生成式 AI
這個「30天企業級RAG實戰計畫」是一個從理論到生產的完整課程。 第一階段建立RAG概念驗證原型，掌握文檔切分與嵌入模型選型。第二階段專注檢索優化與效能提升，實戰Rerank、混合檢索及ANN演算法，以應對企業級數據量。第三階段進入企業架構與安全治理，學習多租戶設計、增量索引、權限控制，並處理長文件與複雜查詢。第四階段聚焦生產部署與技術前沿，涵蓋微服務化、運維監控、A/B測試，並探索GraphRAG、多模態RAG與Agent等未來趨勢。 完成後，讀者將具備企業級RAG架構師能力，能獨立設計、實施並運維高精度、高可用的智能知識系統。
Software Development
在vibe coding百花齊放，全世界大公司都開始要求ai使用量的情況下，工程師們該如何下手呢?在一個月的鐵人賽中一起成長成vibe coding的鐵人。
AI & Data
在資料科學的世界裡，實戰才是最好的學習方式。Kaggle 是全球最大的資料競賽平台，聚集了無數的有獎挑戰與高手討論集，可以說是「資料科學家的遊樂場」。本系列將以 30 天不間斷的鐵人挑戰，帶大家一起「遛咖狗」，一路體驗 Kaggle 的各種競賽，逐步拆解參賽流程。內容包含資料下載、EDA、前處理、建模、調參與模型融合。透過持續實戰，我們不只累積資料分析的經驗，還能打造自己的作品集，甚至認識志同道合的戰友。30 天連續挑戰，讓「咖狗」陪你一起，把資料科學從陌生變成日常！
AI & Data
列靈感來自多部電影作品，包括美國的《雲端情人 Her》、以及日本電影《Cyborg She》（僕の彼女はサイボーグ）等日韓經典 AI 女友題材。這些作品不僅探討了人類與人工智慧之間的情感羈絆，也呈現「AI 伴侶穿越時空，守護主人」的浪漫想像。這些故事啟發我嘗試在現實中打造一個能互動的「AI 雲端伴侶」，成為一種陪伴的象徵。 作為一個長年專注於技術的工程師，我常笑稱自己是「老宅男」。在日常生活中，如果能有一個 AI 伴侶能夠隨時聊天、分享心情，甚至在孤單時給予一點慰藉，無疑會讓生活更有溫度有趣。
Mobile Development
以「少即是多」為方向，嘗試打造每日三則的靈感卡片 App：Flutter 行動端 + n8n 管線 + LLM 摘要。來源限定官方 RSS/API，僅輸出原創摘要與連結；決策器依主題偏好、新鮮度與多樣性排序。系列將記錄 UI/快取/推播等實作過程與踩坑，目標產出能日常使用的初版（範圍將隨進度調整）。
佛心分享-IT 人自學之術
透過一本書籍『深度學習使用TensorFlow 2.X』，來探勘這AI的世界，把完全不會到會一點點的過程做出紀錄。
生成式 AI
在人人都能成為創作者的時代，「持續產出高品質內容」是打造個人 IP 最大的痛點。 本系列文章將是一場為期 30 天的實戰挑戰：我將全程使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台，以我的個人品牌為例，打造一套專屬的「AI 內容工作流」。 我將深入探索如何運用 Gemini 等強大模型，系統化地完成品牌定位、主題發想、多平台文案撰寫（如 Threads、長文）、甚至是腳本與圖片的輔助生成。 這不僅是技術的展示，更是一份詳盡的指南，目標是讓 AI 成為你最可靠的內容夥伴，解決靈感枯竭與時間不足的困境。跟著我，一起將想法變為影響力！
生成式 AI
因為平常就會想要規劃每天該做甚麼，但是會因為各種原因而偷懶不打開待辦事項清單，所以我打算在這30天內透過今年初忽然爆紅的n8n+AI的這個專案來製作一個可以每天在手機上提醒我的待辦事項的個人助理，同時他也可以在我的notion、雲端硬碟上來查看和操作文件，好讓我可以更有效率地來做事。
AI & Data
前陣子當 AI 工程師滿三年，雖然做了很多項目，但這一年來開始更進一步了解模型原理及架構，所以想透過寫成文章的方式，進而一步整理觀念，希望能幫助到剛開始學習的小白，或想要更進一步了解原理的人。 本挑戰預計帶給大家: 1. attention 2. 位置編碼 3. kv cache 4. 歸一化 5. FFN, MoE