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大學畢業後，Sophie 前往菲律賓工作，擔任文職人員長達五年。在即將邁入三十之際，決心學習一門專業技能，避免被時代淘汰。在職學習歷時一年，終於成功在菲律賓轉職前端工程師，讓我們一起來聽聽她是怎麼辦到的吧！ 📌 從菲律賓工作開始 Sophie 大學畢業後，獨自前往菲律賓求職，在當地的語言學校擔任駐菲文職人員，一待就是五年。眼看三十歲即將到來，Sophie 開始思考自己的職涯規劃，在這個快速變化的職場環境中，她開始擔心自己的專業能力會不會被時代淘汰。 剛好這時候，朋友成功轉職前端工程師，Sophie 在了解過後覺得可以試試看，雖然大學的時候有稍微接觸過程式設計，但其實不太熟悉。 在朋友的推薦下，先看了六角在 YouTube 的免費課程，逐漸了解轉職前端工程師需要準備的知識技能，規劃了自己的學習計畫。 📌 學習歷程 因為在國外工作，無法選擇線下實體教學，Sophie 在選擇課程的時候，就先以預錄好的線上影音課程為主。但預錄的課程有個缺點 —— 遇到問題時無法馬上得到解答，這時候六角的直播課程吸引了 Sophie，她覺得這種學習方式，更有系統、即時互動性更高、更專注，於是選擇加入了切版直播班。 💡 Sophie 的學習路線是： 切版直播班 > JavaScript 直播班 > Vue.js 直播班。每天花 1~2 個小時學習、做作業，遇到問題的時候，也會搭配 AI 工具解答，一年下來能看到明顯的進步。 在六角的直播班除了每週一次的線上課程，其他時間就照著老師的作業，安排自己學習進度。除此之外，她特別強調「分組學習真的很棒，能跟組員一起討論真的很有幫助！」跟組員之間互助學習，遇到不會的地方會向他們請教，看到組員們進步，也會激勵自己要快跟上，這些互動不僅促進學習，也培養了團隊精神。 📌 求職歷程：轉職第一份工作，先求累積經驗 在 Vue 直播班 結業後，Sophie 開始在華人工作網投遞履歷，他也提到「履歷一定要老實寫，別想著過度美化。」因為面試時，很多主管會問你為什麼想轉職，這時候直說想學一技之長。其實主管都知道你是培訓班出來的新鮮人，所以通常對你會蠻友善的。 另外，剛開始找工作，別太挑，重點是先累積經驗。Sophie 運氣很好，遇到的同事都很 nice，會輪流帶新人，她說：「這真的很重要，因為聽說有些公司對新人超兇的，可能就會消耗你的自信心。」 📌 最喜歡六角的… 最喜歡每週一次的助教解答時間，平常練習時遇到的問題，可以先記下來，到了每週固定時間就在 Discord 上一次問個夠，這種即時互動的方式，吸收效果會更好。 另外也會參加每個月的「大神來六角」，聽聽看業界講師的經驗分享，總能學到不少東西。 在海外上課難免會覺得有點孤單，不過，可能因為六角是南部的機構，我自己又剛好是南部人，總感覺特別親切，那時候雖然人在國外，但還是很依賴六角提供的學習資源，感覺就像有個溫暖的後盾一樣。 📌 給學弟妹的話 開始了就不要放棄，不管遇到什麼困難，堅持下去，自己就是贏家。 說實在的，都 30 歲了還轉職，說不怕騙人，我自己也曾掙扎，但想想，不試試看怎麼知道自己行不行？給自己一個不一樣的挑戰，既然選了這條路，就咬牙撐下去吧。

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想知道程式設計問題在哪裡能快速找到解決方案？Stack Overflow 是一個專門為程式設計師而設的技術問答論壇，擁有龐大的專業社群和高質量的技術資源。無論你是初學者還是資深開發者，這裡都能幫助你解答各種技術疑難，節省搜尋答案的時間。本文將詳細介紹 Stack Overflow 是什麼、如何在此尋求支援，並提供一些使用論壇的小技巧，讓你迅速上手！ ▍什麼是 Stack Overflow？ Stack Overflow 是一個由 Jeff Atwood 和 Joel Spolsky 於 2008 年創立的程式設計問答平台。它的設計目的是為了幫助全球的開發者解決程式設計上的疑難雜症，並為技術社群創造一個專業且有效的知識分享空間。與傳統的論壇不同，Stack Overflow 以問答（Q&A）的形式運作，使用者可以發表技術相關的問題，其他社群成員則能直接回覆答案，構成了一個強大的互助社群。 ▍Stack Overflow 的運作機制 Stack Overflow 的設計有別於一般的網路論壇，它擁有嚴謹的問答結構和評分系統，保證了回答的質量和實用性。使用者可以提出問題並獲得回答，然後對解答進行評分，幫助其他成員更快地找到最有幫助的資訊。 1. 評分系統與積分獎勵 在 Stack Overflow 上，每個回答都可以被社群點讚或點踩，並根據這些互動獲得「積分」。這些積分的累積讓用戶逐漸解鎖更多平台權限，如編輯他人的回答、標記問題的重複性、甚至進行投票管理。這一制度鼓勵用戶提供有價值的回答，形成一個高效且高質量的技術交流平台。 2. 專業知識的篩選與分享 Stack Overflow 上的問題涵蓋了從前端到後端的各種程式語言、框架、工具和技術。無論是程式語言的基本知識，還是特定技術框架的使用，都能在 Stack Overflow 上找到對應的討論和答案。這樣的設計不僅方便了使用者找到特定的技術解決方案，也提升了知識的篩選效率。 3. 專業社群與活躍度 Stack Overflow 的另一個顯著特色是擁有龐大的專業程式設計社群，全球成員涵蓋了初學者、資深開發者及技術領導者，每天都在進行大量的問題與回答。這意味著無論遇到什麼技術難題，你通常都能在短時間內獲得解決方案，甚至在搜尋框輸入問題時便會出現類似的問題，節省大量時間。 ▍如何有效使用 Stack Overflow 雖然 Stack Overflow 的問答模式非常直觀，但有效利用這個平台仍需掌握一些要點，才能更快地獲得高質量的回應。以下是一些在使用 Stack Overflow 時的實用技巧： 1. 問題的清晰描述 提出問題時，務必將問題敘述清楚並提供足夠的細節。這包括程式碼的片段、錯誤訊息、環境設定等，這樣能幫助回答者更快速、準確地給出解決方案。建議問題標題直接點出你的問題，讓社群成員在快速瀏覽時便能理解你的需求。 2. 標籤的使用 Stack Overflow 支援在問題中添加相關標籤，這些標籤可以幫助問題更快速被社群中熟悉該技術領域的成員看到。標籤如 python、javascript、web-development 等等，都是常見的技術標籤，幫助問題被適合的專業人士看見，增加得到高質量回答的機會。 3. 有禮且積極回應 回答者大多都是出於幫助的動機回覆問題，因此保持良好的互動態度非常重要。若回答者的回應對你有幫助，記得對其點讚或標記為「已解答」，這樣不僅能鼓勵回答者，也能幫助其他有相似疑問的人更快找到解答。 ▍Stack Overflow 的社群規範 Stack Overflow 對於社群的互動有明確的規範，要求使用者的問答內容保持專業、清晰且尊重他人。提問前建議先確認問題是否已被討論過，避免重複問題出現。此外，對於不適當的回應，社群成員可進行舉報，以維持論壇的良好氛圍。 ▍Stack Overflow 的優勢與限制 【優勢】 ● 豐富的知識資源：數以百萬計的問答資料庫，涵蓋各種主流技術。 ● 即時性：活躍的全球技術社群，能快速獲得解答。 ● 學習與分享：使用者可以從回答和評論中進一步學習，增進知識。 【限制】 ● 內容限制：Stack Overflow 的問答模式不適合進行太過廣泛的技術討論。 ● 積分制度：對於新使用者來說，累積積分並解鎖更多功能可能需要一段時間。 Stack Overflow 作為一個專業的程式設計問答平台，不僅提供了快速解決技術疑難的方法，還讓開發者通過回答問題來互相學習並增進技術水平。無論你是新手還是資深程式設計師，Stack Overflow 都是解決程式問題的理想場所。透過這個平台，你不僅能迅速找到答案，還能將自身的經驗分享給社群，讓整體技術圈得以成長。 ➤ 了解更多：https://stackoverflow.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

