要了解這來自臺灣的人工智慧 貓砂盆,先來了解它的研發背景! 人工智慧 貓砂盆 Lulupet 參展 2020 CES 還還勇奪最佳創新獎！Lulupet 結合了人工智慧 影像辨識、雲端資料庫等技術，透過貓咪的排泄物無時無刻替貓主子健康檢查的貓砂盆，不只受到鏟屎官的歡迎，也透露了背後寵物健康產業的巨大商機！其實研發的動機暗藏洋蔥：一切起自矽谷工程師的愛貓因「腎」病離世⋯⋯這些在本章的後面會提到，讓我們繼續看下去吧！VIDEO
▲ LuluPet AI 智慧貓砂盆宣傳展示影片。
展現台灣科技實力 AI貓砂盆奪 2020年 CES「最佳創新產品獎」 全球注目的消費性電子展（Consumer Electronics Show，以下簡稱 CES）聚焦智慧醫療、智慧科技、AI 人工智慧 、5G、自駕車創新電子產品，是世界最大、影響力也最廣的消費性電子產品展。而 2020 年 CES 台灣也由科技部領軍 82 家新創團隊參加，向世界展現台灣的 AI 實力與創新科技技術。 其中智聯科技研發的 AI 智慧貓砂盆「Lulupet」更是榮獲了 CES 2020「最佳創新產品」（2020 Best of Innovation），主打透過人工智慧 辨識貓咪排泄物，讓關心自家貓主子的主人們即時預警，讓身體不適的貓咪能盡早就醫。 「Lulupet」於募資平台發起集資，募得金額已近 600 萬元，創下了高於集資目標逼近1000% 的驚人成績。 智聯科技負責人吳承翰受訪時表示，會有這項結合 AI 人工智慧 技術與「貓便便」的點子，也是來自他生命中因腎病離世的愛貓⋯⋯ 愛貓「腎」病過世 啟發矽谷工程師返台研發預防性貓用醫療產品 人工智慧貓砂盆誕生的背後，其實是一層又一層的洋蔥：小時候在求學路上被霸凌、被歧視，也養成了研發者吳承翰越挫越勇的精神。長大後就讀研究所時，愛貓因腎病猝逝，更激起了吳承翰研發「貓咪預防性醫療產品」的決心： 吳承翰便 13 歲移民美國求學，因亞洲人的身分在校園中遭遇歧視與霸凌，使得求學階段並不是非常美好，但這也成為他努力不懈的動力之一，最終拿著加州大學的亮眼學歷進入矽谷工作。 而創業靈感也是來自於美國時期的養貓經歷：「在美國念研究所時期養的『Garlic』是我養的第一隻貓，平常都好好的，有一天我回家的時候，就地上一灘血……送醫才知需緊急換腎，當年一次就要 3000 元美金 （約新台幣 9 萬元）雖然換了，但 Garlic 還是過世了……」而後吳承翰再次養了一隻名為 Tomato 的貓，也有血尿的狀況。高昂的醫藥費自然是不小的壓力，但愛貓的離開對飼主而言才是最心痛的……。 過去的痛心經驗成為他的研發初衷之一，化悲傷為動力的吳承翰，決定放棄美國的高薪，帶著在矽谷 Cisco 擔任電子工程師的 12 年經驗，轉而回台投身「貓咪預防性醫療產業」。其中結識許多未來成為夥伴的愛貓人士，包括後來成為團隊顧問的台中興旺獸醫院。
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團隊立志為每個家庭的愛貓把關健康，在構思階段中便注意到家貓十大死因當中，有七項病徵都與排泄行為相關！ 到底有哪些七大疾病呢？貓咪的排泄物又分七種，哪種健康、哪種可能要就醫？請點此篇 繼續看下去！ 相關閱讀推薦： 冏了!換臉特效做不出來?讓人工智慧來英雄救美~(上) 哇!整張音樂專輯被人工智慧包辦!但成果如何?來看看吧! 人工智慧讓駕駛不用心驚驚了,讓我們跟駕駛盲區說88! 程式開發工程師曝「只有國小畢業」！因為 Java 課程而求職順利 被愛貓叼回獵物嚇到！亞馬遜PM開發人工智慧貓門阻止貓帶回獵物 人工智慧替貓取名：萌、酷、黑色幽默、老司機式歪樓全都包 半途而廢、快活興奮劑⋯⋯AI人工智慧替甜點命名歪樓 布萊恩的創業小窩 發表在 痞客邦 留言 (0) 人氣(31 )
