場,中國市場快速崛起,美國公司以玩具、家庭型態最普遍
資料來源:各公司,FIND整理
40
資料來源:Robot Start Inc.
內容、服務公司
軟體
技術
服務
公司
硬體
模組
高度細分的日本市場,豐富的軟體、內容服務帶動整體產業的發展
41
功能強大
仍在找最佳化應用情境
智慧、普及都需要時間
Pepper
42
2017年聖誕節銷售最好的高單價玩具
智慧機器人,從玩具的角度切入
Anki Cozmo
43
中國 : 外觀接近、功能爆量、TA較不明確
日本 : 細分化、智慧化、擬人化、日本語だけ
歐美 : 智慧化、目的導向、情感社交導向
44
–
包括文字對話和語音對話,用自然的方式和機器進行溝通
聊天機器人Chatbot 智 慧 助 理 個 人 服 務 機 器 人
45
人機介面往人更靠近,機器則需要更聰明 - 看起來變簡單,其實更有挑戰
不僅僅是目前的裝置,未來的AR/VR/MR,對話式介面將占有更重要角色
P C 手 機 智 慧 聯 網 產 品
G U I 圖 形 介 面 G U I 圖 形 介 面 C U I 對 話 式 介 面
W i n t e l , 本 機 端 , 程 式 與 網 頁 M o b i l e O S , 雲 端 , A p p A I , 雲 端 , A P I
A P I
46
• ( )
•
•
•
•
• /
•
•
•
•
•
•
• /
•
•
•
圖片來源:medium.com @operator
47
資料來源 : Why chatbots fail
48
代理人(聊天機器人、智慧助理裝置)對使用者提供以對話為主要互動方式的服務
CUI
Conversational Service
49
聊天是全新的介面,對話框和技能是新的Apps
- Kaave Pour, SPACE10
50
51
52
確定服務對象(TA)與主要目標
• 對誰服務
• 目的是什麼
• 情境背景
• 價值主張
53
泛用(隨意聊天、多功能助理)
專屬目的
無特定特定
Alexa
Google Home
寂寞男孩助理
旅行翻譯機器人
訂PizzaBot
飯店Bot
美妝商品推薦BOT
股票BOT
54
不同的裝置服務會在不同的情境下使用
• 在家裡/辦公室/車子…的哪個地方
• 常使用的時間
• 誰在使用
• 同產品在同個場地,使用情境和使用者可能完全不同
55
服務模式型態列舉 服務方式說明
客服 提出與產品服務相關的疑問與建議
導購 聊天對談推薦消費者可能有興趣的產品資訊
贊助式服務 對話中穿插顯示用戶有興趣的廣告內容
使用者調查 透過對話方式直接進行問卷調查,節省傳統調查所需的人力與時間成本,提升體驗。
計次諮詢 顧問服務,回答用戶提出問題
陪伴聊天服務 與用戶聊天,透過月費方式收租。
服務目的是什麼
56
專屬目的
無特定特定
用途
對象
用途對象矩陣 使用情境
泛用(隨意聊天、萬能助理)
客服
導購
贊助式服務
使用者調查
計次諮詢
陪伴聊天服務
服務型態
使用者
+ +
57
AI的個性
• 知識
• 用語
• 技能
• 樣態/表情(如果有)
58
對話式UI中,個性代表新的UX(使用者經驗)
– Aysha Akbar, Mimetic.ai
59
用目標客戶習慣的方式說話
• 年輕人、成年人和老人不會是一樣的說話方式 (User Persona)
• 賣衣服 給年輕人 vs 賣給上班族 vs 高齡使用者 (Robot Persona)知識、文化
語調、用字
機器人的人格特質
圖片來源: https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcS5pOmaSoIDyCq6V8B4DUl2SlYAvHrpoBEIG9IOtJaGJirqN8Sy2A
60
From : Leor Grebler, UCIC
• Siri 堅毅
• Alexa 積極熱情
• Google 冷靜
資料來源 : Quartz
61
• Apple為Siri找了潮流文化的老師(Siri Event Maven),讓Siri不至於過時
• Amazon有辦法針對特定的主流文化主題中的梗進行回應
圖片來源:http://all-mitsubishi.info/2017/dpics-darth-vader-i-am-not-your-father.awp 圖片來源”http://techiewheels.com/
62
• 運用同理心地圖建立機器人的世界觀
• 確立個性基調,可參考人類的性格模型
• 如五大性格特質(The Five Factor Model,FFM)
• 運用視覺化程式規劃對話
• 定義角色模型,帶入文化與個性
圖片來源:https://medium.com/@kimchi4breakfst
63
比Chatbot更複雜,更強化了機器人與人情感面的連結
• 以Jibo為例,能模仿小孩子的動作、行為和聲音
• Anki 機器人能呈現豐富的情感表情
• Leka能發出讓自閉症小朋友喜歡的聲光效果
圖片來源” https://anki.com/en-us/cozmo/cozmo-tech
64
• 有形的機器人擬真到一定程度,會引起害怕恐慌
(森政弘)
• 社交機器人最好行為、外表看起來就像卡通人物,
或跟人類完全一樣
資料來源:The Uncanny Valley
65
• 品牌的敘事者
• 創意文案
• 劇本專家
撰寫短對話腳本,新型態的設計師
66
