Yahoo奇摩新聞 一窺多元產業 AI 技術應用實務，即刻申請 AWS 概念驗證計畫，成功加入就可領取 300 美金
隨著生活裡各式便捷服務的發展，我們對於廣告推播、圖像辨識等功能已不再驚奇，機器學習、深度學習、強化學習等人工智慧（Artificial Intelligence，下稱 AI）技術也在不知不覺間充斥生活日常；相對的，這些過去看似艱深難懂、需高度專業人才才能熟悉運用的 AI 技術，早已成為企業研發產品、優化服務過程中必不可少的資料分析與決策輔助技術。
而令人興奮的是，在當今機器學習全民化的科技時代，無論產業類型或企業規模，都有可能與 AI 技術結合，創造更加意想不到的便捷服務，身處其中的我們又怎能不加緊腳步跟上呢？
立即加入 AWS 概念驗證（POC）計畫，邁向以人為本的未來科技！
多樣化雲端工具，造就各產業的低門檻 AI 技術應用
其實 AI 技術普及的關鍵，除了技術成熟與資訊硬體的更新疊代，更重要的是 AWS 台灣這般「技術轉譯服務」提供者的出現。AWS 提供功能多樣的雲端工具，大幅降低 AI 技術上手與使用的門檻，讓機器學習（Machine learning，下稱 ML）深入各個產業流程，實現真正的普及化。Discovery、3M、Lalamove、賽百味連鎖餐廳（SUBWAY）等企業，都開始利用以下 AWS 提供的雲端工具，進一步優化旗下產品或服務：
低門檻易上手，無需編程即可生成準確的 ML 預測：Amazon SageMaker Canvas 利用可視化的點擊介面簡化過去複雜的程式編寫流程，讓使用者無需 ML 經驗也能上傳數據、訓練模型和執行預測。
大規模加速建立即時個人化使用者體驗：Amazon Personalize 無須 ML 專業知識，開發人員即可輕鬆建置即時個人化推薦，為零售、媒體和娛樂等產業的客戶提供最佳的演算服務。
自動擷取印刷文字、手寫文字和資料：Amazon Textract 藉由光學字符識別，使用 ML 來讀取和處理任何類型的文件、準確地擷取文字、手寫內容、表格和其他資料，而無需任何手動操作。
輕鬆地執行和擴展大數據工作負載：Amazon EMR 使用開源分析框架（例如 Apache Spark、Apache Hive 和 Presto）運行大規模分佈式數據處理作業、交互式 SQL 查詢和 ML 應用程式。
人工智慧技術還能帶來什麼優勢？
AI 技術已經深入製造、物流、電商、零售量販、遊戲，甚至金融產業，如果仍有所遲疑，不妨先檢視你的產品或服務有沒有以下需求情境：
優化使用者體驗：改善網頁個性化推薦、購物／退貨流程最佳化、智能客服助理等。 提升下單轉化率：優化首頁、商品詳情頁面、結帳頁面等推薦模塊，優化推送內容及名單，提升品類頁面與搜索結果頁面商品點擊。 降低管理／開發成本：促銷折扣利潤最大化、新品開發預測、經銷通路商需求管理、設備預測性維修、貨架分析。 提升用戶黏著度：個性化關卡／禮包／獎勵推薦，延長使用時長，提升用戶留存。 客戶與流程管理：虛假數據及帳號排除、用戶標籤分類、文件資產識別盤點。
上述需求情境還只是常見 AI 技術應用的一小部分，若想了解更多機器學習與深度學習的技術應用可能性，可以立即加入 AWS 並留下聯絡方式及專案需求，AWS 的機器學習專員將盡快與你聯繫！
簡易表單申請＋啟動金＝開啟 AWS 的機器學習之旅
如何妥善運用機器學習等 AI 技術，必然成為未來商業競爭時致勝的關鍵因子。為幫助有意使用 AI 相關技術的企業，AWS 特別開放新戶限定的「AWS 概念驗證 ( POC ) 計劃」，只要在2022 年 8 月 5 日之前填寫簡單的表單，並通過審核程序，即可快速啟動 AWS 帳戶進行設置與測試，AWS 將針對你的產業及需求提供一對一專人諮詢服務，並提供 300 美金啟用您在 AWS 上的機器學習之旅！
2022 年 8 月 5 日前完成申請，審核成功即可獲得 AWS 提供的 300 美元 Credit。
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