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04/25 15:52

【限量:免費報名】利用AI自動化行銷|直播講座
講座詳細資訊
時間:04/30(二) 20:00 - 21:00
講者:圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
主題:行銷新篇章:AI如何革新檔期活動策略
在這個數位化的時代,AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多,難以精準定位目標受眾,進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式,但長期以來,創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎?
你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎?104學習精靈與緯育TibaMe,攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師,不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答,更善於為客戶的製造許多驚喜及營收,一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用
您將能學到 課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具能夠自動抓取網路上豐富的金融資訊 專案實作教學,開發爬蟲程式抓取股市、匯率、利率、大盤等資訊 資料庫基礎教學,將抓下來的資訊儲存至資料庫與檔案當中,往後能夠有效的利用 資料視覺化教學,使用 Plotly套件繪製技術分析圖,包含K線和各技術指標 抄底工具程式實作,整合以上所學,透過成交量、技術指標、融資餘額資訊分析抄底時機 課程介紹 這堂 「零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用」課程,主要分為五個主題 + 一個HTML與CSS補充章節。 將從 Python 程式教學入門開始,搭配金融資訊相關的程式範例實作,接著學習如何使用SQL語法並有效抓取數據,並善用Pandas、Plotly視覺化套件,製作出K線、成交量、移動平均線、RSI 指標等圖表,最後進行抄底程式工具實作。 此外,有鑑於 Yahoo 更新網站後,整個 HTML 的結構完全不同,因此課程中特別新增了 Yahoo 股市爬蟲程式教材,並提供整堂課完整的程式碼範例,零基礎者也能輕易上手。 金融爬蟲流程簡介 課程中將學習到完整金融爬蟲方式,從分析網頁架構到儲存金融數據,最後資訊視覺化金融資訊。讓您在第一時間以最聰明便捷的途徑簡化投資歷程, 掌握投資先機,投報率即刻到手! → 確認資料來源 (臺灣證券交易所),分析網頁的架構,要抓的資料所在位置 → 透過爬蟲程式解析網頁內容,清理資料,從中抓取所需的數據 (Pandas) → 將整理的數據儲存至資料庫中 (SQL) → 未來就可以從資料庫中提取資料並繪製圖表 (Plotly) 200%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Line Notify整合實作」 在這堂解鎖課程中,會實作讓程式能夠一覽股市資料的即時通知工具。將金融資訊爬蟲下來後,使用Plotly套件繪製成一張張簡潔的視覺化資訊圖表,並透過 LINE Notify來傳送給使用者。 400%解鎖項目 「講座:網路資源視覺化與Excel整合實作」 適合對象 零程式基礎,想踏入金融科技領域的人 對股票投資有經驗,想打造屬於自己可視覺化股票投資工具的投資人 對學習整合金融網路爬蟲、資料庫和資訊視覺化有興趣的工程師 教師介紹 Kadin Chung 鍾榮達 目前在公司負責系統分析與程式設計,同時也在做線上課程講師。 碩士畢業之後在外商系統整合服務公司上班多年,到自己設立軟體公司,第一個合作售出的系統是一套網路管理系統,可以幫助客戶配置,維護和測試數千台思科網路設備。 除此之外,Kadin在大型項目方面經驗豐富,例如馬拉松線上報名系統,車行租賃管理系統等。 在Kadin創業的過程中不斷地促使自己學習新的技能,並且知道什麼是「學習新技能」最有效的方法,他樂於分享一切所學的知識和實務經驗,也因為這份樂情,帶領 Kadin 來到 MasterTalks ,他將會透過高品質且有效率的方式分享他所學的一切技術和知識! 