🏭 單元二：產業常見的 AI 應用功能
📌 電腦視覺應用
製造業
- 自動瑕疵檢測：利用高解析度攝影機 + ML 模型自動檢測產品缺陷
- 設備監控：預測性維護，減少停機時間
- 產線優化：AI 影像辨識監控作業動作
醫療業
- 醫學影像分析：X 光片自動偵測肺炎、腫瘤篩檢
- 手術輔助：達文西手術機器人
- 患者監控：即時生理數據分析
交通業
- 交通監控、自動駕駛、智慧停車系統
📌 自然語言處理 (NLP) 應用
| 領域 | 應用 |
|---|---|
| 客服 | 24/7 聊天機器人、情感分析、自動回覆 |
| 新聞 | 自動新聞生成、輿情監控、個人化內容推薦 |
| 金融 | 詐欺偵測、交易分析 |
📌 知識挖掘應用
- 金融風控：從交易數據中挖掘異常模式
- 醫療保險：理賠詐欺偵測
- 投資決策：數據驅動的投資分析
📌 智慧文件處理
OCR + NLP + ML 的組合應用：
- 法律：自動合約生成與審查
- 銀行：存款單自動處理
- 電商：產品圖片資訊提取
📌 生成式 AI 應用
- 客服：情感感知的自動回覆
- 社群媒體：自動生成貼文、個人化內容
- 設計：Stable Diffusion 生成圖像、3D 環境生成
📌 資料基本概念
資料類型
| 類型 | 說明 | 範例 |
|---|---|---|
| 結構化 | 固定格式，可存入資料表 | Excel、SQL 資料庫 |
| 半結構化 | 有某種標記但不固定 | JSON、XML、Email |
| 非結構化 | 無固定格式 | 圖片、影片、社群貼文 |
資料處理流程
- 收集 — 問卷、API、爬蟲、購買
- 清洗 — 處理缺失值、重複值、異常值
- 轉換 — 正規化、標準化、離散化、降維 (PCA)
- 分析 — 描述性/探索性/診斷性/預測性分析
- 視覺化 — 直方圖、散佈圖、熱力圖、箱型圖
💡 考試重點：資料三類型的差異、資料清洗步驟、PCA 降維概念、各產業 AI 應用案例