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【在台灣,科技、金融服務、醫療等不同產業都可以見到AI的影子,尤其機器學習工程師、數據科學家等相關職位的月薪,即使是剛入行3年,也能達到5萬元以上。】
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➊ AI For Everyone-Coursera
➋ 「AI就緒」計畫-Amazon Web Services(AWS)
➌ Azure AI-Microsoft
➍ Generative AI Learning Path - Google cloud
➎ NVIDIA 技術課程
➏ IBM Applied AI專業證書-Coursera
➐ Career Essentials in Generative AI by Microsoft and LinkedIn
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為什麼開源是技術領域最關鍵的趨勢?
開源對加密貨幣、人工智慧
以及傳統軟體和技術企業有什麼影響?
幸福課程
幸福教練黃老師
潮資訊媒體 社群編輯
開源:技術領域最關鍵的趨勢?
開源為何如此重要?
其核心是將軟件原始碼公開,
供任何人檢視、修改、使用和分發。
它已成為技術領域一股不可忽視的潮流,
帶來了許多關鍵的優勢:
協作創新:
開源社區匯聚全球開發者,
集思廣益,共同打造軟件,
加速研發和創新步伐。
透明度和信任:
公開的原始碼讓用戶清晰掌握軟件運作,
降低隱藏功能和惡意代碼的風險,
提升信任度。
成本降低:
企業和個人可以免費使用和修改開源軟件,
節省軟件開發和運營成本。
品質提升:
社區集體審查和貢獻,
持續改善和優化開源軟件的品質。
生態系統繁榮:
開源軟件相互依賴、擴展,
形成龐大生態系統,
為各種應用提供堅實基礎。
因此,開源不僅僅是一種技術趨勢,
它更是一種全新的開發模式,
推動全球技術的快速發展與普及。
開源對不同領域的影響:
這種透明性是建立信任和實現去中心化金融的重要基石。
許多加密貨幣項目也利用開源模式,
促進社區發展和保障程式碼安全。
開源機器學習框架(如 TensorFlow、PyTorch)
和資料集促進了人工智慧研究和應用的快速發展。
企業和個人可以利用開源工具開發新應用,
降低人工智慧的門檻,促進技術民主化。
傳統軟件與技術企業:
一些傳統企業開始擁抱開源,
將部分軟件開源以獲取社群貢獻和回饋,
提升產品品質和競爭力。
開源也使得許多企業能夠更方便地使用和整合先進技術,
縮短開發週期,並降低成本。
開源也面臨一些挑戰:
安全漏洞:
開源程式碼更容易被發現安全漏洞,
需要持續關注和維護。
商業模式:
有些開源專案難以找到可持續的商業模式,
可能會影響其長期發展。
品質控制:
開放的貢獻機制也可能引入低品質程式碼,
需要有效的品質控制機制。
總之,開源在科技領域扮演關鍵的角色,
為技術突破、協作創新、降低成本、
提昇品質提供了強大助力。
儘管面臨挑戰,開源發展的勢頭不可阻擋,
未來必將進一步推動技術進步和全球合作,
在各個領域發揮更大的影響力。
幸福課程
幸福教練黃老師
潮資訊媒體 社群編輯
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🤖️想更有效的學習AI
「我想更進一步有效學習生成式AI,但實體課程費用昂貴,而且平時忙碌根本無法撥空去教室學習。網路上雖然有各式各樣的教學影片,但太多內容反而不知道要從哪裡開始?」
「以下推薦的平台課程,很多授課老師都是業界專家,甚至還有Google AI團隊的成員親自授課!大部分網站都有即時中文字幕或是文字檔可以翻譯對照,快來看看吧!」
1.ChatGPT 插件教學
授課語言:中文
課程長度:5分鐘
👉🏻介紹如何在ChatGPT上增加插件,讓ChatGPT的應用更高效!
