💭 幻覺不是錯，而是學習的鏡子 —— 呂老師雲端課程筆記 最近在呂老師的雲端課程中，聽到一段讓我印象很深的話：「AI 的幻覺，其實是創造力的影子。」 這句話讓我...
生成式 vs. 鑑別式：企業 AI 的雙軌策略與「幻覺」心智模型 ☁️ 導言：AI、Data 與雲端的三角關係 AI 的熱潮正席捲各行各業，但許多企業導入後卻...
三十天走完，我們從最簡單的理論到後面的實務，不只訓練出以 ResNet34 為核心、準確穩定的災害影像分類器，也把 Dify＋RAG 打造成一條從「表單→模板→...
✦ 功能：用於建立、讀取、寫入、追加和列出 ZIP 檔案內容 ✦ 屬性與方法 : zipfile.ZipFile() 說明：用於讀／寫／附加 ZIP 檔案 zi...
✦ 功能：解析與操作純文字檔案 XML 資料，允許不同的應用程式和系統之間交換結構化資料 ✦ 屬性與方法 : xml.etree.ElementTree 說明：...
風格遷移是一種很帥、但其實概念蠻優雅的技術：把一張圖片的內容，配上另一張圖片的風格，生出一張既保留原始場景、又帶有名畫或特定質感的新圖。想像：把你家的街景照，畫...
今天把 RAG 取回的多段結果（result 陣列），在 LLM 端用 map + join 合併，並用「政策型 System Prompt」強化可溯源與行動化...
我們已經完成了 CV 模型的部署，確定了 LLM 是下一步的重點。目標：打造一條「開始 → 模板轉換 → 知識檢索 → LLM → 結束」的可用工作流，讓系統輸...
在這段深入的學習旅程中，我們成功地應用深度學習技術解決了自然災害的快速識別問題。我們建立了一個高效能的 災害影像分類系統，並將其部署至雲端，實現了從學術研究到實...
為了快速且免費地將我們的深度學習模型上線，我選擇了 Hugging Face Spaces。 平台優勢與工具選擇平台特性： Spaces 是一個專門為機器...
我將介紹最後一項關鍵的定量指標 ROC 曲線 (Receiver Operating Characteristic)，以衡量模型在區分不同災害類別時的信心程度。...
我們在測試集上確認了 ResNet34 是我們的冠軍模型。今天，我們將使用兩大評估工具——混淆矩陣 (Confusion Matrix) 和 ROC 曲線 (R...
我的三個模型 ResNet34、VGG16、EfficientNetB0 都完成了 Stage 1 和 Stage 2 的訓練與微調，並在驗證集上取得了不錯的準...
我們完成了數據的結構化分割，並實作了 DataLoader，將乾淨的圖片轉化為模型可食用的數據流。今天，我們將正式進入訓練環節：首先進行快速的 Stage 1...
我們完成了資料的爬蟲採集和人工清洗。今天，我們要將這些乾淨的圖片「精加工」：先進行結構化分割，然後實作 PyTorch/Fast.ai 的資料DataLoade...
昨天，我鎖定了我的實戰專案目標：自然災害影像分類，並確定了資料集的結構要求。今天將展開實戰的第一個關卡——資料準備。由於市面上沒有現成的、符合我專案需求的資料集...
🧩 從 Odoo 架構思考：BPaaS 平台建置的難度、成本與「人」的現實挑戰 一、前言：Odoo 是夢想落地的試金石 許多創業構想在 Excel 裡完美無缺，...
🤖 用 AI Data 思維重新審視 BPaaS 創業構想：從理想到現實的距離 一、前言：SaaS 已飽和，BPaaS 是未來？ 近年來，「BPaaS（Busi...
🌐 從 Web Modern 角度看：BPaaS 與 55688 生活大管家的差異與機會 一、前言：為什麼要從 Web Modern 看待服務整合？ 在 202...
🏢 BPaaS 商業模式的下一個藍海：從 SaaS 到「服務整合」的全面轉型 一、前言：SaaS 的天花板與 BPaaS 的崛起 SaaS（Software a...
✦ 功能：虛擬環境（Virtual Environment）建立工具，為不同專案建立獨立的 Python 環境，避免套件版本衝突 ✦ 屬性與方法 : venv....
✦ 功能：處理 URL 與網路請求，提供打開和讀取 URL、解析 URL、處理請求和錯誤等功能 ✦ 屬性與方法 : urllib.request 說明：處理網路...
各位夥伴，昨天我們學習了遷移學習的概念，知道我們可以站在 VGG 或 ResNet 這些巨人的肩膀上。今天，我們就要確定要讓這些巨人為我們做什麼——規劃你的專案...
經過前幾天的 CNN 核心機制與現代架構練功，我們知道從零開始訓練高性能模型既耗資料又吃算力。遷移學習就是把在大型資料集上學到的通用視覺知識，轉移到你的新任務，...
用 Odoo 的「模組化流程」讀懂 PRISMA：把 60 篇長照×安寧×監護×AI 文獻落到實作 TL;DR 這篇一口氣把你 PDF 裡的 60 篇文獻摘要...
用 PRISMA 讀懂長照 × AI × 安寧決策：60 篇文獻教我們的事 TL;DR 這篇文章用「PRISMA 系統性回顧」方法整理了 60 篇關於長照、安...
用 Web Modern 打造機車維修業的輕量化智慧管理系統 不寫 App，也能讓你的維修流程變聰明 一、前言：修車業也能用上「Web Modern」 你不一...
AI 代理與安寧長照的法律邊界：當科技替人決定「最後一哩路」 在高齡化的台灣，長照與安寧議題不再只是醫療問題，而是「決策」問題。當AI開始進入病房與照護中心，它...
生成式 AI 與健康照護永續：政策導向下的未來預測 🧭 一、AI 時代的長照願景：從科技應用走向國家策略 經教育部核定的多項計畫顯示，台灣各大學確實已在「生成...
《台灣拼智慧醫療，醫療數據不可少》：從健保大數據到 Odoo 整合平台的落地路徑 重點一句：有資料不等於有智慧。要把健保資料的「量」轉成智慧醫療的「值」，關鍵...
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