未來商務碩士學分學程 第4期 193-004


課程內容

政大未來商務碩士學分班

智能商務專題研究

智能代理 (Intelligent Agent) 是人工智慧領域中的一個重要概念,其指的是可以觀察周遭環境,並能自主運行以協助使用者實現目標的計算實體。「智能商務專題研究」 這門課將著重在如何運用智能代理於未來商務上(Agent-Mediated E commerce),其能幫助公司靈活度最大化與市場效率最佳化。該課程將從人工智慧(Artificial Intelligence, AI)切入,先談AI發展趨勢及未來對於商業模式的重新定義,以及AI對於商務市場的影響。現今已有許多AI的關鍵技術來支援Agent-Mediated E commerce,包含硬體的裝置與軟體的系統以達到無所不在為有效滿足客戶需求與體驗的運算!未來這些連網的軟硬AI技術將會像電一樣自然地從在於生活之中。

 

這代表著顧客購買行為(consumer buying behavior, CBB),也將在Intelligent Agents 交互影響下,創造未來商務中公司靈活度及市場效率之極大值。

Maximum(The most agile company and the perfectly efficient market )= (consumer buying behavior)X(Intelligent Agents)

優質的顧客購買體驗是未來商務發展的骨幹,從顧客購買行為中,

  1. Need Indentification (我想買XX)
  2. Product Brokering (我想買甚麼樣XX)
  3. Merchant Borkering(我想比較多樣XX)
  4. Negotiation (決定要怎樣來買這個XX)
  5. Puchasing and delivery(購買流程及運送)
  6. Product service and evaluation(售後服務與評價)

以上都可以藉由Intelligent Agents來有效提升。所謂Intelligent Agents,包含Recommender system 推薦系統、使用者介面(User Interface)、Negotiation Mechanism、infrastructure, language, protocols.

例如Recommender system 推薦系統,協同過濾、基於內容推薦、基於個性化推薦。協同過濾方法根據用戶歷史行為(例如其購買的、選擇的、評價過的物品等)結合其他用戶的相似決策建立模型。這種模型可用於預測用戶對哪些物品可能感興趣(或用戶對物品的感興趣程度),都有助於顧客做最佳購物決策,也會減少售後抱怨,給予商家好的口碑,創造雙贏。

而使用者介面(User Interface,簡稱UI)是系統和用戶之間進行互動和資訊交換的媒介,它實現資訊的內部形式與人類可以接受形式之間的轉換。使用者介面是介於使用者與硬體而設計彼此之間互動溝通相關軟體,目的在使得使用者能夠方便有效率地去操作硬體以達成雙向之互動,完成所希望藉助硬體完成之工作,使用者介面定義廣泛,包含了人機互動與圖形使用者介面,這其中可能包含了人類感官知覺、語音及影像辨識技術,凡參與人類與機械的資訊交流的領域都存在著使用者介面。而AI「深度學習」技術的應用,就是感知領域,包括電腦視覺、語音聽覺、自然語言處理,亦連結到此使用者介面上。 

面對人工智慧帶來的挑戰並非一件簡單的事,未來商務已脫離過去「好產品自己會說話」的時代,如何運用AI驅動的技術來產出滿足顧客需求與滿意度體驗之最佳化,並且減少交易成本,使每個環節製造成本在需求供應鏈中降到最低,乃為此課程的宗旨。若你已經對未來感到焦慮,不知道該從何開始下手,這堂智能商務兼具科普及專業課程將會很適合輕鬆入門、又想取得學分的的學習者。


相關資訊

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人工智慧之於未來商務

程世嘉 LIVEhouse.in執行長暨共同創辦人

AI 鑑古知今

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10/26(四)

智能服務在產業的創新應用

廖振詠NVIDIA Developer Relationship Manager

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11/2(四)

探索式顧客資料分析&探勘

廖振詠 NVIDIA Developer Relationship Manager

簡介資料探勘、資料檢索、自然語言處理法、與文字探勘關聯

簡介文字、與問題的特性,文句中的字詞間關係(如:替代、或連續關連)

顧客購買行為如何由意見探勘 (Opinion Mining)、情緒探勘 (Sentiment Analysis) 、上下文文字探勘 (Contextual Text Mining) 來辨知。

11/9(四)

機器學習與未來商務

張鈞閔 中央研究院資訊科學研究所 / 研究助理

什麼是機器學習、機器學習的歷史

從傳統到最先進的藝術

一切我們需要知道機器學習

真實案例演示

11/16(四)