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你能預料到人工智慧 竟幫餅乾們取什麼名字嗎?這篇讓你"大開眼界"!! AI人工智慧 替傳統手工餅乾正名，結果包含夢幻老鼠、興奮劑、半途而廢⋯⋯看來人工智慧 是真的沒有味覺。 ▲ 人工智慧 替傳統手工餅乾重新命名，其中左下角的巧克力餅乾就被命名為「Apricot Dream Moles（杏果夢幻鼠）」、右上數來第二個粉紅色被命名為「Merry Hunga Poppers（快活的 Hunga 興奮劑）」。
當你輸入 1228 種傳統餅乾食譜到人工神經網路時，並且請人工智慧 重新給予更好的名稱時，會發生什麼事？ 人工智慧 科學家 Janelle Shane 就做了這樣的實驗。她訓練了一套機器學習系統，來替這些傳統手工餅乾以更新奇的名稱來正名。「我用了一個叫『textgenrnn』的 AI 人工神經網路，它會盡力模仿您給它的任何類型的文字，」Shane 在她的個人網站上解釋：「問題在於，它根本不知道這些文字代表什麼意思——它只會挑選似乎相似的字母組合」 這款人工智慧 學習了 Janelle 輸入的食譜，並且替這些餅乾重新命名，結果產生了一系列聽起來新奇古怪的名稱，非常適合參加《大英烤焗大賽（The Great British Bake Off）》。 Shane 表示這就是「人類的餅乾，聽在人工神經網路（人工智慧 ）的耳裡像什麼」。這些新的餅乾名稱包含「Merry Hunga Poppers（快活的 Hunga 興奮劑）」、「Quitterbread Bars（半途而廢的人的麵包條）」、「（Lord’s Honey Fight）閣下的蜂蜜大戰」以及「Apricot Dream Moles（杏果夢幻鼠）」。 Nextpit.com 選出了其中的幾款餅乾，詢問讀者「哪種人工智慧 創造的餅乾，聽起來最好吃」並開放投票。冠軍是「Quitterbread Bars（半途而廢的麵包條）」，其他有獲得票數的有「（Lord’s Honey Fight）閣下的蜂蜜大戰」、「（Brown Cheesy Cookies）褐色乳酪餅」等。 其實 Janelle Shane 在 AI 命名的領域，早已小有名氣。過去她曾訓練人工智慧 替經典 RPG 遊戲「龍與地下城」的怪物命名，最近還替收容所中等待家的小奶貓起個性化的名字，看是否能更吸引收養者的注意。而沒有味覺的人工智慧 ，替喵星人「客製化」的名字可是獨一無二的，有些還有點黑色幽默呢！果然這方法奏效，認養消息一公佈，馬上有一隻名為「驚惡先生（Mr.Sinister）」的貓咪被認養！（詳細請看：AI人工智慧替貓取名！每個都是客製化的酷名） 推薦閱讀：神複製冠軍咖啡師手法 人工智慧iDrip泡手工咖啡
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人工智慧 準備阻止你家的貓再帶戰利品給你,你終於可以鬆一口氣啦~~人工智慧 AI 科技用於可愛的喵星人身上已不是新聞，像是之前百度工程師為了拯救寒冬中的浪浪而開發的人工智慧貓屋 ，保護浪浪免於凍死與餓死；台灣也有從矽谷回台的工程師開發 AI 貓便盆，都是以保護愛貓為出發點。而這次又有人工智慧 貓咪產品問世，只是這次的開發動機是：奴才被主子叼回的獵物嚇到，而且開發人員不是工程師！推薦閱讀：AI 保護流浪貓！百度工程師打造人工智慧貓窩
▲人工智慧 貓門可偵測到附近出沒的貓 以及牠們口中是否叼著獵物
寵物貓半夜叼獵物回家 奴才嚇到研發AI產品應對 根據 the Verge報導：亞馬遜的產品經理 Ben Hamm 收養了一隻「甜蜜又致命的貓（sweet, murderous cat）」Metric 之後，半夜經常被吵醒。因為 Metric 這時總會叼著「戰利品」回到家中。有時是垂死的小動物、有時甚至是屍體。Hamm 別無選擇，只能疲憊地將牠們安樂死後，再回去補眠。 Hamm 透過學習程式語言的方式解決了這個問題，並且在「點燃西雅圖（Ignite Seattle）」的演講中，幽默地分享這項人工智慧 解決方案「貓・老鼠・A.I・我的媽啊！（Cats, Rats, A.I., Oh My!）」 ▲貓奴PM分享他如何使用人工智慧 解決愛貓叼獵物回家的問題 首先，Hamm 先把家中的貓門「升級」為「守門員」來把關愛貓是否又帶獵物回家。安裝電子套件 Arduino 來鎖門很容易，但是要如何讓門鎖感應到Metric 的口中是否叼著獵物？ 透過機器學習 訓練人工智慧 分辨貓與獵物 身為亞馬遜的資深產品經理，Hamm 想出了 ML 機器學習 的解決方案。Hamm 在貓門上方安裝了自家的 AWS DeepLens。AWS DeepLens可讓程式開發人員在攝影機上執行DL深度學習模型，以針對看到的內容進行分析和採取行動。 推薦閱讀：人工智慧,Python,機器學習,深度學習是什麼?AI專有名詞看這篇秒懂
▲人工智慧 貓門偵測到叼著獵物的貓咪後，Arduino 系統就會自動將貓門上鎖
Hamm 親自訓練這套 AI 系統，使其能偵測愛貓的口中是否叼著獵物。若有，Arduino 則會自動將貓門上鎖 15 分鐘，這段時間足以讓 Metric 考慮是否要放棄口中那不受歡迎的「禮物」，然後「乾乾淨淨」地回來。 ▲Hamm 使用 23000 張愛貓回家的照片做機器學習 >，訓練人工智慧 分辨貓與獵物
Hamm 花了好幾個月蒐集 23000 張 Metric 回家時的照片並作標記，包含 Metric 口中有叼著獵物以及沒有叼著獵物的圖片。Hamm 使用線上的 ML 機器學習 >服務 Sagemaker 訓練了三個階段的模型： ▲Hamm 使用線上的 ML 機器學習服務 Sagemaker 做三階段訓練模型，由左到右分別是辨識「這是貓嗎」、「牠要過來嗎？」、「牠口中是否已有食物？」
- 第一階段的模型是辨識「這是貓嗎」？假如答案為「是」，就進入下一階段 - 第二個階段的模型是「這貓是要過來還是過來？」假如答案為「故來」，就進入下一階段 - 第三個階段的模型是「這貓是要回來吃東西，還是嘴裡已有食物？」 以上三段辨識跑完，所花時間不到兩秒。 假如人工智慧 偵測到 Metric 口中有小動物，Hamm 就會立即收到這只「連環殺手」的殺生證據，然後致力於野鳥與自然保育的團體 Audubon Society 就會收到來自 Hamm 的捐款（流程如下圖）。 ▲當人工智慧 偵測到 Metric 口中有獵物後的處理流程：貓門會先上鎖，接著拍下證據照片，此時自然保育團體也會收到善款
Hamm 說，這套人工智慧 系統上線五個星期以內，Matric「未殺生」回家的次數達 180 次，幾乎都有順利過關，只有一次不小心被鎖在門外。而 Matric 口中有獵物的次數有 6 次，有5 次AI 都有成功地將這位「貓凶手」隔離在外 15 分鐘。 ▲這套人工智慧 偵測的良率高，誤把 Metric 偵測為「有獵物」的而鎖門機率只有 0.5%。而 Metric 6 次帶獵物回家的紀錄中，成功被鎖在門外有 5 次。
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洪先生萬中選一的這堂Java 課程 ,對他造成什麼影響?他又為何選這堂課?這篇文章跟你說! 參加面試順利錄取軟體工程師的 Java 課程 學員洪先生，是畢業於資訊科，學校畢業後也順利任職硬體工程師。這樣的背景讓小編感到好奇：本科系畢業、畢業後也從事本行，是許多非本科系畢業的學員所夢寐以求的。為何他還會想要來報名「達內教育 Java 課程 就業班」呢？ ▲ 在轉職 Java 軟體工程師之前，本科系畢業的洪先生任職硬體工程師（示意圖非本人）
雖然畢業自本科系 但是學到的都是毛利低的硬體 問：為何本科系畢業的你，會想要再報名 Java 課程 ？ 洪先生：「大多數來達內教育上 Java 課程 的人都是非本科系畢業，而我畢業於科大的資訊科。大多數人會認為：本科系畢業的我比其他人有些優勢，但是台灣的學校教的大多數較偏重硬體，跟業界有些脫節⋯⋯。因此我畢業之後，也是不免俗的去做硬體工程師。」 「可惜現在大陸的低成本、低工資，讓台灣的硬體大廠紛紛遷往大陸以節省成本。剩下在台灣的，只能靠著微薄的毛利勉強生存。現在台灣硬體的毛利實在是太低了！