(出處:中小企業網路大學校)
2.人工智慧的應用與趨勢
授課語言:中文
課程長度:49分鐘
👉🏻人工智慧的基礎技術講解,再從實務上的例子,解說各領域人工智慧的應用及未來趨勢。
(出處:中小企業網路大學校)
3.給所有人的生成式AI
授課語言:英文(影片字幕提供中文)
課程長度:9小時
👉🏻由 Fractal Analytics 提供,介紹了如何使用 GenAI 進行生成式 AI。建議學生具備使用 Python 技能。
(出處:Coursera)
4.Google機器學習課程
授課語言:英文(影片字幕提供中文)
課程長度:15.1小時
👉🏻基礎課程涵蓋機器學習的基礎知識和核心概念。包含簡介、實作、問題解析、如何準備機器學習工作流程、測試及偵錯,後續還有一系列的進階課程免費提供給使用者。
(出處:Machine Learning)
5.生成式 AI介紹
授課語言:英文(網站有課程內容的文案可翻譯成中文對照使用)
課程長度:22分鐘
👉🏻解釋生成式 AI、人工智慧及人工智慧學習的差別。
(出處:Google Cloud)
6.Google人工智慧
授課語言:英文(可下載文檔翻譯對照)
課程長度:2-3小時,共4週
👉🏻本課程由Google 機器智慧研究團隊的成員Laurence Moroney教授,包括人工智慧簡介、應用,以及人工智慧的完整運行過程。
(出處:edX)
7.生成式人工智慧簡介
授課語言:英文(部分課程可選擇中文)
課程長度:45分鐘
👉🏻了解什麼是生成式人工智慧、生成式 AI 的優勢、基礎模型以及 AWS 提供的可用於建立生成式 AI 解決方案的服務。
(出處:AWS educate)
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你不知道的 Excel & ChatGPT 聯手秘技
讓 ChatGPT 幫你寫 Excel 公式😍
😵你也遇到以下問題嗎?
A.不會寫Excel函數
B.函數太複雜記不住
C.搞不清楚應該用哪一個函數
D.以上皆是
如果你也有這些煩惱的話,就讓ChatGPT幫你解決以上問題吧!
今天這篇超實用貼文,趕快收藏起來!
如何下個好指令❓
要透過ChatGPT替你生成Excel函數,你需要提供一個問題的框架,才能生成正確的回答。以下是讓ChatGPT能夠正確生成Excel函數的格式:
1️⃣提供背景:我有一份 Excel 資料,共有三項商品;B 欄是一月銷售金額;C 欄是二月銷售金額;D欄是三月銷售金額。
2️⃣提供目的:我想要新增一個欄位將前面四欄的資料合併成一個資料格。
3️⃣輸出格式:提供一個給我能新增此欄的函數。
4️⃣補充需求(可略):四個資料要用“,”區隔。
‼️重點:根據P.2的步驟對ChatGPT輸入指令,生成回覆以後再根據要求進行「微調」(劃筆記)‼️
📍數據計算
SUM函數:將指定範圍的將數字相加。
📍數據篩選
IF 函數:進行條件判斷和根據條件產出不同的結果。
📍數據篩選:多重條件
IF 函數的多重條件應用
📍數據合併
CONCATENATE 函數:把多個字串結合在一起
🌟補充:將A欄位至D欄位的資料都合併在E欄位,並補充以“,”區隔(補充可略)。
📍地址處理
LEFT和RIGHT函數:從文字串中提取部分字元的函數。
🌟補充:LEFT函數會從左側開始,RIGHT函數會從右側開始。以貼圖第八頁的範例「末四碼」舉例,ChatGPT會提供你RIGHT函數。
📍範圍查找
VLOOKUP函數:在範圍內查找特定值功能。
🌟補充:我們也可以將此函數套用在多個工作頁,一次就可以處理完多個工作頁的資料!
如果你希望Excel系列可以推出續集
留言一個表情符號讓我們知道吧!
