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圖解演算法原理
堅實的基礎知識「實用」的工具書
需要懂得因應場景選擇適當的演算法,才能夠建立有效率的程式。即便獲得的成果相同,但使用的演算法會讓處理效率大不相同。不過對演算法抱持著「看不出有什麼差異」「好複雜好像很難」排斥心態的學習者想必是大有人在。因此,本書中的每個主題皆是以跨頁,並搭配圖解的講解方式幫助讀者從零開始學習演算法的基礎知識。
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熱門精選
【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用，市面上提供了各種AI學習課程：AI線上課程、AI實體課程，無論您是初學者還是專業人士，都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜，幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源，快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據，整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程；可透過排行榜，找到你所需的學習內容，增進職場的職能成長，加強自我競爭力，打造你的職涯藍圖！
第1名。ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術
講師將以系統化教學法，教授數據分析常用情境，搭上火紅 ChatGPT ，步驟式實戰，能隨學即用，讓你知道如何在工作中運用所學到的技能！
第2名。AI資料科學家【 聽課全系列 】
「基礎思維」AI資料科學的新朋友，必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件，從這裡出發，您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢，而初學者免不了學習的十字路口，不知道該從哪個部分開始學習AI，這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎？聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧！
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從資料科學的基礎觀念談起、商業智慧、資料探勘、影像辨識等技術應用，最後再討論企業實際導入人工智慧所需的相關流程。
第5名。生成式AI應用速成：創作詠唱師-影音創作課(11/30開課)
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第6名。生成式AI工具應用實戰 (線上直播課程)
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行銷廣告文案+社群策略及內容+SEO生成+BingAI繪圖，一次學會生成式AI工具應用！
本課程「生成式AI工具應用」旨在教導學員如何利用最先進的生成式AI工具，特別是ChatGPT和微軟Bing AI繪圖工具，來提升行銷文案、社群媒體內容、SEO優化、廣告文案創作以及內容行銷的效率和成效。
第7名。生成式AI應用速成：創作詠唱師-繪圖設計課(12/21開課)
🔴報名截止日：2024/12/8🔴
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🌟成為AI設計高手｜ 從設計小白變身AI設計達人，自信接下各種設計挑戰。
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藉由AI助手的力量，更高效地完成商務工作、激發靈感。也透過AI協助經營社群，包含工作行程、日常旅遊、飲食規劃等，提高短影音規劃的效率，進而產出斜槓複利。
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本課程將教會您如何快速掌握AI在商業分析、創意生成、行銷文案、用戶旅程設計與消費者行為洞察中的應用，並了解如何將這些工具應用於產品企劃流程中。
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[教學影片] AI AOI 瑕疵檢測影像分析演算法
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AI路上我是新手，但是我能和學校企業一起比賽並得獎!
㊗️ 賀！緯育 與 #勞動部合作AI工程師班同學，參加AI CUP教育部全國大專校院人工智慧競賽，與446組參賽隊伍一同競賽，以 #2組社會人士組參加皆獲得前標之獎 ✨
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再次恭喜2組社會人士組的同學們～ 👏
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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