對話設計師 (Conversational Designer/ AI interaction designer)
在短對話中體現品牌風格與故事流暢性,同時顧及使用體驗
• Google的AI互動團隊中包括寫過劇本、小說或喜劇的成員
• Microsoft的Cortana成員中包括前小說家、詩人和劇作家
• X.ai – 招募有作家背景的團隊成員
67
https://therectangles.com/work/chatbot-experience-design-with-complete-conversational-
除了圖像 / 影音 / 字形編排,文字腳本也是設計的一部分
https://mightydeals.s3.amazonaws.com/images/5-ui-kits-6-banners-300-vector-icons-500-design-el/Web-
68
• 對話編排
• 配合對話的內容/符號/聲音
• 配合對話的表情樣態 / 語氣 / 語調
聽覺記憶比視覺差,要有明確的指引讓使用者清楚
69
• 等待時間短
• 快速取得服務
• 個人化的產品、服務或支援
• 一致性、無縫接軌的服務
• 正確的回覆
• 溫暖友善的整體經驗
和跟真人互動沒什麼不同,要求可能更高
70
如何更快速教育使用者嘗試更多有效的對話內容
Siri
71
提示使用者什麼是語音互動無法做到的
72
73
•
•
74
設計對話
1. 對話的樣態 :讓使用者能夠採取行動,用說話的語氣寫腳本
2. 劇本 :重點在抓到使用者意圖
3. 語法 :一次問一個問題
4. 語句格式 :不要給三個以上的選項
5. 回覆訊息樣態 – 結束或繼續,換句話問
6. 提示音
參考資料:https://medium.com/@leszekzawadzki,
75
1. 訊息編排
2. 角色外觀
3. 臉部表情
4. 表情符號使用
5. 動態的提示
6. 外部小程式整合
除了對話,還有非對話的部分
圖片來源 :https://www.webdesignerdepot.com/2017/03/a-beginners-guide-to-designing-conversational-interfaces/
76
CUI
圖片來源:KLM
77
• 語意理解能力
• 情境判斷能力
• 夠用的知識圖譜
• 非結構化資料處理能力
• 與服務串接能力
• 商業模式
• 安全和隱私
78
79
https://chatbot.fail
80
http://knowledgeofficer.com/knowledge/76-the-ultimate-guide-to-chatbots
81
Tay-快速學習成為種族主義者
http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/l/letsseq/20160325/20160325
82
iPhone 1 - 2007
https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTaIZ6VwhfwvwATS7Yo9ut16zeWNK-qCFYOpm-
• 觸控螢幕在手機上是笨呆了的主意- 專業評測單位
• 拜託!給我一台PDA吧 - 專業評測單位
• 只是把iPod塞進去iPhone – 一般民眾
• 一支在市場上完全沒機會的手機 – 某知名CEO
• 不是什麼革命性的產品 –某知名創投
83
現在對話式服務上看到的技術問題遲早會被解決,但已知的應用可能都不是未來核心價值所在
以智慧型手機發展史為例,下列行為在過去完全不存在 :
• 碎片時間 - 手遊,過去排隊和現在排隊的差別
• LBS的解放 - 定位不屬於電信公司也不限於車子,任何的定位都有可能,甚至定位結合訂位
• 拍照形成儀式 – 拍照比事情本體更重要,不管好不好吃必定先拍照, 除非很難玩不然盡量裝成好玩自拍上傳
84
人工智慧之間會形成新的語言,人和人工智慧之間也可能形成新語言
手機時代
• Emoji
以CUI為核心的智慧裝置
• ?
85
86
87
原型+驗證 產品服務概念
88
89
•
•
90
•
•
•
91
92
顧客使用產品反應
療癒類產品
技術
挑戰
銷售
方式
市場
定位
• 連線穩定度、直覺式按鍵、中文引導
• 醫療、學校、小家庭為目標客群
93
原型+驗證 產品服務概念
94
• Mobile First到AI First
• AI驅動的對話裝置與服務
• CUI與CUI的設計原則
• IDEAS LAB
94
95
“
96
Google的新計畫,讓使用者回到AI系統發展的核心,主要發展目標包括 :
• 讓工程師能夠打開機器學習系統的黑盒子
• 讓AI能夠協助各行各業的專家提升工作效能
• 透過服務設計的手法找到AI的新應用幫助到每個人
https://ai.google/pair
97
https://udn.com
98
60歲+的AI / 50歲+的Chatbot
所有現在新的東西都是舊的,但這些老東
西,都在新的世界產生新價值,人才是核心
99
一起來設計使用者為中心的AI新服務
•
•
/
•
• http://sdb.ideas.iii.org.tw
•
•
www.facebook.com/3iideaslab
徐毓良 William Shyu
williams@iii.org.tw
歐雨瑞
owen065@iii.org.tw

