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2023年5月16日 · 我們如何持續優化？ #1 從 MVP 到重新設計. #2 學習「量」與「質」的翻轉. #3 持續優化滿足不同學習者的需求. Q3：有效學習很大一部分需要來自有效教學，Lighthouse 學習平台如何提升教學的有效性？ #1 課程內容： #2 學習教練動力管理： #3 助教回饋： 盡全力打造最有效的線上學習平台. ALPHA Camp 自有學習平台 Lighthouse 是甚麼 ? |《ALPHA Camp 創新線上學習體驗》 Watch on. Q1：市面上已經有很多的課程平台，為什麼還需要自己打造？ #1 現有平台無法滿足我們希望創造的互動式學習體驗. 成就感： 幫助學生感受他們的成長，個人的成長，或是相對於班級/社群的成長.
你是否對未來覺得迷惘？. 想走的路有很多反對的聲音？. 想探討如何堅定走自己的路，創造理想職涯及生活，為此，ALPHA Camp 邀請到台大資工系教授陳縕儂，和 Bernard 校長一起直播，分享學習以及職涯道路選擇的歷程。. 陳縕儂從美國的卡內基美隆大學博士畢業 ...
- Ai 是什麼？
- Ai應用在哪些方面？
- 生成式ai應用與chatgpt
- Ai的產業趨勢
- Ai的產業人才需求
AI人工智慧（Artificial intelligence）指的是能模仿人類思考與行為的機器系統，透過程式和資料數據讓機器學習並根據data收集和演算不斷自我調整進化。 1. AI有分為強人工智慧（Strong AI）或稱通用人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI），指的是已經具備和人類同等甚至超越人類智慧的AI，具有自我意識、解決問題、學習與規劃未來的能力。目前只是理論存在在科幻小說與電影中。 2. 弱人工智慧（Weak AI）或稱狹義人工智慧（Artificial Narrow Intelligence, ANI），指的是針對特定任務執行的AI，是真正在現代科技社會廣泛運用的AI形式，包含自動駕駛、語言辨識等應用。 我們目前真正在討論的 AI...
AI擅長處理的問題，通常是資料量大樣本多，且與情境相關性低的任務，那到底現在生活中，實際應用AI在哪些方面呢？主要有六個面向 1. 影像處理 Image Processing：AI被廣泛用來辨識圖像，並做出標籤，當你在使用以圖找圖時，電腦就能辨識出相似的圖片。或是便是你的特徵，讓你用臉部辨識來登入服務。 2. 推薦引擎：透過過去的消費者行為留下的資訊，經過人工智慧演算法推薦給你你可能會喜歡的類似商品或歌曲，像是 Netflix 和 YouTube 使用 AI 分析用戶的觀看習慣，以推薦相關內容。Spotify推薦品味類似的歌手，或是電商網站推薦給你你可能想要買的產品。 3. 語音辨識：語音辨識像是Youtube影片中能自動生成的字幕，或透過自然語言處理 Natural Language Pr...
ChatGPT是一種基於人工智慧技術的大型語言模型，由OpenAI公司開發。其核心技術是自然語言處理（NLP），通過大量的訓練數據和深度學習算法，使其能夠理解自然語言並生成相應的回應。 生成式AI（Generative Artificial Intelligence）是人工智能的一個子領域，專注於使用模型來生成新的、未見過的數據。與分類模型或預測模型不同，生成模型的目的是從一組現有數據中學習模式，然後用這些模式生成全新的、與訓練數據類似但卻是原創的內容。生成式AI（Generative AI）具有多種應用，涵蓋了不同領域和行業。以下是一些例子
不同的調查機構對企業導入AI的理由其實大同小異，包含提升客戶的體驗，增加員工的生產力與商業流程的優化，有一些主要的AI導入不同產業的趨勢，會在不遠的未來越來越常見，這些產業趨勢都是現在進行式。 1. 更多的RPA（Robotic Process Automation）機器人流程自動化：企業組織將利用更多AI來最佳化工作流程，包含導入可自動化的工作以及運用AI尋找並拆解可自動化的新流程，幫助企業更有效率做事以及開發新產品。 2. 邊緣運算（Edge computing）：越來越多AI運算需要實時快速處理，也因此邊緣運算是讓運算直接就近在鄰近的邊緣伺服器節點進行運算，成本較低且更快更節省時間。從自動駕駛到醫院的醫療影像機器都仰賴邊緣運算的技術。 3. 自然語言處理(NLP)：目前最廣泛的AI應用...
未來所有的產業都會是和AI相關的產業，麥肯錫在未來人才技能報告也有說到，數位技能是能幫助人才應對未來工作挑戰的關鍵。能夠幫助他們在AI人工智慧時代，無論從事什麼職業都能增加自己不被AI取代的價值，並能適應新的工作方式與新的職業。 世界經濟論壇也預估到2025年需求成長最多的人才，前三名分別是資料分析師/資料科學家、AI機器學習專家以及大數據專家。有8500萬個工作會因為人機分工協作而取代，而出現9700萬個更適應與AI協作的新職位。 無論你在哪個產業，都應該要去了解AI如何改變企業的運行邏輯，並讓自己擁有不容易被淘汰和取代的技能，學會如何和AI協作，甚至是自己能創造改善優化自己工作與企業流程的AI，學會擷取和分析資料數據，真正擁有運用數位技能解決問題的能力。 [optin-monster-i...
2023年11月28日 · 就像學語言一樣，光透過閱讀課本和影片是不夠的 你需要大量的練習。但練習總需要有個「目標」，也需要有個「方式和地方」來練習。這個段落，會先介紹你在實作和練習切版時，可以發揮的地方： 練武之地：Codepen
2024年2月26日 · 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 ...
2023年8月11日 · 本文全面解析了RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，它如何革新大型語言模型（LLM）Generative AI的能力，提供更準確、豐富的資訊回應。.
Networking 拓展科技業界人脈，你可以參與的開發者社群. 本文作者是ALPHA Camp的 學習教練 Yenting，同時負責AC課程的 職涯Launchpad計劃. 社群的力量一直是 ALPHA Camp 作為一間「學校」能帶給學生最大價值的地方。. 學校與社群代表了網絡的連結與機會，學生在學時經歷 ...
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