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稽核工作中非常重要的事情就是機密性 稽核常常需要接觸到公司許多機密的資料 要保持機密性不可洩漏是非常重要的事情 但在AI時代我們常常會使用網路上的AI工具 在使用這些AI工具時一定得非常小心，不能上傳公司資料或透漏消息 所以在與大型語言模型對話時，要把機密、個資等等資訊刪除 另外也建議要關閉大型語言模型儲存我們對話的數據來訓練資料 以下是關閉目前比較常用的幾項大語言模型儲存數據的方式分享給大家 一、OpenAI的ChatGPT 1. 首先點選右上角頭像後點選「設定」 2. 點選「資料控管」，將「為所有人改善模型」的選項關閉 3. 裡面也有一些隱私權政策，可以稍微閱讀一下確定自己可以接受再使用哦！ 二、Google的Gemini 1. 點選左下角的「活動紀錄」 2. 將「儲存活動」的選項關閉，並且可以刪除過去的對話 3. Google在https://support.google.com/gemini/answer/13594961?hl=zh-Hant中的「調整設定」有提到： 如果不希望我們審查日後對話或將其用於改良 Google 機器學習技術，[請關閉 Gemini 系列應用程式活動記錄](https://support.google.com/gemini?p=pause_activity&sjid=12318481658026104633-NC)。如要查看 Gemini 系列應用程式活動記錄中的提示，或刪除對話內容，請前往 [myactivity.google.com/product/gemini](https://myactivity.google.com/product/gemini)。 三、Anthropic的Claude 1. Claude有提到不會使用對話來訓練模型 2. 直接問Claude他也有相關回應 總的來說，在使用AI工具、大型語言模型時一定要注意資訊安全及保密原則 就算有聲明不會儲存數據用來訓練，還是可能會有人工審查，同樣存在機密外洩的風險 尤其身為稽核人員更是需要注意 Notion完整文章連結：https://stevenwublog.notion.site/LLM-19ff7f8f282880d387d3e6bed607207f

FAE 工程師，也就是應用工程師，是現代科技產業中不可或缺的一環。如果你正在考慮投身這個領域，這篇文章將帶你深入了解 FAE 工程師的薪水待遇、工作內容以及面試技巧，幫助你做好萬全準備。 ▍FAE 工程師是什麼？ FAE 工程師（Field Application Engineer）主要負責協助客戶解決產品使用問題，並在客戶與企業之間擔任溝通橋樑。這個職位廣泛存在於硬體和軟體產業，尤其是在半導體領域。FAE 工程師需要熟悉公司的業務、產品技術及相關流程，提供客戶解決方案，並反饋客戶的需求給內部團隊。 ▍FAE 工程師的工作內容 FAE 工程師的工作主要涵蓋以下三大領域： 1. 技術支援：協助客戶解決產品問題，提供技術培訓。 2. 產品簡報：向客戶展示產品功能、應用及維護資訊。 3. 客戶關係維護：建立並維護長期的客戶關係，確保客戶滿意度。 此外，FAE 工程師需要了解企業的產品與業務，熟悉相關技術知識與作業流程，並能提出符合客戶需求的解決方案。 ▍FAE 工程師的薪水待遇 根據不同的經驗和學歷背景，FAE 工程師的薪水待遇會有所不同。 ● 初級 FAE 工程師（1-3 年經驗） 月薪大約在 NT$38,000 到 NT$50,000 之間，年薪則約為 NT$500,000 到 NT$800,000。 ● 中高階 FAE 工程師（具備 5 年以上經驗） 月薪可達 NT$60,000，年薪則可超過 NT$900,000。 如果擁有碩士學歷，平均月薪可達 NT$70,000 以上。 ▍FAE 工程師的面試準備 為了在 FAE 工程師的面試中脫穎而出，以下是一些重要的準備技巧： 1. 了解應徵公司及其產品：對公司的背景和產品有基本的理解。 2. 模擬面試及產品簡報：練習向不熟悉產品的人溝通產品特點和解決方案。 3. 預測面試官的問題：準備回答與產品應用相關的問題。 4. 積極提問：在面試中表現出對產品及職位的興趣。 在面試前，建議準備好自我介紹、為何想應徵此職位、對公司的了解及職涯規劃等基本問題。此外，也可以了解公司與團隊的規模、主管風格及工作比重等細節。 ▍FAE 工程師的職涯成長 FAE 工程師的職涯發展方向多樣，可以根據個人的興趣和專長選擇專注技術或溝通管理。技術專長者可以成為特定領域的專家，而擅長溝通者則可以往管理職位發展，如專案管理或業務工程師。 FAE 工程師是一個充滿挑戰和機遇的職位，適合對技術和客戶服務有熱情的人。如果你有志於成為一名 FAE 工程師，請充分準備你的履歷和面試，並持續提升自己的專業技能和溝通能力。希望這篇文章能幫助你在 FAE 工程師的職涯中順利前行。 ➤ 更多 FAE 工程師職缺＆面試懶人包：https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

