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共有 124 則文章
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鐵人賽 Odoo DAY 13
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 13 篇

技術 🚀 Day 13： Odoo × Line ：打造互動式訂單客服

一、前情提要：接上 Odoo，資料應用開始 在昨天的 Day12，我們已經成功讓 Make 和 Odoo 串上線，透過 API 金鑰建立起 「Make 可以查...

Bibi ‧ 2025-08-13
1 Like 0 留言 887 瀏覽
鐵人賽 Odoo DAY 12
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 12 篇

技術 🚀 Day 12： Make × Odoo：建立系統串接的第一步

一、前情提要：從「儲存資料」到「應用資料」 昨天我們讓 Make 學會在把資料寫進 Google Sheets 前，先判斷「該不該寫」，成功過濾掉重複的客戶紀錄...

Bibi ‧ 2025-08-12
1 Like 0 留言 958 瀏覽
鐵人賽 Odoo DAY 11
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 11 篇

技術 🚀 Day 11：Make × Google Sheets：判斷新舊客戶，避免重複紀錄

一、前情提要：資料雲端化後的第一個挑戰 昨天我們成功完成了 LINE × Make × Google Sheets 的串接，讓從 LINE 收到的訊息能即時保存...

Bibi ‧ 2025-08-11
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鐵人賽 Odoo DAY 9
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 9 篇

技術 🚀 Day 9：工具使用說明：Make 串接 LINE 實作教學

一、前情提要：Odoo 想發 Line 訊息，還缺這一把「鑰匙」 昨天我們在 Day 8 裡，成功從 LINE Developers 拿到 Channel Ac...

Bibi ‧ 2025-08-09
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鐵人賽 Odoo DAY 8
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 8 篇

技術 🚀 Day 8：工具使用說明：LINE Developers 串接教學

一、前情提要：Odoo 想發 Line 訊息，還缺這一把「鑰匙」 昨天我們已經把 Line 官方帳號建立好了，客戶也可以加好友、傳訊息給我們， 但如果你有試著在...

Bibi ‧ 2025-08-08
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鐵人賽 Odoo DAY 7
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 7 篇

技術 🚀 Day 7：工具使用說明： Line Official Account 串接教學

一、使用者情境：一天到晚被 Line 追問的業務小故事 公司平常用 Odoo 管理客戶、訂單、售後服務，但大多數客戶習慣透過 Line 聯繫業務或客服。 客戶...

Bibi ‧ 2025-08-07
1 Like 0 留言 999 瀏覽
鐵人賽 Odoo DAY 6
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 6 篇

技術 🚀 Day 6：工具使用說明：從零開始認識 Make

一、前言：我們需要一個「橋梁」 看到這裡的觀眾，應該有發現前面的文章有很多軟體的搭配，包含 Odoo、Google Sheet、LINE、Gmail 等軟體，且...

Bibi ‧ 2025-08-06
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鐵人賽 Odoo DAY 5
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 5 篇

技術 🚀 Day 5：個案(二)成果說明：24/7智能客服小幫手實作成果

早上十點，一則 Line 訊息跳出來：「我想購買商品，請問需要提供什麼？」 不到幾秒，系統就自動回傳購買流程說明。 接著又來一則：「請問我上週的訂單內容是什麼？...

Bibi ‧ 2025-08-05
2 Like 0 留言 1085 瀏覽
鐵人賽 Odoo DAY 4
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 4 篇

技術 🚀 Day 4：個案(二)情境說明：24/7 智能客服小幫手

上午十點，一則 Line 訊息跳出提示窗： 「我想購買商品，請問我該提供什麼?」 接著又來了幾則詢問，包括：「請問我上週的訂單內容是什麼？」、「產品已經出貨...

Bibi ‧ 2025-08-04
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鐵人賽 Odoo DAY 3
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 3 篇

技術 🚀 Day 3：個案(一)成果說明： AI 智能信件助理實作成果

早上九點，小莉打開電腦，Gmail 依舊跳了一堆新信件出來。但這一次，她沒再嘆氣，反而點開了系統。畫面上，所有來信都已經自動分類、標上用途、還附上了推薦產品清單...

Bibi ‧ 2025-08-03
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鐵人賽 Odoo DAY 2
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 2 篇

技術 🚀 Day 2：個案(一)情境說明：打造 AI 智能信件助理

早上九點，小莉剛打開電腦，Gmail 收件匣立刻跳出 50 封未讀信。 她嘆了口氣，這些信大多來自客戶，有的是詢問產品規格，有的是更改原本的購買需求，其中也有一...

Bibi ‧ 2025-08-02
6 Like 2 留言 3301 瀏覽
鐵人賽 Odoo DAY 1
站在巨人的肩膀上打造企業智慧助手：Make × AI × Odoo 的實踐之路 系列 第 1 篇

技術 🚀 Day 1：從自動化到智慧化：為何我選擇 Make × AI × Odoo 參戰鐵人賽

你有沒有這種感覺？ 剛打開電腦，Slack 彈通知、Gmail 收到新郵件、LINE 客戶傳來訊息、Google Sheets 數據還停在昨天…… 你試著當個「...

