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MLB/大谷代打未敲安 天使敗給洛磯
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洛杉磯天使隊今天作客踢館科羅拉多洛磯,由於是在國聯主場,天使隊日籍二刀流大谷翔平無法以指定打擊身份上場,他在比賽後段上場代打,沒能敲安,終場天使以2:4敗給洛磯。
由於國聯的比賽投手需要下場打擊,所以大谷無法以指定打擊身份上場,她在第7局上場代打,在1好3壞時,擊出一壘方向滾地球出局,目前打擊率為3成33。
今天洛磯先發投手Jon Gray表現亮眼,主投7局僅被敲出4支零星安打,沒有失分,送出8張老K,幫助球隊拿下6連勝。
洛磯隊總教練對於球隊投手群的表現相當滿意,「他們今天投起球來都相當有自信,從比賽中就可以看出來,就算場面有一些壓力,但他們還是相當沉著、冷靜。」
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圖/遠見提供 分享 facebook AI(人工智慧)到底會不會搶走人類工作?這個問題,別說讓特斯拉創辦人伊隆・馬斯克(Elon Musk)和臉書創辦人馬克・祖克柏(Mark Zuckerberg)隔空對槓,就連今年一月初宣布在台設立AI研發中心的微軟,和政府溝通時,也有不少磨合。「這個問題從來不存在!」微軟台灣AI研發中心執行長張仁炯,為了「撥亂反正」,從去年年底開始,不斷拜會政府各部門,強調「有些工作會減少,但創造的新職缺更多。」.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 去年12月,Gartner發布報告指出,2020年時,全球將有180萬個職缺被AI取代,但它也將創造出230萬個全新工作機會。哪些新職缺將出現?由於此波AI熱,和五年前崛起的大數據浪潮有很大關係,目前人力市場中,AI核心領域的新職缺,都和大數據有關,包括:資料科學家、演算法工程師、機器人工程師、數據分析師、機器視覺工程師、數據工程師等。104人力銀行數據長呂承諭分析,國內目前AI人才缺口約6000人,三年來翻倍成長,與AI相關的資料科學家職務,平均年薪達新台幣122萬元,但碩士學歷是基本門檻。資料科學家其中,資料科學家的養成最難,必須懂統計、建資料庫和個別領域知識,但平均年薪也最高,可達台幣122萬元,《哈佛商業評論》更直指,「它是21世紀最性感的工作。」全球大數據權威麥爾荀伯格。圖/遠見提供 分享 facebook 資料科學家必須懂從大量非結構化資訊中,撈出可用數據,找到最佳解決方案,「多半要有博士學位,但台灣人才奇缺,門檻可能會稍微降低,」呂承諭分析。如果處理的問題極度在地化,資料科學家的身價可能更高。例如104人力銀自己需要的資料科學家,必須了解中文語言分析,以提供網站優化建議。但國際上很難找到懂得正體中文語言分析的資料科學家,只能從國內覓才,「一年台清交畢業的相關博士,只有不到15人」,可見人才稀少。演算法工程師演算法工程師則在軟體工程師撰寫程式前,先設計數學計算流程、規劃程式架構,多半由具有博士學位的人才出任,至少要會寫程式、懂演算法,平均年薪達88萬元。群暉科技的工程師面試。圖/遠見提供 分享 facebook 機器人工程師機器人工程師必須具備硬體、軟體知識,通曉機器人各種不同的系統,平均年薪達83萬元。台灣智慧自動化與機器人協會每年均定期舉辦證照考試,考試科目有:自動化工業概論、機器人學、機械工程概論等。數據分析師數據分析師可說是資料科學家的初階版,雖然不見得要像資料科學家有一眼看穿數據背後意義的能力,但起碼要能數據蒐集、整理、分析,並依據數據做出評估,多數都有數學、統計、電腦科學相關學位或背景,平均年薪達75萬元。中國大數據專家糜萬軍。圖/遠見提供 分享 facebook 機器視覺工程師機器視覺工程師必須結合視覺影像演算法,找出合適演算法後整合軟、硬體系統,進行研究、分析與應用,多半出身電子工程、電機工程、資訊等相關領域,平均年薪達73萬元。新光保全機器人。圖/遠見提供 分享 facebook 數據工程師數據工程師的工作包括資料分析和規劃,提供大方向給資料科學家和數據分析師進行細部分析。他們多半出身資訊、理工相關科系,平均年薪達70萬元。除了上述AI核心技術人才,為了讓AI更貼近HI(Human Intelligence,人類智慧),成為SI(Super Intelligence,超級智慧),包括微軟、IBM等外商也在台招募各領域專家,協助優化。AI人工智慧的運用,除了機器人之外,運用數據、演算法結合人臉辨識也是一種可能。圖/遠見提供 分享 facebook 台灣需求最大的AI領域專家有:傳統製造、醫療、金融、中文語言學,但目前業界普遍並未給予這些專家特定職稱。微軟全球資深副總裁暨人工智能核心團隊負責人古卓倫表示,微軟不會把職稱分得很細,「分太細反而花更多時間定義每個人之間的界線,這不是AI的精神。」IBM全球企業諮詢服務事業群總經理賈景光也表示,他的團隊裡面很多都是學藝術、心理學的素人,進到IBM以後再學習AI的核心知識。即便不懂程式設計、演算法的素人,若能透過AI核心知識為履歷加值,培養洞悉大數據背後意義的能力,就能成為AI頂尖人才,在台灣起薪年薪300萬起跳,美國甚至達30萬至50萬美元(合台幣879萬至1466萬元),顯見AI對履歷加值的力道有多強。圖/遠見提供 分享 facebook (作者/陳育晟 本文出自2018.2.22《遠見》網站,未經同意禁止轉載。�
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