Contenu connexe

Similaire à 人工智慧的使用體驗 AI時代的UI與創新

《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)36Kr.com
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)36Kr.com
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)36Kr.com
 
啟動你的AI工匠魂
啟動你的AI工匠魂啟動你的AI工匠魂
啟動你的AI工匠魂Erhwen Kuo
 
Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目
Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目
Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目Poy Chang
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)36Kr.com
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)36Kr.com
 
极客公园第三期线下活动相关幻灯片
极客公园第三期线下活动相关幻灯片极客公园第三期线下活动相关幻灯片
极客公园第三期线下活动相关幻灯片geekparknet
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)36Kr.com
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)36Kr.com
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)36Kr.com
 
App使用者經驗設計
App使用者經驗設計App使用者經驗設計
App使用者經驗設計Justin Lee
 
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉政斌 楊
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)36Kr.com
 
以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)
以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)
以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)悠識學院
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)36Kr.com
 
氪月报2011年1月份
氪月报2011年1月份氪月报2011年1月份
氪月报2011年1月份Chada Chiu
 
無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)
無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)
無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)張大明 Ta-Ming Chang
 
Conversational AI Orientation
Conversational AI OrientationConversational AI Orientation
Conversational AI OrientationRyan Chung
 

Similaire à 人工智慧的使用體驗 AI時代的UI與創新 (20)

《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第49期)
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第41期)
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第42期)
 
啟動你的AI工匠魂
啟動你的AI工匠魂啟動你的AI工匠魂
啟動你的AI工匠魂
 
Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目
Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目
Global Azure Bootcamp @ 廣州 - 智能聊天機器人四代目
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第45期)
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第53期)
 
极客公园第三期线下活动相关幻灯片
极客公园第三期线下活动相关幻灯片极客公园第三期线下活动相关幻灯片
极客公园第三期线下活动相关幻灯片
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第47期)
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第48期)
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第30期)
 
OpenStack ecosystem
OpenStack ecosystemOpenStack ecosystem
OpenStack ecosystem
 
App使用者經驗設計
App使用者經驗設計App使用者經驗設計
App使用者經驗設計
 
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
iOS Swift & FireBase 玩上雲端囉
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第52期)
 
以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)
以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)
以使用者為中心的設計概念跟方法(Inside salon)
 
《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)
《氪周刊:互联网创业必读》(第27期)
 
