2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 20
2025-10-04
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30天之後，你就是你團隊內最會n8n的人 系列
[Day 20] 【AI Agent】賦予 AI 眼睛與手腳，學會上網搜尋的超能力
昨天，我們成功為 AI 助理裝上了「耳朵」(Webhook)，讓它能聽懂我們從外部下達的研究指令。 但現在的它，就像一個博學多聞、卻被關在圖書館裡的老教授。你問...
andychuah
團隊 人生能有幾個 30 天
AI & Data
Day 19
2025-10-03
263
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認識生成式AI的結構及運作原理 系列
AI語音的訓練
把「聲音 → 文字」流程：收集資料：大量的語音錄音 + 對應逐字稿(最好有多種口音、音量、背景雜訊)資料前處理：降噪、切分語音片段，把音檔轉成 梅爾頻譜 (Me...
akizuki
AI & Data
Day 28
2025-10-12
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AI、機器學習以及深度學習的語言學應用 系列
Day 28 - Chain-of-Thought（CoT）
LLM（Large Language Model） 是透過大量語料學習「下一個token」的機率，具備語言理解與生成的能力。 昨天提到的 In-Context...
Carol
團隊 美珠姨
AI & Data
Day 24
2025-09-03
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從0開始：傳統圖像處理到深度學習模型 系列
Day 24 - GAN
VAE 雖然能生成多樣化的結果，但其生成的圖片（尤其是複雜圖片）往往比較模糊，缺乏細節。如果我們不追求像素級別的重建，而是以以假亂真為目標，那麼 GAN 就是我...
hibiki
AI & Data
Day 4
2025-08-14
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動不動就要 ETL? 以Trino為例-淺談從資料倉儲到湖倉 系列
Day 04 - 效能跟一致性? 資料湖倉全都要!
資料湖與湖倉 為了解決上述資料倉儲所遭遇之問題，工程師們發展出了資料湖 (Data Lake)這種分析架構，從上圖可以得知資料湖的特性： *Open fi...
bennyxu0624
AI & Data
Day 28
2025-08-28
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30 天入門常見的機器學習演算法 系列
(Day 28) Seq2Seq (Encoder Decoder with RNN, LSTM, GRU)
在前幾天的文章中，我們依序介紹了 RNN、LSTM、GRU，並討論它們如何建模序列資料。這些模型能夠捕捉序列中的上下文關係，並緩解傳統 RNN 的梯度消失問題。...
Alan Hsieh
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