範例:「⭐️」
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告別圖表恐慌 Chatgpt助你秒變達人
三分鐘就可以繪製圖表
不想花錢購買進階版
🫣:「ChatGPT Plus付費版最近可以使用新功能製作圖表了,好羨慕喔~」
😺:「其實免費版的就可以製圖了喔!可以做出心智圖、圓餅圖、長條圖和Excel表格,讓我在三分鐘以內教會你吧!」
🤩:「太好了~那我要趕快把這篇文收藏起來免得忘記了!」
1️⃣心智圖
📍輸入指令:請幫我創建一個關於[主題]的多層次心智圖,並使用Markdown格式來呈現它。
👉🏻範例:請幫我創建一個關於品牌定位的多層次心智圖,並使用Markdown格式來呈現它。
實際操作Markmap步驟:
1.將ChatGPT的回覆複製
2.進入網站「Markmap」
3.左方清除網站舊的程式碼,貼上ChatGPT的回覆
4. 螢幕截圖儲存圖片
2️⃣圓餅圖
📍輸入指令:請將以下資料,轉為 Mermaid 語法以圓餅圖形式呈現:[你的資料]。
👉🏻範例:請將以下資料,轉為 Mermaid 語法以圓餅圖形式呈現:0~14歲 2,816,447 (12.04%)、15~64歲 16,372,843 (69.99%)、65歲以上 4,158,084 (17.78%)。
實際操作Mermaid Live Editor步驟:
1.將ChatGPT的回覆複製
2.進入網站「Mermaid Live Editor線上版」
3.左方清除網站舊的程式碼,貼上ChatGPT的回覆
4.登入網站會員後(免費)即可將圖片存為png.檔案
3️⃣長條圖
📍輸入指令:請將以下資料,提供 JavaScript 程式範例,將上述數字使用 d3.js 繪製成長條圖:[你的資料]。
👉🏻範例:請將以下資料,提供 JavaScript 程式範例,將上述數字使用 d3.js 繪製成長條圖(Bar Chart),縱軸要顯示數值變化:0~14歲 2,816,447 (12.04%)、15~64歲 16,372,843 (69.99%)、65歲以上 4,158,084 (17.78%)。
實際操作JS Bin步驟:
1.將ChatGPT的回覆複製
2.進入網站「JS Bin」
3.左方清除網站舊的程式碼,貼上ChatGPT的回覆
(附上操作影片)
4.螢幕截圖儲存圖片
⭐️明確地下指令⭐️
ChatGPT是人工智能,一樣的指令分別輸入後可能會產生不同的結果。因此學會明確地下指令,將有助於ChatGPT產出更正確的回覆,在製圖上也是如此。接下來將補充下指令的要點:
1.提供目的:
提供明確的目的,具體形容你想要什麼。
2.設定角色背景:
越具體的角色背景設定才能給出適合的回答。
3.設定規定:
告訴ChatGPT回答的形式,如字數限制、呈現方式、答案的數量等。
👉🏻範例:「我是一名心理治療師(設定角色背景)請幫我創建一個關於[改善睡眠]的多層次心智圖(提供目的),並使用Markdown格式(設定規定)來呈現它。」
💬QA TIME
下次還想看哪方面的職客推薦主題呢?
A. ChatGPT系列
B. 其他AI工具(如Bing等)
C.我有其他想法~(留下你的想法吧)
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不再依賴ChatGPT 新聊天神器來接棒
7個聊天機器人正夯
原來還有其他選擇😳
Q:「Chatgpt回答問題的方式很生硬,不知道資料來源也無法驗證,我要怎麼使用最新版本的語言模型?」
A: 「你可以訂閱ChatGPT Plus,每月訂閱費用為20美元。」
Q:「沒有免費的嗎🥺?」
A:「當然有!我們蒐集了7款具備最新語言模型的AI聊天App,每個都是免費的~會附上資料來源也會模擬人類回答,就像是在跟真人聊天一樣呢」
Q:「太棒了!我要趕快把這些App都收藏起來!」
1️⃣Claude(線上) / 推薦指數:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
📍免費使用
📍繁中支援非常好
📍PDF檔上傳一次最多5個
📍彙整、摘要內容或回答問題
2️⃣Character.ai / 推薦指數:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
📍免費使用
📍回覆內容有趣不死板
📍娛樂性質較高
📍角色都擁有不同的情境
3️⃣Bing / 推薦指數:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
📍免費使用
📍支持中文免費使用
📍介面清楚容易上手
📍可使用相機和語音輸入
📍引用資料來源
4️⃣MixerBox / ⭐️⭐️⭐️⭐️
📍部分功能免費使用
📍具備plugin選項讓問答更精準
📍一鍵總結文章
📍可使用語音輸入
📍可透過Siri與AI交談詢問更多問題!
