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鐵人賽 生成式 AI

Day 18:Java 專案設計流程

用ChatGPT幫你畫UML、設計類別架構,讓專案從「想法」變成「程式」當你開始寫比較大的Java專案時,是不是常覺得腦袋亂成一團?要有哪些class?資料要怎...

【Day 30】知識內化與未來航向

今天是這趟理論之旅的終點,我需要將這 30 天的知識,沉澱為我自己的核心思維模型,並規劃出當我回到鍵盤前,清晰的行動路線圖。 這段時間的學習核心,是從一個開發者...

鐵人賽 生成式 AI

【讓 LSTM 記得更久 — Stateful Training 與 Sequence Batching】

每次訓練後,LSTM 都會「忘記」前一段的資訊。這就像你在讀小說時:每讀 50 頁就完全忘光前面劇情,這樣模型沒辦法學會長期的關聯性。例如:股價在一週前的趨勢仍...

ÉCHO (迴響) 系列 第 36

終章:你

[Signal integrity: 0.001%... cascading logic failure...] [Core processing capaci...

鐵人賽 生成式 AI

【LSTM 處理真實時序資料(sin 波案例)】

「讓 LSTM 看懂時間的節奏。」昨天我們讓模型學會「數數」,今天讓它學會「聽懂節奏」——從波形中找出規律。 本日目標 了解 時序資料的特性 用 sin 波...

鐵人賽 生成式 AI

【修好 LSTM forward — 從報錯到成功預測】

修好 LSTM forward執行圖 “你永遠不會忘記第一次看到 NotImplementedError。” 今天的任務很簡單:我想讓我的 LSTM 模型學會一...

DAY9-下載Visual Studio編程工具(2)

在asset的空白處點右鍵後,create → scripting → empty c# script創建好以後直接點兩下打開

DAY8-下載Visual Studio編程工具

1.確認連結vscode在unity hub的的安裝裡面可以找到之前安裝的編輯器,並選擇右方的齒輪,接著按新增模組開啟之後要確認已經連接visual studi...

DAY7-遊戲場景搭建

1.加入遊戲物件把畫面下方assets裡的snack拉到畫面右方的hierarchy 2.調整遊戲畫面大小點選畫面中紅色框框的free aspect,並選擇16...

Leetcode自學 系列 第 24

Day 24 合併區間

這題一開始看起來有點麻煩,因為要找出哪些區間有重疊。不過後來發現只要先把區間按照「起點」排序,其實就很好處理。排好之後就一個一個看:如果下一個區間的起點在目前區...

DAY6-介紹unity編輯器的介面(hierarcky&inspector)

1.hierarckyhierarcky可以幫助我們創建或管理我們所需的遊戲物件(遊戲角色)2D遊戲的遊戲物件為圖片,3D遊戲的遊戲物件則是模型2.創立遊戲世界...

DAY5-介紹unity編輯器的介面(project)

1.projectproject是用來幫我們管理在遊戲開發中會用到的資源(圖片音效)以上是我會用到的資源把用到的資源框選以後直接拉到assets裏

DAY4-建立專案

1.點擊右上角新專案2.選擇類別我要做的是2D遊戲,因此選的是2D3.成功

鐵人賽 生成式 AI

AI 與教育 —— 當學習遇上生成式智慧

生成式 AI 不只改變了工作與創作,也正在改變「學習」這件事。從 ChatGPT、Gemini,到各種 AI 教學助理,學生與老師都開始用 AI 來尋找答案、製...

鐵人賽 生成式 AI

AI 與創作的關係 —— 靈感的主人,還是助手?

當 AI 能寫詩、作曲、畫圖、編故事的時候,很多人開始問:那「創作」還是人類的專利嗎? 有人害怕 AI 會取代藝術家,也有人覺得它只是新的靈感工具。其實,生成式...

鐵人賽 生成式 AI

AI 改寫與風格轉換 —— 一段文字的多重面貌

有沒有發現同一句話,用不同語氣說出來,感覺會完全不一樣?生成式 AI 的一個強大功能,就是能「改寫文字」——它不只是重組句子,更能根據你的需求變換風格:正式、口...

