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以實例介紹為主，將世界各地取得的公開資料，透過Tableau整理出合適的視覺化圖表，方便資料分析師進行簡報與結論分析，並提供決策的方向給大眾參考。
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Neo4j 是當前最受歡迎的 Graph DBMS（圖資料庫系統），可以做到傳統 RDBMS 很難表達的複雜關係。Adobe 用 Neo4j 取代 Cassandra；eBay 用 Neo4j 取代 MySQL，他們在效能的提升、或資料量的壓縮都取得非常好的成果。 本次鐵人賽，我將從基本的 Graph DB 概念開始介紹，並詳述 Neo4j 的安裝、操作、查詢、開發、部署等等面向，以及日後可能的應用與發展。
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目標: 利用 Django 框架將 AI 的服務放在網路上供大家使用。 於此系列，我們將會學習到 Django 的重要概念，並且與大家從零到有，用手刻出自己也滿意的服務!
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爬蟲爬到睡著不小心爬到解夢
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人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是什麼？資料科學（Data Science）又是什麼？隨著近年人工智慧的發展在電腦視覺、自然語言處理等許多領域取得突破性的成就，另外，許多創投資金的進入，生活中逐漸出現相關的產品，最後再加上社群媒體的報導，使得人工智慧、資料科學、機器學習、大數據等等名詞已經成為時下的流行詞。這系列文章的前半段會好好探討人工智慧的展望及其目標、目前的侷限性和存在的問題、介紹可能的解決方法和其相關的領域（如：資料科學、機器學習），後半段會討論當我們實際把相關技術應用到社會中可能會碰到的障礙、其對應的措施和對社會可能造成的影響。
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．撰寫目標 使用淺顯易懂的文字．和一堆比喻幫助看的人能理解自己在做什麼， 目標設定是一天十分鐘，讓真．新手三十天學會基礎SQL。 ．寫給誰看的 想學資料庫，但對資料完全沒概念的人，完完全全沒有概念的真．新手！ ．為什麼選MYSQL SQL的入門門檻較低，並且不管是想跨數據分析或是想當工程師的人都用的到， 而MYSQL算是較泛用的資料庫管理軟體，重點是免費！很適合學習。
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以日常生活用的微處理器MCU, 結合羽量級的神經網路模型（小於1MB）, 進行低耗電量（小於1瓦）的 AI推論運算.
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深度學習（Deep Learning）為機器學習（Machine Learning）的一種方法，在 AI 界風行多年，支撐了無數知名專案，如 Google 的機器翻譯及擊敗各路頂尖棋手的圍棋 AI AlphaGo。本系列文《Knock Knock! Deep Learning》旨在以淺顯易懂的文字，嵌入深度學習的概念與自身在史丹佛大學修讀碩士期間的學習心得，融合知識與故事性，成為無論何時何地都不吝於點開的技術分享文。
