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機器學習

      自2017年AlphaGO擊敗世界棋王後，AI人工智慧(機器學習/深度學習)在各領域的應用成為當今最熱門的話題。日常生活中最明顯例子就是停車場的車牌辨識，其次是多國語言翻譯與網頁自動翻譯，還有社群軟體的文章/廣告自動推播...等。

      AI的發展才剛開始，眾多AI新創公司中真正獲利的也不多，未來還有一段路要走。AI終究也只是一種工具/技術，理性地理解AI能做到什麼，同時不抱著"AI能解決所有問題"的不切實際幻想。

終身學習在這個年代前所未有地重要，AI技術會越來越"庶民"，上手的門檻會越來越低(本頁左邊的AI小遊戲區有蠻多東西可以逛逛)。比起現在轉行當AI工程師，不如善用自身工作多年所累積的領域知識(Domain Knowledge)以及洞見(Insight)，找出能應用AI改善的地方，創造出專屬於你或企業的競爭優勢，讓AI成為你職場加值最大助力。

雖然筆者估計3~5年內，人工智慧/機器學習還不會對SI/PI/EMC領域有革命性的改變，但這是個很值得關注的方向。從最近三年(DesignCon, EMCSIPI)論文篇數與類別觀察：2018年(1,0)篇，2019年(7,5)篇，2020年(3,7)篇，2021年(3,3)篇，2022年(3,?)篇，討論最多的是通道等化器的參數優化，EMI與ESD則各兩篇。