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你是否常常為了讓文章或簡報更具視覺效果而頭疼？文字雖然能傳達訊息，但如果能結合圖表，內容理解度和吸引力會立即提升！本文將介紹一款能自動將文字轉為圖表的 AI 工具——Napkin AI，並解決你製作視覺化內容的痛點，讓創作速度大幅提升。 ▍Napkin AI 是什麼？ Napkin AI 是一款專門將文字轉為視覺化圖表的 AI 工具。它針對自媒體創作者、講師、學生或任何需要用圖表輔助說明的人設計，無需具備設計技能，也可以輕鬆生成專業圖表。透過這個工具，你只需要貼上文章內容或提供關鍵字，Napkin AI 便能自動生成相關的圖表，解決過去製作圖表耗時又繁瑣的問題。 ▍如何註冊並使用 Napkin AI 要開始使用 Napkin AI，首先可以到官方網站註冊：https://www.napkin.ai/。點擊右上角的「Sign in」或「Get Napkin free」，即可使用 Google 帳號快速登入，省去繁瑣的註冊流程。 登入後，Napkin AI 會提供兩種主要功能選擇： ● 貼上文章：將你現有的文字內容轉為視覺化圖表。 ● 使用 AI 生成文章：由 AI 自動生成文章，再轉為圖表。 ▍文字轉圖表功能教學 假設你有一篇文章想轉為圖表，只需在「By pasting my text content」欄位中貼上文字，然後點擊左側的閃電按鈕。這時 Napkin AI 會自動分析你的文字內容，並推薦多款圖表類型供你選擇。每款圖表都可以根據需求進行文字、顏色、大小的微調，滿足不同風格的需求。 一旦選擇了合適的圖表，你可以將結果匯出成 PNG、SVG、PDF 等多種檔案格式，方便在簡報、課程或文章中使用。不僅省下了大量設計時間，還能確保圖表品質。 ▍使用 AI 生成文章與圖表 如果你一時之間沒有具體的內容，Napkin AI 還提供了「By generating text using AI」的功能。只需輸入一個簡單的提示語（Prompt），例如「新手前端工程師在職涯上會遇到的瓶頸」，Napkin AI 便會自動生成一篇文章。接著你可以將這篇文章的內容轉化為視覺化圖表，省去了編寫文章和製作圖表的雙重時間成本。 這個功能非常適合需要快速產出大量內容的創作者，尤其是當你對主題有概念但不知道從哪開始時，這功能能幫助你快速生成草稿，並進一步完善文章。 ▍Napkin AI 的功能優勢 Napkin AI 的主要優勢在於它的高效與易用性。以下是幾個值得注意的優勢： ● 簡單直觀的操作介面：無需學習曲線，登入後即可輕鬆上手。 ● 節省大量時間：不論是文字轉圖表還是 AI 生成內容，整體流程非常流暢，適合時間緊迫的創作者。 ● 靈活的圖表設計：生成的圖表可以自由調整，無論是顏色還是文字，都能符合個人品牌需求。 ● 多格式輸出：支援多種檔案格式的匯出，方便不同平台上的應用。 ● 商用授權：Napkin AI 允許商業使用生成的圖表，但需遵循官方的使用者條款，避免違規使用插圖或模板。 ▍善用 AI 工具，提升工作效率 隨著 AI 工具的普及，創作的流程也在不斷進化。透過 Napkin AI 的幫助，不僅能快速生成圖表，還能整合進你的整體工作流程，讓工作效率大幅提升。無論你是寫作、備課還是製作簡報，Napkin AI 都能幫助你節省時間、提升內容質量。正如許多創作者所體驗的那樣，從原本需要花費數小時的工作，到現在只需幾分鐘，這樣的變革將成為未來的常態。 如果你希望在創作中加入更多視覺化元素，又不想浪費過多時間，Napkin AI 絕對是你的最佳選擇。 ➤ 立即試用：https://www.napkin.ai/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