所以我產生了轉職軟體工程師的念頭，加上在台灣的科技業，又以 Java 程式語言最普遍！所以就試試看，報名 Java 課程 ，看看是否有朝一日能轉職成功。」 問：那你怎麼會想選擇達內教育？ 洪先生：「我也是四處打聽，得知達內教育 有在做企業培訓課程，結業時直接叫你做面試時的作品集，也有就業媒合！因為我的目標很清楚，就是想要在短時間內轉職，而達內的業務告知我有所謂的「就業班」，就是可以讓我們從零到結業不到九個月，就可以直接拿作品集去業界面試！這正好符合我對轉職的急迫需求，所以我就報名了 Java 課程 的就業班，試試看。」 洪先生想轉職軟體工程師的心意堅定，辭去了硬體工程師的職務，全心投入於學習轉職所需的 Java 技能上。在達內教育學習 Java 課程 的時間，洪先生每天朝九晚五的來達內教育 的電腦教室報到，開始觀看業界老師錄製的線上課程。 看到這裡，也許你會問：既然是線上課程，為何不在自家看就好？ 其實達內教育 隨時都有解題老師現場待命。當洪先生上課看到不懂的地方，可以直接請現場的解題老師幫忙解惑。另外，同間教室內還有其他跟洪先生一樣報名「Java 課程 就業班」的學員，可以一起討論交流。尤其是到結業前的專題製作，一個企業專案需要由一人獨自完成（坊間許多就業課程都是多人完成一個專案）。此時就更需要現場老師的引導與協助，專題才不會卡關。 六個月從零學習到順利錄取 成就結業及就業 在現場老師的協助下，洪先生順利做出可以安插在履歷中的作品集，證明自己的實力。而達內教育擁有合法執照的就業輔導專員，也會協助洪先生撰寫吸睛的履歷、還有幾次的面試模擬。 最後，洪先生藉由達內教育安排的就業媒合活動，順利錄取了某中型科技公司的軟體開發職務。其實洪先生從零開始學習到錄取的時間只有六個月之久！ 如果希望周遭環境改變，答案或許是從「改變自己」開始 根據行政院主計總處 2020 年 4 月的統計指標顯示：29 歲以下青年失業率普遍高於整體平均，而 1111 人力銀行亦針對 29 歲以下青年進行調查發現：擁有正職工作的受訪者中，有高達 36.1％ 不滿意目前的工作，八年級生對於現職滿意度平均分數僅 44 分，遠低於 60 分及格。 其實根據洪先生的案例，洪先生本來也是對自己的工作、收入都不滿意，但是最後他選擇改變自己 ：針對自己想要就業的方向，進修後再出發，果然獲得一份合乎自己所需的工作。其實，我們每個人現在的收入、生活方式都不代表你未來也是如此，唯有不斷找對方法、改變自己的思維、提升自己的技能，才是唯一的出路。 相關閱讀推薦： 程式開發工程師曝「只有國小畢業」！因為 Java 課程而求職順利 被愛貓叼回獵物嚇到！亞馬遜PM開發人工智慧貓門阻止貓帶回獵物 人工智慧替貓取名：萌、酷、黑色幽默、老司機式歪樓全都包 半途而廢、快活興奮劑⋯⋯AI人工智慧替甜點命名歪樓 現在我是Java工程師,但半年前的我還是個工地工人呢! 靠著Python簡化行銷工作不是夢!來看看如何操作!(下) 人工智慧讓駕駛不用心驚驚了,讓我們跟駕駛盲區說88! 布萊恩的創業小窩 發表在 痞客邦 留言 (0) 人氣(2 )
半年的
Java 課程 為何能讓他直接順利地重拾專業?現在就有機會來聽他分享啦~
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本篇為「30個使用A/B測試改善UI設計的例子」的第 4 篇，第 3 篇請點此連結 改善UI 設計 的例子,就剩下最後一哩路了,讓我們在未來一起營造客戶與銷售員的雙贏局面! 範例24：嘗試銷售「好處」而不是功能
克里斯‧古利博（Chris Guillebeau）在《100美元創業》（The $100 Startup）一書中寫道，人們真的很在乎愛情、金錢和自由，也希望同時能減少壓力、衝突和麻煩。 人們在挑選產品時，考慮的點除了性能外，更在乎這個產品能如何帶給他們好處 －－ 例如若能同時幫他省錢又省力就太好了。而這就是產品能帶給顧客的價值所在，也是他們會掏錢的關鍵。所以網頁的說明別只向顧客說明產品或服務內容，說明能為顧客帶來哪些好處吧！ 範例25：謹慎設計「沒有符合的產品」的網頁
