鐵人檔案
對於學習領域原本就有接觸AI的我，因為接觸時間只有短短的幾個月，加上現今社會企業對於AI的技術更加突破，所以我想藉由連續30天的自律學習方法來增進自己的資料庫，然後在鐵人競賽中和大家分享。
現代社會科技逐漸邁向科技化，想要更進一步了解AI人工智慧的我想要藉由這三十天的自我學習來增進我的知識。總共我分成四個層面第一層：應用表面（我們日常接觸到的 AI...
隨著人工智慧技術的迅速進展，對話式人工智慧系統已成為自然語言處理研究的重要成果，其中以 ChatGPT 為代表的大型語言模型（Large Language Mo...
隨著生成式人工智慧（Generative AI）的快速發展，圖像生成技術成為備受關注的研究與應用領域。其中，Midjourney 與 Stable Diffus...
隨著人工智慧技術快速發展，智慧型手機成為 AI 最貼近日常生活的應用平台。其中，智慧相機、美顏功能與語音助理是最具代表性的三大核心功能。智慧相機結合影像辨識、深...
在數位內容爆炸的時代，推薦系統（Recommendation Systems）成為串流影音與音樂平台的核心技術。YouTube、Netflix 與 Spotif...
機器學習（Machine Learning, ML）是人工智慧領域的核心技術之一，其基本理念是讓電腦透過數據學習模式與規則，而非僅依靠人工編寫的固定指令。換言之...
深度學習（Deep Learning, DL）是機器學習的重要分支，其核心概念來自於人工神經網路（Artificial Neural Networks, ANN...
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是人工智慧的重要分支，旨在讓電腦能夠理解、生成與運用人類語言。由於語言具有歧義性...
強化學習（Reinforcement Learning, RL）是人工智慧領域中的一種重要學習範式，核心理念源自於行為心理學的「獎勵與懲罰」機制。不同於監督式與...
在人工智慧與機器學習的發展中，資料（Data）被視為最關鍵的基礎核心。演算法與模型的效能，往往高度依賴於資料的品質與規模。俗語「Garbage in, garb...