ChatGPT 最新推出的 Tasks 功能，不僅能幫助規劃目標，還能透過多種方式通知進度。問題來了，Tasks 功能通知的方式是否足夠高效？免費版用戶是否需要升級到 ChatGPT Plus？ 在這篇文章中，我們將深入解析 Tasks 功能的通知方式，包括其可能的 Email 提醒、內建通知和未來整合潛力，幫助你評估是否值得投入升級費用，解鎖更高效的 AI 任務體驗！ 具備 Tasks 功能 的 ChatGPT Plus，會以下幾種方式追蹤進度並進行通知： ________________________________________ 1. 任務狀態追蹤 Tasks 功能會自動保存你的任務進度，包括： • 已完成的步驟。 • 未完成的行動項目。 • 記錄中斷後的上下文（比如，你暫停在技能學習階段，下次回來時，會提醒你繼續）。 通知方式： • 介面標籤：Tasks 面板會顯示任務的狀態（例如：進行中、待完成、已完成）。 • 階段提醒：進入對話時，系統會彈出提示：「您在任務 X 中的最新進度是完成了 A 步驟，下一步是 B。」 ________________________________________ 2. 時間節點提醒 如果你設定了特定的時間表（例如：「1 週內完成線上課程的第 1 章」），Tasks 功能可以幫助你追蹤時間進度。 通知方式： • 對話內建提示：在進行新的對話時，系統會提醒你是否需要檢查相關進度。 • 計畫中斷提醒：如果超過一段時間未更新進度，Tasks 會詢問你是否需要重新啟動任務或調整時間表。 ________________________________________ 3. 動態建議與即時反饋 Tasks 功能會根據你的學習進展和輸入的問題，提供個性化建議。例如： • 如果你在學習 PM 技能時遇到瓶頸（例如不理解 Scrum 框架），Tasks 可以主動提示你相關資源或簡化解釋。 • 在執行任務時，你可以要求對某個步驟進行優化，Tasks 將會更新流程以更符合你的需求。 通知方式： • 自動提醒：根據你當前的步驟，提供相關建議，例如「上次提到的 Coursera 課程已完成？現在可以進入面試準備階段」。 • 即時回應：在對話中提醒未完成的部分並引導你完成。 ________________________________________ 4. 多任務管理與整合 如果你同時管理多個任務（例如同時準備轉職 PM 和提升技術技能），Tasks 功能會幫你分開每個任務的進度，並讓你輕鬆切換。 通知方式： • 任務切換建議：在完成當前任務後，提醒你其他未完成的計畫。 • 整合任務概覽：提供所有任務的進度總覽，方便你快速檢視與調整。 ________________________________________ 5. 自訂化提醒方式 你可以設定 Tasks 的通知頻率和方式，比如： • 每日或每週的進度更新提醒。 • 僅在你主動詢問時提供進度更新。 ________________________________________ 模擬範例： 假設你在「從行銷轉職 PM」的計畫中暫停在「學習產品管理基礎」階段，幾天後再次打開 ChatGPT： • 系統會提醒你：「您的任務『轉職為產品經理』進度為 50%。下一步建議：完成推薦的《Inspired》讀書筆記，並嘗試在工作中運用。」 • 你可以選擇繼續或調整計畫。 Tasks 功能不僅能幫助你專注完成任務，還能讓整個過程更有條理，避免遺漏重要的步驟！ 😊 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

