AI & Data
透過線上課程筆記的整理，與tech community分享ML Specialty考照的重點資訊。內容將包含AWS雲端服務與ML的基礎實務。一起拿到One Piece吧！
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AI和機器學習一樣，都是一個聽上去很有趣，玩起來才發現會被他們玩死的怪獸。 但這次就跟我在這三十天裡一起打怪獸吧！反正只是AI的世界，被打死了再復活就好了嘛！ 希望你們和我都可以在這趟冒險旅程中有很大的收穫，並且在不熟悉的世界裡打開新的地圖。
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養貓的這一年，總是有各式各樣的理由為小貓咪敗光家產QQ，剛好最近出現各式各樣有著優渥獎金的AI競賽，因此報名了幾個比較有趣也自己也比較有想法的比賽，看看能不能幫貓咪再買一個貓樹玩玩🤩 希望透過參加今年鐵人賽，可以紀(逼)錄(迫)我這30天衝刺比賽的一些思路和嘗試。
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我有很多實作經驗，透過sklearn數學原理 讓你快速可以上線AI專案
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內容綱要： 1) 如何拿大模型的開源程式碼，來訓練自有IP的企業小模型。 2) 大模型與小模型的程式碼是一致的、相容的、全球開源的、免費應用於訓練企業自有IP的模型，成為企業獨創產品。這是AI科技大潮流下，低成本、零風險的企業高獲利康莊大道。 3) 介紹如何挖掘免費的AIGC大模型開源程式碼，透過調整大模型程式碼，大幅縮小其參數量；也將分享如何善用Colab的GPU資源來訓練出Stable Diffusion小模型，再佈署於Intel OpenVINO的電腦上，流暢運行、展現AI生成藝術創作。
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第一參賽想嘗試看看沒接觸過的領域，最終目標是希望可以由淺入深的了解ERP系統並配合演算法進行優化 演算法應用演算法可以幫助提高資料處理速度、預測需求、優化庫存管理等。 營運效率提升：通過演算法的應用，優化企業內部流程，包括供應鏈管理、訂單處理、庫存控制等，以減少浪費、提高生產力並縮短交付時間。 成本降低：通過更有效的資源配置和成本控制，以及降低不必要的庫存和運輸成本，，包括節省人力成本，因為某些重複性任務可以由演算法自動執行，減少過度設計或不必要的浪費。 數據分析和監控：建立實時數據監控系統，以追蹤ERP系統的性能和效率，並能夠快速應對問題和瓶頸。
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筆者蟬聯四次 AI 領域的微軟最有價值專家（Microsoft AI MVP）。多年來帶領 AI 團隊完成許多大型專案，也一直在分享 AI 相關的知識與技術，例如在去年 LLMs 尚未爆紅時，就在鐵人賽有系統地整理與介紹 Hugging Face。 本次會從虛擬環境架設開始，包含向量資料庫，Hugging Face，Azure 的 AI 解決方案，到 web API 架設並做成應用程式。
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近年，AI 技術逐漸普及應用於各個產業中，其功能與重要性越發重要，深度學習(Deep learning) 不斷優化發展，以強化應用於各個領域中。 在機器學習的世界中，要如何自我嘗試錯誤，往上成長，成為勇者呢？ 使用強化學習(Reinforcement Learning, RL)成為勇者，那在環境(environment)中它是如何自我嘗試錯誤(trial-and-error)？如何在環境中取得最大化的獎勵(reward)呢？ 讓我們一步步成為「強化學習」的勇者吧！
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在AI蓬勃發展的年代，AIGC在今年異軍突起，用AI來生成創作藝術性的工具層出不窮，本系列文章將著重在AI與音樂的應用工具上，介紹各種AI與音樂結合輔助的工具。