AI & Data
在這個系列文章中,我會帶大家從 Transformer 開始,一探大型語言模型的強大應用能力。我們將深度剖析 GPT 系列等代表性模型的創新之處,並進一步瞭解如何利用 LangChain 這個開源工具庫來輕鬆應用這些模型。接著,我會使用範例的方式讓大家了解如何使用 LangChain 構建各類自然語言交互系統。這趟探索之旅將讓大家親身體驗大型語言模型的無窮魅力,並激發出創新的思考火花。期待在探索語言AI的無窮可能中,能發掘更多的樂趣和實用的應用場景!
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從實用的角度討論Modern Data Stack（好像是翻現代資料棧？）的設計與應用，也分享一些個人與公司在實作應用MDS的一些數據與雲端轉型的案例！
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這個30天的系列主題主要會從基本的資料處理和統計概念開始，逐漸引領讀者進入機器學習、深度學習和先進的AI技術領域。前面幾天主要聚焦於基礎知識，如資料收集、清理、視覺化和基本的統計分析。隨後，我們將探索監督式和非監督式學習，並介紹常用的機器學習算法，如決策樹和支持向量機。接著則會介紹深度學習和神經網絡的核心概念，包括卷積神經網絡(CNN)和遞歸神經網絡(RNN)。此外，還將涉及強化學習和生成對抗網絡(GAN)等先進技術。最後幾天則深入探討如何將AI應用於特定領域，例如醫療和金融，並討論資料隱私、安全和道德等重要議題。
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Scrapy，猶如探險家的神奇工具，能讓我們輕鬆穿越網站，擷取充滿價值的資料。Airflow，則是我們的航道規劃師，將複雜的任務流程化為簡單步驟。這趟冒險不僅將帶領我們學習運用這些工具，還有為期30天的實踐計畫，讓我們在實際操作中獲得真實經驗。 無論您是新手還是經驗豐富的工程師，這個鐵人賽都是您拓展技能的絕佳選擇。通過深入學習和實踐，我們將能夠自如地掌握網路爬蟲技巧，這對於數據探勘、業務分析和科學研究都至關重要。 這是一場關於資料的冒險，一段關於掌握工具的旅程。準備好跟隨這個引人入勝的節奏，開始網路爬蟲之旅了嗎？讓我們攜手前行，探索這個數位世界的神秘角落吧！
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本次主要會把目前熱門的LLM, NLP, 電腦視覺等的方向以項目實作為主入門並進階 AI 以及機器學習，比較適合已有 Python 基礎並且大學也修過機器學習課程的人
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本篇是為了統整並使閱讀的各位和我自己了解機器學習內部實際的運作理論，在我日常使用相關技術時，常常是直接使用像是 tensorflow 或 pytorch 之類的套件去執行並實作出我們自己想要的結果，在使用時我自己常常會忽略或忘記這項技術背後的知識。 在接觸這領域有大概 2~3 年的我，決定在今年 2023 年自己試著撰寫自己對於機器學習相關技術背後理論的理解，目的是希望我能將此技術內化，並能透過此筆記給其他人參考或說鞭策自己，如果對於內容有疑慮歡迎聯絡我本人。
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1.介紹自然語言處理的基礎知識 2.介紹各種模型從較傳統的bert、lamo到現在流行的chatgpt 3.介紹bert實作以及應用 4.目前最流行的生成式模型 5.一些機器學習可能會用到的指令 6.實戰
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在過去的幾年裡，人工智慧（AI）的發展已經達到了驚人的速度。特別是在自然語言處理（NLP）領域，大型語言模型（LLM）如OpenAI的GPT-3.5, GPT4等已經引領了這場革命。本篇會由淺入深介紹從基礎LLM概念到LangChain應用，30天中也會有許多實作Lab應用在各大場景裡。