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踏入人工智慧領域最常遇到哪些學習斷層
TibaMe 邀請宏瑞科技 CEO陳少君分享「踏入人工智慧領域，最常遇到哪些學習斷層」，帶你認識什麼是機器學習以及AI相關產業應用，透過講者過去豐富產業工作經驗，分享未來踏入 AI 領域應具備哪些技能、學習AI技術時常遇到的瓶頸，以及講者是以什麼樣的態度克服這些挑戰。
🔸 主題：踏入人工智慧領域，最常遇到哪些學習斷層
🔸 講者：宏瑞科技 陳少君 執行長
🔸 講座內容：
1、認識機器學習與產業應用案例
2、踏入人工智慧領域需要哪些技能
3、在學習人工智慧時，會遇到哪些斷層
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不論你是想要轉換跑道成為工程師或是剛畢業準備踏入資通訊領域工作，都必須好好面對與思考自己的履歷表、面試技巧以及職涯該如何規劃，TibaMe邀請meet.jobs創辦人林昶聿分享「轉職 IT 工作的履歷、面試與職涯規劃」，滿足你在轉職IT工作時的求職痛點，讓每個人都能夠找到發揮自身最大價值的舞台。
🔸 主題：轉職 IT 工作之路 — 淺談履歷、面試與職涯規劃
🔸 講者：Meet.job CAO & Co-founder 林昶聿
🔸 講座內容：
1、企業想要從⼈才身上買到的東⻄
2、跨國⽤⼈主管的履歷建議
3、履歷、⾯試和轉職IT ⼯作
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資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事
實務上在收集完資料之後，到真正進入模型之前還有一個重要的環節需要處理，稱為是「資料前處理（Data Preprocessing）」。收集到的資料是從使用者的角度下去規劃，不一定是最適合數學模型存取的樣子。在這個環節的主要工作就是將資料調整成適合模型的輸入，也有人把這個過程稱為 ETL （Extract-Transform-Load） 。
ETL 用來描述將資料從來源端經過抽取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ELT 這個字常用在 BI、 Data Pipeline、資料倉儲 領域上。Data Pipeline 是指利用程式自動化定期的資料處理過程，Data Pipeline 其實就是 MLOPs 前面那一段自動化過程。
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