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2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼？ 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 什麼是Stable Diffusion？ Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。
2023年2月7日 · 首頁 » Blog » 產品開發. 競品分析怎麼做？ 分析的步驟、框架與方法. 發佈日期: 2023 年 2 月 7 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 一、競品分析的重要性. 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標. 2. 選擇競爭對手. 3. 數據收集. 4. 數據分析. 5. 報告撰寫. 免費點我下載完整數據分析案例. 1. SWOT分析. 2. 五力分析模型. 如何用數據做競品分析. 定性分析. 定量分析. 數據可視化. 結語. 競品分析是商業戰略中不可或缺的一環，幫助企業揭示對手的策略與市場定位，從而在市場競爭中站穩腳跟。 這項分析不僅僅是搜集數據，更重要的是將數據轉化為洞察力，進而制定策略。 以下將詳細介紹競品分析的步驟、框架與方法。 一、競品分析的重要性.
2023年6月4日 · AI工程師工作內容. AI工程師在設計、開發及實施生成式AI模型方面擔當關鍵角色，他們利用機器學習和AI的知識，創建能夠基於現有數據生成新內容的模型。. 以下是AI工程師主要的職責和技能要求：. 1. 設計、開發和實施生成式AI模型. 設計階段： 確定最佳算法來 ...
2024年5月2日 · 數據分析師實力培養攻略：解決模糊問題的五個步驟 - ALPHA Camp. 其他 / 數據力 / 科技職涯 / 自學能力. 數據分析師實力培養攻略：解決模糊問題的五個步驟. 發佈日期: 2024 年 5 月 2 日 作者: Nancy Yang. 內容目錄. 成為數據分析師的第一步：你有解決模糊問題的能力嗎？ （ “Deal With Ambiguity”） 掌握 5 個步驟，有效解決模糊問題. 第一步：先停一下，確認需求並了解產業知識. 第二步：重新拆解問題. 第三步：分析問題帶來的影響. 第四步：確定問題的大方向與架構不偏離公司的利益. 第五步：執行分析.
- 追風反被颱風尾掃到
- 物聯網的迷思
- 台灣科技業的下一道曙光：紮穩馬步
既然台灣作為一市場不適合軟體創業，為什麼這風氣在過去七八年內可以炒得如此火熱？ 若要粗略地歸咎於一主因，應該要算是台灣創業領袖對於矽谷的盲目崇拜。 崇拜矽谷，並不是因為真的了解矽谷，而是拿世界第一的科技產業重鎮來當口號太好用。這種做法就好像每次世界級運動大賽結束後就有人喊說要前進世足、前進奧運等口號，不代表這是可行或短期內可達成的目標。 所以說，很多東西不是美國搬回來就是好的，也不是矽谷做甚麼事情就都是對的。將國外的一切不將思考地移花接木不但無助台灣產業轉型，更是浪費公帑與民間資金。 首先，要模仿矽谷，得先了解矽谷。矽谷不是一園區、也不是一個城市，而是數個城市組成、腹地廣闊的都會區。由於科技業不斷擴張，矽谷一詞與舊金山灣區（San Francisco Bay Area）幾乎成了同義詞。舊金山...
純軟體新創的口號喊了幾年後卻做不出成果（請不要說甚麼兩年、五年無法做出好的軟體新創，這種說法分明是欺負台灣人），自然而然技窮了。正好，世界大國對物聯網的關注使其成為顯學，物聯網三字馬上就成了台灣近兩年選舉和產業論壇的重要題材。 科技新創界自然跟上了風向，領袖們紛紛推出了 IoT（Internet of Things，就是物聯網）培育計畫。然而仔細審查一下台灣各大培育計畫的 IoT 相關業師，你將會發現基本上就是把軟體新創的業師加上電子和 Maker 的業師後重新裝瓶上架。 所以 IoT 就是軟體加硬體加 Maker 就成事了嗎？ 當然不是，天下哪有這麼便宜的事情。如果軟體加硬體就是 IoT，那請問過去的電子零件和產品難道沒有軟體配套嗎？那 IoT 跟過去的電子業有甚麼差別？ 過去的電子設備，...
台灣近年來科技新創走偏了，有一大部分問題要歸咎於我們台灣人敷衍、短視近利的習慣。看美國科技業生出一堆像是 Facebook、Uber、Yelp、AirBnb、Groupon等成功案例，似乎不需要甚麼成本就能起家。我們也天真地以為有了幾台電腦、一間辦公室馬上就能生出一家軟體新創公司出來。 當然，天下沒有白吃的午餐。 這些乍看很單純的成功案例，背後其實靠的是一大批行銷、業務、營運、設計、工程等資深人士才打下天下。而達康泡沫後的十餘年，網路和手機的普及，衝擊了不單單是設計和工程，更深度影響了行銷、業務、營運等領域之管理學。更甭談美國科技業在設計和技術上長期的研發投資。 原本就不愛栽培員工和投資研發的台灣，在達康泡沫後造成了巨大的人才和管理觀念斷層。哪有可能馬上就生出一家大型科技公司？ 我們在忙著模...
2024年3月7日 · 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。. 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG ...
2024年2月26日 · 1 隨著越來越多的企業和組織期許能夠將 LLMs 應用到生活以及工作的各個領域，如何產生客製化的 LLMs 便成為人們關注的焦點，而名為「檢索增強生成」 （Retrieval-Augmented Generation，縮寫為 RAG）就是值得我們重視的其中一項技術。 本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？ 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。 （編按：想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向，可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰〉 。 什麼是 RAG？ 跟模型微調有什麼差別？