如何在網頁上呈現數據是一套學問，只是許多 UI 設計 擅長表現 1000 個以上的數據，結果卻忽略了「零數據」的情況－－當使用者想搜尋符合特定條件的商品未果時，跳出的「搜尋到 0 個商品」。或者另一個情況：當初使用者查看您的網頁時，在沒有任何引導的情況下操作，導致顯示 0 數據，這會有讓使用者感覺被忽略的風險。 此時，有 sense 的 UI 設計 師會使用「網頁使用教學」或提示來取代冰冷的「搜尋到 0 個商品」頁面，讓使用者感受這個網頁是有人性的，營造暖心的 UX 使用者體驗！ 推薦閱讀：改變 UI/UX 竟讓友情加溫、麵包烤更香！Netflix 紀錄片揭露設計師巧思
範例26：讓使用者能選擇「不參加」
傳統行銷策略上，會只有一個寫著「我想要...」的方框（check box）以供勾選，若不想參加則可以不勾選。某些粗魯的行銷手段甚至會預設設為勾選，常讓使用者一不留意就「被答應」了 。 更好的做法是將正反向的選擇各放一個方框，告訴使用者「你可以要也可以不要」，然後再替使用者默選其中一項。 因為此舉可以減緩當使用者不想參與時的牴觸感，亦可可讓使用者潛意識產生「所有人都照原樣進行，那我也這樣做吧」的想法，進而讓我們的目的更容易達到，還不會引使用者的反感。畢竟行銷道德也會影響使用者對品牌的評價。 範例27：保持一致性，避免使用者重新學習
世紀最有影響力之一的設計師唐．諾曼在《設計的心理學》中闡述，產品設計的最終目的，是為了讓產品符合使用者的預期。這個概念也是人因工程的核心概念之一，也就是「一致性」。維持「一致性」的產品易學易用、錯誤較少，可以減少心智工作的負荷，可以說是人人都期望中的產品。 而網頁的一致性同樣能幫助使用者容易學習，若破壞一致性原則，使用者就得重新學習一次。在介面上，一致性可藉由如顏色、形狀、大小、標記或語言等方式完成。 不過，當有需凸顯的內容時，依然可以使用「不一致」的元素吸引使用者注意。 範例28：善用「自動填入」以避免使用者重複操作
從 UX 使用者體驗與轉換率的角度來看，最糟糕的事莫過於一遍遍地詢問人們已經提供的資料。提供預設值或自動填入之前填過的資料，再讓使用者檢查正確性，都比每次要他們重新輸入來的好。 盡量減少使用者的操作流程並節省他們的時間，絕對是有益處的。 範例29：UI 設計 應要保留大多數人都習慣的操作方式
同樣是基於「一致性」原理，維持常見的操作習慣也是很重要的。如果在整個 UI 介面上保持慣常的操作模式，使用者自然不會遇到太困難的阻礙。如圖例，人們已經習慣在介面右上角會有表示關閉的「X」圖示，就如呼吸般自然。 當然，新的操作模式也許可以帶來耳目一新的感覺，但在推翻傳統，必須謹慎思索改革的目的與成效。 範例30：「做了能避免⋯⋯」的行動呼籲內容比「做了能得到⋯⋯」更好 損失規避理論（Loss aversion）指出，當人們面對同樣數量的收益和損失時，會認為損失更令他們難以忍受。也就是說，人們當然喜歡獲得，但更討厭失去！ 這個理論可以套用在產品設計和使用者溝通。例如若產品的目的是保護客戶現有的財富或安全等等，比起推銷客戶還未擁有的東西更能說服客戶購買。 在上圖的網站 UI 設計 A/B 測試中，左側的行動呼籲是「請這樣做，以免失去你的健康、財富或朋友」；右側的則是「請這樣做，就可以增加你的健康、財富或朋友」。左側的「恐嚇式描述」會讓人聯想到事情發生時（如失去財富等）的嚴重性，就按下「Do This」按鈕以先預防，因此比起右側的敘述更有「讓人不敢拒絕」的說服力。 相關閱讀推薦： 被愚弄的AI人工智慧,總算有人要出手相救啦!(上) 這年頭,連人工智慧也要拜狗狗為師呢!(下) 人工智慧藉由疫情,又學習了如何自創歌曲啦! 特效不夠AI 來湊！迪士尼換臉技術達百萬畫素 Google Analytics「工作階段」定義與範例一次解析！ 亞馬遜人工智慧出包 搞混國會議員與罪犯 人工智慧再突破！史上最強解馬賽克技術 64倍解析度還原成無碼 布萊恩的創業小窩 發表在 痞客邦 留言 (0) 人氣(11 )