氪月报2011年1月份
氪月报2011年1月份氪月报2011年1月份
氪月报2011年1月份
 
無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)
無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)
無限想像的科技創新未來—大數據專案管理與資料分析實務應用 20170927(龍華科技大學)
 
Conversational AI Orientation
Conversational AI OrientationConversational AI Orientation
Conversational AI Orientation
 

Plus de William Shyu

ICT領域創新模式與商機
ICT領域創新模式與商機ICT領域創新模式與商機
ICT領域創新模式與商機William Shyu
 
聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected Experience
聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected Experience聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected Experience
聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected ExperienceWilliam Shyu
 
智慧聯網產品服務的10種商業模式
智慧聯網產品服務的10種商業模式智慧聯網產品服務的10種商業模式
智慧聯網產品服務的10種商業模式William Shyu
 
物聯網應用服務趨勢
物聯網應用服務趨勢物聯網應用服務趨勢
物聯網應用服務趨勢William Shyu
 
社群、品牌與媒體的新融合時代
社群、品牌與媒體的新融合時代社群、品牌與媒體的新融合時代
社群、品牌與媒體的新融合時代William Shyu
 
連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事
連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事
連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事William Shyu
 
Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢
Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢
Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢William Shyu
 

Plus de William Shyu (7)

ICT領域創新模式與商機
ICT領域創新模式與商機ICT領域創新模式與商機
ICT領域創新模式與商機
 
聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected Experience
聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected Experience聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected Experience
聯網產品的價值與體驗設計IDEAS / Connected Device,Disconnected Experience
 
智慧聯網產品服務的10種商業模式
智慧聯網產品服務的10種商業模式智慧聯網產品服務的10種商業模式
智慧聯網產品服務的10種商業模式
 
物聯網應用服務趨勢
物聯網應用服務趨勢物聯網應用服務趨勢
物聯網應用服務趨勢
 
社群、品牌與媒體的新融合時代
社群、品牌與媒體的新融合時代社群、品牌與媒體的新融合時代
社群、品牌與媒體的新融合時代
 
連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事
連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事
連結與發現 : 那些Facebook告訴我們的事
 
Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢
Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢
Like! 社群網絡:當代潮流與未來趨勢
 

Dernier

SymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptx
SymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptxSymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptx
SymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptxNCU MCL
 
20211119 - demystified artificial intelligence with NLP
20211119 - demystified artificial intelligence with NLP20211119 - demystified artificial intelligence with NLP
20211119 - demystified artificial intelligence with NLPJamie (Taka) Wang
 
20161220 - domain-driven design
20161220 - domain-driven design20161220 - domain-driven design
20161220 - domain-driven designJamie (Taka) Wang
 
20170104 - transaction_pattern
20170104 - transaction_pattern20170104 - transaction_pattern
20170104 - transaction_patternJamie (Taka) Wang
 

Dernier (9)

Entities in DCPS (DDS)
Entities in DCPS (DDS)Entities in DCPS (DDS)
Entities in DCPS (DDS)
 
20200226 - AI Overview
20200226 - AI Overview20200226 - AI Overview
20200226 - AI Overview
 
SymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptx
SymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptxSymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptx
SymPy 在微積分上的應用_4.pptx SymPy 在微積分上的應用_4.pptx
 
20200323 - AI Intro
20200323 - AI Intro20200323 - AI Intro
20200323 - AI Intro
 
20151111 - IoT Sync Up
20151111 - IoT Sync Up20151111 - IoT Sync Up
20151111 - IoT Sync Up
 
20211119 - demystified artificial intelligence with NLP
20211119 - demystified artificial intelligence with NLP20211119 - demystified artificial intelligence with NLP
20211119 - demystified artificial intelligence with NLP
 
20161220 - domain-driven design
20161220 - domain-driven design20161220 - domain-driven design
20161220 - domain-driven design
 
20161027 - edge part2
20161027 - edge part220161027 - edge part2
20161027 - edge part2
 
20170104 - transaction_pattern
20170104 - transaction_pattern20170104 - transaction_pattern
20170104 - transaction_pattern
 

人工智慧的使用體驗 AI時代的UI與創新