Bibi ‧ 2025-08-01
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技術 什麼是IaC(Infrastructure as Code)

如果我們是Infra team的成員，不管是在地端機房或雲端運算，哪麼infra的自動化技術你多多少少一定會使用到，只是在於使用的程度如何而已。自動化的價值在於...

jas8411 ‧ 2025-07-14
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技術 [Day1] Sage Intelligence Reporting 商業智能報表工具 (Excel Intelligence)

公司用戶要求抓系統資料到Excel，再人手加工出報表？要把人手加工自動化嗎？一般寫SQL Statement，可複雜，Debug困難。合併不同系統資料庫成報表。...

marius ‧ 2026-09-07
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 22 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：22 為什麼需要資料管理工具？DagsHub 與 DVC 怎麼選？

為什麼需要資料管理工具 隨著開發過程持續推進，通常會產生大量版本的程式碼，並需要使用版本控制工具追蹤這些程式碼，以利後續維護。除了程式碼，訓練資料也需要進行版本...

aif_tw ‧ 2024-11-12
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 21 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：21 CNN 模型訓練 MLDM + MLDE

今天我們會使用 MLDM + MLDE 來進行貓狗圖片分類的卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）模型訓練，並進行以下...

aif_tw ‧ 2024-11-08
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 20 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：20 從前處理到模型訓練，都在版控環境中？

過去在 DL 模型的開發過程中，要追蹤大量的資料和實驗結果可能需要結合多項工具，形成較高的學習成本；針對這些問題，HPE 推出 MLDM、MLDE 作為解決方案...

aif_tw ‧ 2024-11-08
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 19 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：19 所以模型版本控制工具怎麼選？

這幾天的文章主要分享三個頗受好評的模型實驗管理工具，市面上還有很多類似的工具，這些工具各有特色與強項，團隊可視情況選擇好維護的工具。 這些工具的目的都是在幫助團...

aif_tw ‧ 2024-11-01
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 18 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：18 模型版本控制 - MLflow

相較於 Tensorboard 與 Weight&Biases，MLflow 更著重於「公司內部的多人專案」的實驗管理上，主要讓工程師自己建立屬於公司內...

aif_tw ‧ 2024-11-01
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 17 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：17 模型版本控制 - Weight&Biases

大致功能與 Tensorboard 相同，但是整合了更多的深度學習(Llamaindex、Langchain、HuggingFace…)與機器學習(Sciki...

aif_tw ‧ 2024-10-25
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 16 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：16 模型版本控制 - Tensorboard

Tensorboard 算是深度學習早期最著名的實驗管理工具，至今依然十分熱門，它主打幾個功能： 視覺化的方式呈現模型訓練的Loss曲線和評估指標 視覺化的方...

aif_tw ‧ 2024-10-24
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 15 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：15 建模前，要思考的事

我們知道在做模型建立、模型驗證的時候需要思考以下幾個問題： 多人協作如何紀錄分析每位協作者的實驗紀錄，如何從眾多的實驗紀錄中快速比較出預測效果最好的模型？ 當...

aif_tw ‧ 2024-10-23
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 14 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：14 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 2

上傳資料到 Repository 先執行以下指令來將範例檔案 0050.csv 上傳到 Repository： (mldm) aif@aif % pachctl...

aif_tw ‧ 2024-10-21
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 13 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：13 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 1

今天的文章將接續昨天的內容，說明具體來說，如何透過 HPE MLDM 讓資料前處理工作自動化，以及使用內建的版控功能，管理大量資料與前處理程式。 實作 接著我們...

aif_tw ‧ 2024-10-16
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 12 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：12 為什麼我們需要資料版本控制？

為什麼我們需要資料版本控制？ 在開發過程中，隨著時間的推移，團隊常常因為模型效能或其他考量，不斷更新訓練資料，最後累積出大量版本。想像一個情境：在增加一些訓練資...

aif_tw ‧ 2024-10-15
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鐵人賽 Python DAY 28
從概念到應用：Python實戰開發學習之旅 系列 第 28 篇

技術 [Day27] Python專案 - PowerBI複習&自動化&網頁自動登入 (PowerBI 、windwos工作排程、PyAutoGUI)

目標 昨天在power介紹完連結方式後今天稍微複習一下power bi的資料檢視跟關聯功能 自動化power bi的方法並且會帶入寫好的python丟到win...

科技狗(柯基狗) ‧ 2024-10-12
0 Like 0 留言 2353 瀏覽
鐵人賽 佛心分享-IT 人的工作軟技能 DAY 25
資源有限QQ後勤部門如何數位轉型？ 系列 第 25 篇

技術 數位轉型第2步｜資料複雜無法自動化？後勤自動化的核心方式

首先我們先想一下以下哪些屬於自動化的範疇？ 設定鬧鐘在7點整時響起 在Excel內的B2輸入公式=if(A2<>"",A2+1...

siao ‧ 2024-10-09
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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 10
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 11 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：11 為什麼我們需要資料版本控制？

在開發過程中，隨著時間的推移，團隊常常因為模型效能或其他考量，不斷更新訓練資料，最後累積出大量版本。想像一個情境：在增加一些訓練資料後，模型就訓練不起來了，這時...

aif_tw ‧ 2024-09-26
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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 10
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 10 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：10 MLOps 系統功能設計 - 部署篇

部署時會用到的功能設計 部署時的功能主要就是要將模型推論的功能建立成 API 讓使用者或其他服務可以調用，這個部分與一般的 API 開發基本相同，開發團隊可以使...

aif_tw ‧ 2024-09-24
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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 9
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 9 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：09 MLOps 系統功能設計 - 自動化篇

自動化時會用到的功能設計 在完成一個模型後，也可以選擇是否要加入自動化利用新資料定期更新的功能，如果當前的專案還不需要這項功能，想要直接將模型部署上線，那麼就可...

aif_tw ‧ 2024-09-23
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