課程大綱 一、Python 程式基礎 1. 程式開發環境建立 2. 認識變數和資料型態 3. 流程控制 4. 常用的容器型態 5. 函式、模組和套件 6. 檔案的讀取與寫入 7. 例外處理 8. try-except 類別與物件 二、Python 爬蟲程式應用 1. 認識網路爬蟲 2. 網路爬蟲相關技術 3. 認識 HTML 4. 認識 Chrome開發人員工具 5. BeautifulSoup 教學 1|實作案例:Yahoo 股市爬蟲 6. BeautifulSoup 教學 2|實作案例:Google 股市爬蟲 7. Selenium 教學 1|實作案例:告牌匯率爬蟲 8. Selenium 教學 2|實作案例:匯率走勢爬蟲 三、數據的儲存:SQL圖表 1. CSV檔案讀取與寫入|銀行利率爬蟲 2. 資料庫基礎教學 1 3. 資料庫基礎教學 2|股票清單爬蟲 四、數據處理、資料分析與視覺化 1. Pandas 基礎教學 1 2. Pandas 基礎教學 2|股票日成交資訊 3. Plotly 基礎介紹 4. K線圖製作 5. 整合K線與成交量|子圖的製作 6. 移動平均線圖製作 7. RSI 指標圖製作 五、抄底工具程式實作 1. 台灣證券交易所|大盤指數爬蟲 2. 爬蟲抓取每日大盤【歷史資料】與資料庫整合實作 3. 爬蟲抓取每日大盤【成交資訊】與資料庫整合實作 4. 抄底工具:大盤K線與成交量圖製作 (含圖表週期轉換) 5. 抄底工具:大盤KD指標技術分析圖製作 6. 爬蟲抓取每日大盤【融資餘額】與資料庫整合實作 7. 抄底工具:大盤融資餘額圖製作 補充章節:HTML & CSS 基礎 1. HTML 基本介紹 2. 下載前端開發工具 3. HTML 結構 4. HTML 內容 5. HTML 圖片 6. HTML 超連結 7. 基本CSS介紹 8. 設定文字樣式 9. 設定顏色 10. 使用 Class 與 ID 11. CSS 區塊模型 12. 網頁布局 13. 美化網站 14. 定位方式 解鎖內容 講座1:LINE視覺化圖片即時通知 講座2:網路資源視覺化與Excel整合實作 講座3:Python爬蟲與PDF檔案下載整合實作 課前準備 一台能夠上網的電腦或筆電 課程中所使用到的軟體都是免費的,都會在課程中說明
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9小時前

地震不再是不可預測的天災?AI 預測準確率達70%
最近,美國德州大學奧斯汀分校的研究人員開發了一種新的 AI 地震預測技術,成功預測了一週內將會發生的地震,預測準確率達到 70%!
在中國的實驗中,這個AI成功預測了320公里範圍內的14次地震,並且準確預測了地震的位置和強度。
雖然這個AI技術還是有錯過以及誤報的失誤,但70%已經是一個巨大的成果,可以有效幫助減少經濟損失和人員傷亡。
▶ Al地震預測技術如何運作?◀
● Al地震預測技術主要通過以下三個步驟來實現:
1. 數據收集:首先,需要收集大量的地震數據,包括地震波數據、地質數據、氣象數據等。
2. 數據分析:然後,利用AI技術對這些數據進行分析,找出地震發生前的規律和特徵。
3. 預測地震:最後,根據這些規律和特徵,預測未來可能發生的地震。
● Al地震預測技術具有以下優勢:
❶ 準確率高:AI技術可以從大量數據中找出傳統方法難以發現的規律和特徵,從而提高地震預測的準確率。
❷ 速度快:AI技術可以快速分析大量數據,從而縮短地震預測的時間。
❸ 範圍廣:AI技術可以對廣泛的地區進行地震預測,不受傳統地震儀的限制。
▶ Al地震預測技術的未來展望 ◀
AI地震預測技術的發展還處於起步階段,但其潛力巨大。隨著AI技術的進一步發展,地震預測的準確率和範圍將會進一步提高,為人們的生命和財產安全提供更加有效的保障。
● 以下是一些AI地震預測技術未來發展的可能方向:
❶ 開發更準確的AI模型:通過不斷研究和完善AI模型,提高地震預測的準確率。
❷ 融合多種數據源:將地震波數據、地質數據、氣象數據等多種數據源融合在一起,進行分析,提高地震預測的準確率和範圍。
❸ 開發實時地震預警系統:開發實時地震預警系統,為人們提供更及時有效的預警信息。
Al地震預測技術的發展,為地震預測和防災減災工作帶來了新的希望。相信在不久的將來,地震將不再是不可預測的天災,人們將能夠更加有效地應對地震災害,減少地震造成的損失!
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