AI 不是工程師的專利，要解決什麼問題和需要什麼資料通常是該領域的專門知識，這些工程師不會知道。這也就是為什麼需要普及 AI 知識來讓各行各業的專業人士了解 AI 能做什麼以及如何讓 AI 與我們互助合作。

本系列文旨在向所有人推廣 AI 的基礎知識和應用，不涉及艱深的數學，使用不是工程師也能簡單易懂的口吻，從自身準備日本深度學習 G 檢定和 E 資格考試時的學習心得，輔以工作經驗來說明 AI 在專案上的運用。希望能幫助你輕鬆理解 AI，並讓 AI 成為你工作及生活上的助力。

誰適合閱讀本系列文

• 不了解 AI 的一般大眾
• 沒接觸過 AI，不知道從哪開始學習的工程師
• 有使用過特定的 AI 技術如影像辨識等，但對其他的 AI 技術也有興趣的人

我是誰，以及為何我要寫這個系列文

Hello！我是 Henry。是一名在日商工作15年的軟體工程師。因為工作契機而去學習 AI 相關的東西，深深地為這些技術所著迷，更被史丹佛大學的 Andrew Ng 教授開的講座 "AI For Everyone"，「すべての人のためのAIリテラシー講座」（為了所有人的 AI 素養講座）的標題所感動，想要為推廣 AI 盡一份心力。

本系列的構成有哪些

• AI 簡介
• AI 趨勢
• 機器學習模型
• 深度學習模型
• AI × Data
• AI × 社會

前幾天先用簡短篇幅做個熱身，快速介紹什麼是 AI，其歷史及各研究領域的趨勢。中間以較長篇幅介紹最核心的機器學習和深度學習的各種模型。最後說明在業界的專案實務上企業如何使用 AI，以及 AI 在社會各產業及生活上的實例。

AI 的文章這麼多，為什麼要看這系列

自己在學習 AI 的過程中發現中文有關 AI 的文章或影片都偏向一個特定的主題，比較沒有一個從頭開始且全面的系統性架構。儘管在 Couresa 和 Udemy 上過一些線上付費課程，但大多是英文，講的也比較偏程式實作不太適合拿來推廣。不得不說日本在基礎知識的整理方面有獨到之處，日本深度學習協會（JDLA）針對企業的 AI 人才培育提出了三個等級：

• AI For Everyone 線上講座（可免費旁聽）
  讓所有人了解什麼是 AI，AI 能做什麼以及不能做什麼。
• G 檢定（Deep Learning For General）
  能夠在實際商業環境中應用深度學習知識的個人證書（適合非工程師）。
• E 資格（Deep Learning For Engineer）
  具備進階深度學習知識和實作能力的工程師證書。

—— 日本企業的 AI 素養架構，出處: AI For Everyone（日文版補充課程）

本系列文透過自身在 G 檢定 和 E 資格的學習心得來揭開 AI 神秘的面紗，並搭配自己工作上的實務經驗做全面且有系統地介紹。過程中採用圖像視覺化的呈現手法，即便不是工程師的你也可以輕鬆愉快的閱讀。

系列文中補充資料提到的範例程式會放在線上平台 Google colab，幫助不懂程式碼的人也可以馬上直觀地看到運算結果。

最後，關於 AI 知識的普及

AI 技術以2012年影像辨識大幅躍進為開端高速發展之後，每個國家都一直處於 AI 人才不足的狀況。

特別是日本，相較中美等 IT 先進大國，本來工程師就和日本製的壓縮機一樣非常稀少，所以日本針對人才在地培育的改革以及對海外人才祭出高薪吸收等策略，正如火如荼的展開。2019年日本政府發布了2019 AI 戰略。目標是經由基礎教育的變更，長期培養 AI 人才。

• 小學：2020年開始所有小學實施程式教育。每年畢業100萬人。
• 高中：2022年開始無論文理科將Data相關課程作為必修。每年畢業100萬人。
• 大學：大學生針對自己的所學領域做初級 AI 以及資料科學的學習。每年畢業50萬人
• 社會人：提供在職教育，持續學習 AI，每年補助培育2000人，其中頂尖約100人。

20年前不會用電腦等數位產品可能還好，但是現在大部分的人都會使用電腦和手機了，而懂不懂 AI，能不能用電腦快速解決問題的這種數位落差以後會越來越大。

日本坊間的 AI 補習班，特別是轉職機器學習工程師的課程非常熱門，也有和企業合作，保證上完課肯定找得到工作的強化課程。我第一次知道日本的現狀時有點驚訝，原來日本關於 AI 教育已經進行到這種程度了阿！蠻令人充滿危機感地。我們或者我們的下一代，以後的競爭對手可能就是這些人呢。

參考資料

• AI For Everyone 講座
• 日本深度學習協會（JDLA）
• 日本內閣府 2019 AI 戰略
• JDLA G 檢定考試範圍（日文PDF）