最近Amazon Web Services（AWS）發布的一項研究說，懂AI的人的薪水可能會 漲到39%！尤其是在IT和研發領域，這可是一次難得的職涯機會！🎉 來參加我們的【生成式AI雲端應用開發工程師養成班】吧！ 這是一個專門為待業青年和轉職者設計的課程，課程時間從113/9/23到114/1/9， 總計320小時。我們的課程從生成式AI技術的基礎開始，深入探討如何在雲端環境中 進行應用開發和系統整合。課程內容涵蓋雲端平台操作、AI模型應用、資料分析、影 像辨識、NLP開發、以及大型語言模型的實際應用，讓你在結業時擁有強大的技術實 力！✨ 📆報名截止：113/9/9 17:30 📆甄試日期：113/9/12 課程不僅有理論，還包含大量的實戰演練和專案開發，讓你在學習過程中充分應用所 學知識。更棒的是，課程結束後，我們還會安排廠商面試機會，助你快速踏上高薪職 涯，成為AI時代的技術專才！未來的你，可以成為雲端AI應用開發工程師、API開發 工程師，甚至是雲端解決方案架構師，職涯發展將充滿無限可能。 課程優點： 🟢全額學費補助：課程由勞動部全額補助，讓你無後顧之憂。 🟢豐富的實戰練習：320小時的課程涵蓋了多個實戰項目，讓你真正學以致用。 🟢結訓面試機會：結訓後我們會安排廠商面試，助你迅速踏上高薪職涯。 📞 聯絡方式： 有興趣嗎？不要猶豫，快來報名我們的說明會吧！ 聯絡人：林小姐 電話：02-66414002 報名說明會： https://forms.gle/1cUa7fDmYNrVjVUn8 📚詳細課程內容 https://www.tibame.com/goodjob/GAC

機器學習（Machine Learning）已經成為現代科技發展的核心推動力之一，從金融科技到醫療保健，機器學習的應用無處不在。本文將深入介紹什麼是機器學習，解析機器學習的四大模型、常見的產業應用以及相關職缺，幫助你全面了解這一領域的潛力和機會。 【什麼是機器學習？】 機器學習的核心概念是讓電腦系統能夠從資料中學習，並根據學習結果做出預測或決策。傳統的電腦程式是透過人類編寫的程式碼來運作，而機器學習則透過演算法自動從資料中提取模式和規則，因此也被稱為「資料驅動型」或「經驗主義」的 AI 技術。 機器學習的運作流程主要可分為以下幾個步驟： ❶ 資料收集和準備： 首先需要收集足夠的資料，並進行清理和預處理，以確保資料的品質和可用性。 ❷ 模型訓練： 將準備好的資料輸入機器學習模型進行訓練。模型會根據資料中的模式和規則不斷調整自身參數，以提高預測或決策的準確性。 ❸ 模型評估： 使用未參與訓練的資料對模型進行評估，以檢測模型的效能。 ❹ 模型部署： 將訓練好的模型部署到實際應用中，以執行預測或決策等任務。 【機器學習 4 大模型】 機器學習的模型種類繁多，依據學習方式可分為以下四種主要類別： ▍監督式學習： 監督式學習需要在訓練資料中提供標籤（label），以指導模型學習正確的輸出結果。常見的監督式學習任務包括分類（classification）和回歸（regression）。 ▍無監督式學習： 無監督式學習的訓練資料沒有標籤，模型需要自行從資料中發現隱藏的模式和結構。常見的無監督式學習任務包括聚類（clustering）和降維（dimensionality reduction）。 ▍半監督式學習： 半監督式學習的訓練資料部分有標籤，部分沒有標籤。模型可以利用標籤資料和無標籤資料來提升學習效果。 ▍強化學習： 強化學習透過試錯的方式來訓練模型。模型在與環境互動的過程中，根據獲得的獎勵或懲罰來調整自己的行為策略。 【機器學習常見產業應用】 機器學習的應用領域十分廣泛，以下列舉幾個常見的應用案例： ● 語音辨識： 機器學習可以用於訓練語音辨識模型，將人類的語音轉換為文字。常見的應用場景包括智慧型手機、語音助理等。 ● 影像辨識： 機器學習可以用於訓練影像辨識模型，從影像中識別物體或人物。常見的應用場景包括人臉辨識、自動駕駛等。 ● 自然語言處理（NLP）： 機器學習可以用於訓練 NLP 模型，處理和理解自然語言。常見的應用場景包括機器翻譯、聊天機器人等。 ● 推薦系統： 機器學習可以用於訓練推薦系統模型，根據使用者的歷史行為或喜好，為其推薦感興趣的商品或服務。常見的應用場景包括電商平台、影視平台等。 ● 金融風控： 機器學習可以用於訓練金融風控模型，評估客戶的信用風險或欺詐風險。 ● 醫療診斷： 機器學習可以用於訓練醫療診斷模型，協助醫生診斷疾病。 【機器學習職缺及前景】 隨著機器學習技術的快速發展，相關職位的需求也在不斷增長。以下是一些常見的機器學習職缺及其前景： 1. 機器學習工程師 機器學習工程師主要負責設計、開發和部署機器學習模型。他們需要熟悉各種機器學習算法、編程語言（如Python、R）和框架（如TensorFlow、PyTorch）。該職位的需求量大，薪資待遇也相對較高。 2. 