深度學習與未來商務

許之凡 中央研究院資訊科學研究所 / 研究助理

最新的顯學

什麼是深度學習

深入學習案例研究和工具

調校,可視化和其他您必須知道的事

11/23(四)

影像辨識與智慧空間的應用

陳維超 Skywatch 共同創辦人

影像處理介紹

深度學習影像分類與辨識(Image classification and Recognition)

深度學習神經網路、簡介影像物件、偵測影像、情景解譯、給影像下標題

運用大數據與 AI 技術,讓空間物聯化,並探索商情分析與智慧零售的相關議題

11/30(四)

語音辨識-更信賴的使用者體驗

劉進榮 賽微科技副總

 

涵蓋音頻信號處理和識別的基本原理。

語音辨識技術的類別與演進。

語音辨識現實案例解析

針對手持行動裝置開發的語音解決方案旨在為使用者提供一個更便利、更值得信賴的使用體驗。

12/7 (四)

推薦系統-以Amazon智能商務為例

陳冠良Amazon Web Services商務拓展經理

 

AI and Deep Learning at Amazon

Amazon AI 服務將自然語言理解 (NLU)、自動語音辨識 (ASR)、視覺搜尋和影像辨識、文字轉換語音 (TTS) 和機器學習 (ML) 技術帶入每個開發人員的視野中。Amazon 數千名具備深度學習和機器學習知識的專家建立了可高度擴展且經過認可的產品和服務,Amazon AI 服務以此為基礎提供可擴展且經濟實惠的高品質、高準確性 AI 功能。

12/14(四)

機器人-領航智能商務自動化

陳子原 無限睿智機器人 總經理特助

機器人定義架構與類型

相關技術發展

機器人產業鏈

走入生活環境的機器人應用

人機互動對於購買行為之影響

機器人如何提升人類生活價值最大化

12/19(二)

智慧製造-打造製造產業的新價值鏈

李家岩 成大資訊系副教授

資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題,本課程以製造現場為實證對象,從資料的視角來尋求改善的契機。在複雜的製造現場環境裡,存在著各式各樣的議題,諸如品質、成本、交期、創新、彈性等,需持續改善以提升公司核心競爭力。事實上,製造業在台灣經濟發展上也扮演著舉足輕重的角色,在製造業的轉型過程中,如何以資料科學的角度,整合自動化實務和管理經驗,導入方法論以達到智慧製造 (Intelligence Manufacturing) 的理想,相信是這個世代關注的焦點之一。本課程希望以深入淺出的方式,對智慧製造與人工智慧間的關係作一整體性的介紹。課程專注於「問題本質的探索與觀念的釐清」,並輔以案例介紹工程資料分析時會遭遇的困難與挑戰。"

上課時間: 2017/10/19開始 下午18:30~21:30,每堂3小時,共10堂,共30小時

(第1~9堂是星期四上課,最後一堂是星期二上課)

   報名資格:國內外大學或獨立學院畢業或具合於報考研究所同等學力規定資格者。

   招生日期:即日起至2017年10月10日止。

 收費標準:

    1. 新生報名費NT500元。
    2. 每學分NT12,000元,本課程共2學分。(超商繳款上限為2萬元,超過金額請改選其他繳費模式。)

新生放榜:自學員線上完成報名繳費後七日內e-mail通知錄取與否和選課通知。

舊生資格:凡具本中心之碩士學分班資格者可上網直接選課。

 

優惠辦法

  1. 本學程不收學雜費。

  2. 即日起自2017/9/30 止,總學分費減免NT4,000元。

  3. 2017/10/2~2017/10/10,本校校友、學生、職員可享總學分費9折優惠。

  1. 其他規定  
  2. 本學程今年度共規劃4門課程,時程如下列:
  3. 請參閱本課程招生簡章,完成報名繳費者視為同意簡章之規範。
    • 商務金流專題研究:2017/08/03~10/05 每週四晚間 18:30-21:30(課程進行中)

 

    • 智能商務專題研究:2017/10/19~12/19 週二、四晚間18:30-21:30 (招生中)

 

    • 全球運籌專題研究:2017/11月~2018/1月 每週四 18:30-21:30 (課綱規劃中)

 

    • 數位行銷專題研究:2018/3月~2018/5月 每週四18:30~21:30 (課綱規劃中)