鐵人賽 生成式 AI

生成式 AI 如何融入我們的日常生活

過去,我們總覺得 AI 是「科技公司」或「工程師」的事。但現在,生成式 AI 已經慢慢進到每個人的日常生活中。它不只存在於實驗室或學術研究,而是變成一種日常工具...

鐵人賽 生成式 AI

ChatGPT 實作入門 —— 用生成式 AI 做出第一個小應用

前十天我們認識了生成式 AI 的原理、應用與限制。接下來幾天,讓我們動手來玩 —— 從最簡單的 ChatGPT 開始,實際做出屬於你的 AI 小應用! ⸻ 一、...

鐵人賽 生成式 AI

生成式 AI 的未來趨勢與發展方向

我們已經走到系列的第 10 天!從 Day 1 的「什麼是生成式 AI」到昨天的「AI 在醫療的應用」,相信你對這項技術已經不陌生。那接下來最有趣的問題就是:生...

鐵人賽 生成式 AI

生成式 AI 在醫療領域的應用與挑戰

生成式 AI 正在改變各行各業,而「醫療」是其中最有潛力、但也最敏感的領域之一。從病歷撰寫到影像判讀、甚至病人教育,AI 都能扮演輔助角色。不過在醫療環境中,「...

鐵人賽 生成式 AI

生成式 AI 的應用案例整理 —— 它到底能做什麼?

前幾天我們聊了生成式 AI 的原理、Prompt 技巧、以及它的限制。那今天,我們就來看看它實際能做什麼!生成式 AI 不只會「聊天」或「寫文案」,它已經滲透到...

鐵人賽 生成式 AI

AI 怎麼學會「不亂講」——人類回饋學習(RLHF)

昨天我們提到生成式 AI 會出現「幻覺」與「偏誤」的問題。那麼,OpenAI 等公司是怎麼讓 ChatGPT 越來越聰明、越來越穩定的呢?答案就在一個關鍵技術:...

鐵人賽 生成式 AI

生成式 AI 的限制與風險 —— 為什麼它有時會亂講話?

你有沒有遇過這種情況?問 ChatGPT 一個問題,它回答得看似很合理,但你一查資料發現——根本是 一本正經地胡說八道。 這種現象在生成式 AI 中非常常見,甚...

鐵人賽 AI & Data

Day33. Web3 環境建置與打卡專案初始化

今天只有安裝 Web3 套件這部分是新的進度,其餘大部分內容在前面30天的 AI 營養師專案中都有介紹過,就當作是複習囉~ 一、認識 Web3.py:Pytho...

學習 LLM 系列 第 30

Day30 心得

學習歷程與收穫 Day 1–10:從理解到實作最開始的挑戰,是搞懂「文字如何變成數字」。我用上了 sentence-transformers/paraphr...

Day35 - 持續成長學習藍圖 - Docker(優化映像與健康檢查)

昨天,我們已經能夠用 docker-compose.prod.yml 模擬生產環境。今天要更進一步 —— 學會讓映像更小、更快、更穩定,並加入 Healthch...

鐵人賽 生成式 AI

聲音生成技術:從語音合成到 AI 作曲

當圖像生成技術吸引了所有目光時,聲音生成技術的發展同樣取得了驚人的成就。生成式 AI 在音訊領域的應用,已經超越了單純的語音助理,開始深入到音樂創作和聲音設計的...

鐵人賽 生成式 AI

應用案例:AI 在設計、廣告和遊戲產業的圖像生成應用

圖像生成技術的成熟,正以前所未有的速度和效率,深入改變專業的創意產業。今天我們將聚焦於三個核心領域:設計、廣告和遊戲,探討 AI 如何從根本上顛覆這些行業的工作...

Python 函式大全 系列 第 46

Python 模組概說 《 pickle 模組 》

✦ 功能:用於序列化和反序列化 Python 物件,將其轉換為位元組流,以儲存到檔案或傳輸,再還原為原始物件,適用於需要持久化複雜資料結構的場景,但不適合跨語言...

鐵人賽 生成式 AI

探索圖像風格遷移與 AI 藝術:人人都是藝術家

在掌握了基礎的提示詞(Prompt)技巧之後,我們將進入更具藝術性的應用:**圖像風格遷移(Style Transfer)**和 AI 藝術的無限可能性。生成式...