數據科學家 數據科學家需要具備數據分析、統計學和機器學習的專業知識。他們的主要工作是通過數據分析來發現潛在的商業價值，並利用機器學習技術來解決業務問題。數據科學家的職業前景廣闊，各行各業都有需求。 3. NLP 專家 自然語言處理（NLP）專家主要研究和開發處理和理解自然語言的技術。他們需要熟悉語言模型、文本分類、語音識別等技術，並能應用這些技術來開發聊天機器人、語音助手等產品。 4. 計算機視覺工程師 計算機視覺工程師專注於圖像和視頻數據的分析和處理。他們需要熟悉圖像識別、目標檢測、視頻分析等技術，並能將這些技術應用於自動駕駛、安防監控等領域。 機器學習是現代科技的一大支柱，其應用範圍廣泛且前景光明。無論你是對機器學習技術感興趣，還是希望在這個領域尋找職業發展機會，掌握相關知識和技能都將大大提升你的競爭力。趁著這股科技熱潮，深入了解和學習機器學習，為你的職業生涯開闢新的天地！ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

在ChatGPT傳出全球大當機災情的同一天，Google 發布了全新 AI 模型 Gemini 2.0。 不僅支援多模態物件，Gemini 2.0採用更精準、強大的代理式AI系統，幫助使用者主動提前思考並完善指令，打造更符合使用者需求的全方位AI人工智慧助理！ ▍Gemini 2.0 亮點搶先看 ※ 深度學習有效處理複雜問題：採用「深度研究」學習技術功能，大量運用高級推理和長上下文功能充當研究助理，探索複雜的主題並代表使用者編寫報告。 ※ 多模態能力生成準確內容： 除了文字生成外，Gemini 2.0 還能直接生成圖片和音訊，並且能有效處理口音問題轉化成更準確的訊息內容。 ※ 實現代理式 AI 的多元運用： 不只是AI助理，Gemini 2.0升級的代理式AI系統，能更主動的做出決策，為使用者提前思考，並在使用者的監督下執行任務。Gemini 2.0將以此為基石，使用在Project Astra助理工具與其他開發者工具中。 ※ 活化並整合 Google 產品： Gemini 2.0 將逐步整合到 Google 的搜尋、地圖等產品中，為使用者帶來更智能、更個人化的體驗。 Gemini 2.0預計2025年1月正式推出，在此之前，使用者們可以透過Google AI Studio網站搶先體驗Gemini 2.0測試版的與眾不同。 ➤ 立即試用： https://aistudio.google.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！ https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/#ceo-message

重複性的工作往往會耗費大量時間，如果每次都依賴手動操作，無疑會降低工作效率。而 Excel自動化 正是解決這一問題的關鍵工具。而 VBA 代碼，則提供了更進階的靈活性，能夠依據需求自定義更複雜的功能。掌握vba能夠輕鬆自動化許多常見的 Excel 任務，從數據整理、報表生成，到複雜公式計算，皆可在瞬間完成。 口訣「啟開錄，自動來，VBA編寫效率快！」 啟用開發工具 🔥開 Excel，點「文件」。 🔥選「選項」後，點「自訂功能區」。 🔥「主要標籤」勾選「開發工具」，確定。 錄製宏 🔥點「開發工具」，選「錄製宏」。 🔥設定宏名稱，確定。 🔥執行自動化動作，完成後停止錄製。 編寫 VBA 代碼 🔥點「開發工具」，開啟「Visual Basic」編輯器。 🔥編輯或修改錄製的代碼。 ☑️ VBA 代碼範例 Sub SumRange() Dim rng As Range Dim cell As Range Dim total As Double Set rng = Selection total = 0 For Each cell In rng If IsNumeric(cell.Value) Then total = total + cell.Value End If Next cell MsgBox "總和是: " & total End Sub 簡單總結： 🔥Dim 宣告變數：rng 儲存選定範圍，cell 用來遍歷儲存格，total 儲存總和。 🔥Set rng = Selection：將當前選定範圍指定給 rng。 🔥For Each 循環：遍歷每個儲存格，若為數字則加到 total。 🔥MsgBox 顯示結果。 ☑️ 結語 掌握 Excel自動化，不僅能大幅節省時間，也讓你在處理數據時更有條理。透過錄製宏與編寫 VBA，將重複性任務自動化，助你輕鬆應對繁瑣工作，從而專注於更具價值的分析與決策。開始探索 Excel 的自動化功能，讓工作效率邁向新高度！