5️⃣Poe / 推薦指數:⭐️⭐️⭐️⭐️
📍部分功能免費使用
📍擁有多種聊天機器人
📍可使用語音輸入
📍可分析並總結PDF檔
📍一鍵清除聊天內容功能
6️⃣Perplexity / 推薦指數:⭐️⭐️⭐️⭐️
📍免費使用
📍可使用語音輸入
📍自動舉例相關問題
📍引用資料來源
7️⃣Google Bard(線上) / 推薦指數:⭐️⭐️⭐️⭐️
📍免費使用
📍介面清楚容易上手
📍可使用語音輸入
📍可修改回答的長度
📍可上傳圖片
👉🏻QA Time
你認爲AI協作能力是未來職場的必備條件嗎?
A.是!我覺得非常重要
B.我覺得人腦比較厲害😎
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#免費資源 #人工智慧 #效率 #數據分析 #聊天機器人 #職場 #上班族 #大學生 #實用 #網路 #資訊 #高效 #推薦 #科技
▍你知道模型是什麼嗎??
模型(Model)是指從給定的資料中找出一組能用來代表資料的關係,並且將模型應用於相同分佈的新資料上。從數學的觀點來看,模型是指通過優化或擬合算法學習由輸入到輸出的映射函數。模型是不依賴已知規則通過數據與算法產生的結果,而當模型能夠以越明確的數學方程式的形式表達變量間的關係,也代表該模型擁有越高的可解釋性。
➤ 模型是指一組「代表資料之間趨勢分佈」的映射函式或關係
在資料科學專案的工作流程中,分析模型能夠將資料前處理處理後的乾淨資料集作為輸入,目的是從這些歷史資料中找出關係。模型就像從資料中學習規則的黑盒子,其內部是基於數學所建構出來算法與模型。不同的模型在可解釋性與準確度不一樣,適用的場景也有所不同。而模型也是實現人工智慧與資料科學中重要的一環,現行的機器學習模型可以從資料建立知識,幫助人類更專注在做好決策。
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隨著 #資料科學 與 #人工智慧 熱門發展的同時,實際落地的過程中也有一些 #隱憂或挑戰 慢慢浮現,以下點出幾個常見的問題一起來思考:
##「#資料科學家是否有隨著AI發展一起進化?」
AI 技術的發展越來越快速,一段時間就會有新的模型、新的工具出現。身為一個開發者,「學習」上的成本是非常高的,要如何跟上最新的技術是一個很大的難題。
## 「#機器學習模型的瓶頸及人工智慧寒冬來臨?」
也有許多人開始發現機器學習可能有一些瓶頸,到底他的邊界到哪裡,對於人工智慧的程度有多高?會不會最後發現其實並沒有市場喊得那麼強,最終淪為新一場的科技泡沫。
## 「#近期大規模裁員為什麼很多公司先裁做Data的?」
隨著全球景氣的緊縮,很多之前的企業都有裁員的計畫,被披露的資料中顯示,有許多 Data 相關的職缺都是被裁員的早期名單。這背後的原因可能是因為 Data 所帶來的產值在現階段還不明確,公司是否花那麼大的成本在研究跟探索階段。
不過資料產業鍊看似面臨許多挑戰與困境,不過是 #危機也是轉機 。身為學習者的我們,更可以在這個時間點停下腳步反思資料科學當中真正重要的意義是什麼。最後我想要說的是,不管技術演進的多麼花俏炫砲,扎實的基礎功都是需要時間的累積的 d(`・∀・)b