2025 iThome 鐵人賽

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沒在獨自升級的一起來

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Day 19

2025-10-03

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讓電腦聽懂人話：30 天 NLP 入門系列

Day 19｜模擬大腦的世界（上）：Neural Network 入門

引言人腦大約有 860 億顆神經元，這些神經元彼此透過突觸相連，可以將訊號接收跟發送出去。在這樣龐大的神經元數量的連接下形成一個非常複雜的網路，來維持大腦的運...

團隊美珠姨

Day 30

2025-09-19

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「知其然，更知其所以然：什麼是 Real-time (Streaming) Pipeline？從造輪子到 Flink 與 RisingWave」系列

【知其然，更知其所以然】Day 30: Streaming Data Pipeline 總結

三十天的流處理技術探索之旅即將結束。這是我第一次挑戰撰寫這樣的技術心得文，所以，在這最後一天，就讓我們回顧這段學習歷程，並為正在或即將踏入 Real-time...

Day 11

2025-09-11

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從養殖到餐桌：AI在畜產及水產的研究與應用系列

基於人工智慧的動物福利監測平台 Day 11

因應肉品及乳品需求增加，畜牧業大規模集約化養殖逐步擴張，傳統僅靠大量飼養人員照顧，可能因為人力不足或人員疲憊導致沒有發現動物行為異常。因此，文獻提出了一個AI...

團隊熊熊嗚好！

Day 15

2025-09-29

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認識生成式AI的結構及運作原理系列

RAG系統(Retrieval-Augmented Generation)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一種結合檢索與生成的架構，旨在讓大型語言模型(LLM)在回答時依賴外部知識庫以提高準確性...

Day 17

2025-10-01

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RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰系列

Day 17｜RAG 評估指南（1/2）：檢索指標（下）

今天只負責總結內容噢！如果需要看更詳細的內容就請回顧下面這兩天的： Day 15｜RAG 評估指南（1/2）：檢索指標（上） Day 16｜RAG 評估...

Day 16

2025-09-30

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AI 實戰 30 天：Azure Foundry 與 Vertex AI 全面探索系列

Day 16：AI 開發流程 — 從資料到部署的完整旅程

AI 專案不只是訓練模型，更是一條完整的旅程。從資料準備 → 模型訓練 → 驗證 → 部署 → 監控，每個環節都決定了最終的成敗。今天，我們來看 Azure...

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