你是一名 UI/UX 工程師嗎？是否在面對繁瑣的網頁元件設計與開發時感到壓力？v0 AI 工具將徹底改變你的工作方式。透過這款生成式 AI 工具，你可以輕鬆地將設計概念轉化為代碼，節省時間並提升效率，讓你專注於更具創意的工作。 在現代網頁設計與開發中，UI/UX 工程師的工作變得愈加重要，但同時也更具挑戰性。傳統的開發流程中，從設計到編碼，每一個步驟都需要精心打磨，這不僅費時，還可能出現溝通不順、實現困難等問題。這時，一個強大的 AI 工具便成了救星。Vercel 的 v0 AI 正是為了解決這些痛點而誕生。 ▍v0 AI 是什麼？ v0 是由 Vercel 推出的一款生成式 AI 工具，專門為 UI/UX 工程師設計。它能根據你的文字描述自動生成對應的網頁 UI 元件，並生成包含 React、Tailwind CSS 和 Shadcn UI 等現代前端技術的代碼。對於那些想要快速搭建網站或者進行原型設計的人來說，這無疑是一個革命性的工具。 ▍如何使用 v0 AI？ v0 AI 的工作原理相當簡單，但功能強大。首先，用戶只需輸入簡單的文字提示，描述他們需要的 UI 元件，如「一個簡單的聯絡表單」或「帶有暗模式的首頁橫幅」。隨後，v0 會根據這些描述，自動生成多個 UI 元件的代碼選項。用戶可以從這些選項中挑選最符合需求的一個，並且可以在此基礎上進行進一步的修改和優化。 這個過程大大簡化了 UI/UX 工程師的工作，使得即便是對於非技術背景的人員，也能輕鬆上手，從而加快設計與開發的整體流程。更重要的是，這款工具生成的代碼是基於現代前端框架的，因此與現有的技術棧無縫兼容。 ▍v0 AI 的優勢 ● 節省時間和精力：過去需要耗費大量時間設計和編寫代碼的部分，現在只需簡單描述，即可由 v0 AI 自動完成，這讓工程師可以將更多精力投入到創意設計和優化上。 ● 提高效率：v0 AI 能夠根據文字提示自動生成多個選項，讓 UI/UX 工程師可以快速篩選出最合適的解決方案，避免了反覆修改的麻煩。 ● 降低技術門檻：對於非技術背景的設計師來說，v0 AI 提供了一個友好的介面，讓他們無需深入理解代碼，就能輕鬆完成設計工作。 ● 現代技術支持：v0 生成的代碼基於 React、Tailwind CSS 和 Shadcn UI 等現代前端技術，確保生成的元件能夠與現有項目完美整合，無需額外的調整。 ▍v0 AI 的方案與費用 v0 AI 目前提供了兩種方案：免費版與付費版。免費版每月提供 200 個生成點數，適合小型項目或偶爾使用的用戶。付費版則每月提供 5000 個生成點數，月費為 20 美元，適合需要頻繁使用的專業設計師或開發團隊。 對於需要更高生成量或進階功能的用戶，付費方案無疑更具吸引力，因為它不僅提供更多的生成點數，還可能包括未來的高級功能更新和技術支持。 ▍v0 AI 的應用場景 不論你是剛入門的 UI/UX 工程師，還是經驗豐富的開發者，v0 AI 都能為你提供便利。對於初學者來說，它是一個學習和實踐設計概念的好幫手；而對於專業人士，它則是提升生產力的利器，幫助你在短時間內完成高質量的網頁設計。 此外，v0 還非常適合快速迭代和原型設計。在項目的早期階段，設計師可以通過 v0 快速生成多種設計方案，並與團隊進行討論和修改，最終選擇最佳方案進行深入開發。 v0 AI 的出現，為 UI/UX 工程師以及整個設計開發領域帶來了新的可能性。透過這款工具，你可以更快速、更有效率地完成網頁設計，並在設計過程中保持高度的靈活性。不論你的需求是什麼，v0 都能提供合適的解決方案，幫助你輕鬆應對各種挑戰。如果你還沒有試過這款工具，現在就是最佳的時機。 ➤ 立即使用：https://v0.dev/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！