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指的是利用網路上的伺服器與資源,進行資料儲存、運算和應用服務的能力。能有效降低企業在硬體設備上的投資成本,提升系統彈性與擴展性,並支援遠端協作與即時資料處理。具備此技能的人才,能設計、部署並管理雲端架構,確保資料安全與服務穩定,成為現代企業數位轉型不可或缺的重要角色。
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Cloud 學習推薦

Sean Chang

研發經理

2022/07/18

Power Platform 的一些學習資源
最早是透過 梅問題教學網 的一篇內容引起興趣,
(感覺是台灣微軟的活動,當時不少寫手在介紹)
教學 - Microsoft Power Platform 包含多元的雲端自動化程序,也可透過拖曳,彈指間完成所需的自動化程序
當時裡面已內建許多的AI 工具,如圖文辨識(OCR),對繁體中文的支援還不是很強,且還沒有推出Desktop版本,故需要依賴雲端可串接起來的情境,但近年微較已推出 Power Automate Desktop (目前只有Windows版),讓自動化的領域更為擴大了使用性,只要本機可以做的幾乎都能做到(重覆性)。
近期重新了解這主題,中文資源多出了不少,且有不少教學及文章在介紹,以下記錄供參考
1. 善用 Microsoft 365 提升你的生產力!
ithome 辨的IT文章連續30天30篇的鐵人賽
2. Power Apps & Power Automate輕鬆學
作者近期也出書囉
3. 貼第2點作者時,誤打誤撞的找到了另一位日本作者的書籍(就一起分享及記錄起來)
4. 生成式AI ChatGPT 可以做為助手輔助,不少指令可以透過它來協助產生,不過有時它會提供了過時指令或套件,但仍然是相當實用.
5. 當然,萬能的 Google 大神是免不了的...
==
微軟也有針對 Power Platform發行證照。
PL-900 Power Platform 商業智慧應用基礎認證 | PL-900 Microsoft Certified: Power Platform Fundamentals
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Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2021/10/14

開發Python網頁爬蟲前需要知道的五個基本觀念
Q: 什麼是網頁爬蟲?
網頁爬蟲可以把它想像成是一種網頁機器人,能夠依照特定的模式或規則,自動化擷取網頁原始碼,來進行解析取得資料,所以被大量的應用在網頁資料蒐集。
當然網頁爬蟲部一定只能使用Python來進行實作,其它像Java、C#及JavaScript等程式語言也可以,而因為Python語法簡潔及擁有許多成熟的套件與框架,所以筆者選擇Python來開發網頁爬蟲。
Q: 網路是如何運作方式呢?
Python網頁爬蟲事實上就是模擬使用者來瀏覽網頁,這時候就需要瞭解網路的基本架構,分為用戶端(Client)及伺服端(Server)。
其中,用戶端(Client)就是使用者瀏覽網頁的裝置(例:本機電腦),當使用者點擊網頁時,也就代表請求(Request)的動作,存取該網頁連結的伺服端(Server),而伺服端(Server)接收連結得知使用者所要看的網頁後,將內容回應(Response)給用戶端(Client)。
這樣的網路運作方式就跟點餐的流程非常相似,當我們進到一間餐廳看著菜單,就像到一個網站瀏覽其中的網頁,接著,到櫃檯向老闆點餐的動作就像是看到喜歡的網頁,請求(Request)伺服端(Server)想看的網頁,最後,等待老闆烹飪完成送到餐桌上,像是伺服端(Server)端處理完成回應(Response)給使用者。
Q: 網頁的基本結構是什麼?
網頁是由許多的標籤(Tag)與元素(Elements)組成,並且具有階層式的結構,所以Python網頁爬蟲就需要透過定位,來取得所需的元素(Elements)。
Q: 常見的Python網頁爬蟲套件及框架
常見的Python網頁爬蟲套件及框架包含BeautifulSoup、Selenium及Scrapy。
BeautifulSoup對於HTML及XML的解析非常友善,並且容易入門使用,適用於靜態類型的網頁及小型的Python網頁爬蟲專案。
Selenium同時擁有網頁自動化測試及爬取功能,能夠搭配 JavaScript來進行爬取,所以非常適用於爬取需要滾動捲軸來動態載入資料的網站,像是電子商務或社群平台等。
Scrapy相較於BeautifulSoup及Selenium爬取速度較快且有效率,擁有非同步的功能,所以適用於爬取大量的資料及大型網頁爬蟲專案。
Q: Python網頁爬蟲有沒有標準的開發流程?
開發Python網頁爬蟲的流程,首先,會需要知道想要蒐集什麼樣的資料來進行分析或應用,接著,就可以尋找相關的網站,來分析要爬取的網頁原始碼結構,並且觀察是否有規則或模式可循,然後,選擇程式語言及適當的套件,依照分析的網頁結構及規則開發網頁爬蟲,最後,將爬取的資料依需求寫入資料庫、CSV檔案或雲端等。
如果想要學習更多的Python應用教學,歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2020/10/python-web-scraping.html )網站觀看更多精彩內容。
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04/28 09:00

新手如何用 AI 整理會議紀錄?線上會議、實體會議一次看懂
開會時一邊聽、一邊記、一邊思考,常常會遇到幾個問題:重點來不及抄、決議沒寫清楚、待辦事項散落在聊天訊息或腦袋裡。現在,只要善用手機錄音、會議逐字稿與常見 AI 工具,新手也能更快整理出一份清楚、可追蹤的會議紀錄。
不過,AI 不是幫你「完全取代紀錄」,而是協助你加快整理流程。正式發送前,仍然需要人工確認人名、日期、金額、負責人、截止日與會議決議。
本文將分成「線上會議」與「實體會議」兩種情境,教你用手邊常見工具,搭配 ChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLM 等 AI 工具,整理出適合交給主管、團隊或客戶追蹤的會議紀錄。
使用 AI 前,先確認 3 件事
在開始錄音、轉錄或把內容交給 AI 前,請先確認:
第一,會議是否允許錄音、錄影或轉錄。建議事前告知與會者錄音目的、使用範圍與保存方式。
第二,會議內容是否包含敏感資料。如果涉及客戶資料、個人資料、薪資、人事、財務、商業機密或未公開策略,不建議自行上傳到外部 AI 工具,應優先使用公司核准的平台。
第三,AI 產出只能作為初稿。AI 可能聽錯、漏掉脈絡,或把「討論中的想法」誤寫成「已決定事項」,正式使用前一定要人工檢查。
台灣《個人資料保護法》對個人資料的蒐集、處理與利用,強調應尊重當事人權益,不得逾越特定目的的必要範圍,並應與蒐集目的有正當合理關聯;本文為一般工作效率教學,不構成法律意見,實際使用仍應依公司規範與相關法規辦理。
AI 可以幫會議紀錄做什麼?
AI 在會議紀錄中,最常見的用途有 5 種:
1. 錄音轉文字:把會議錄音或逐字稿變成可整理的文字資料。
2. 摘要重點:從冗長對話中整理出主要討論內容。
3. 萃取決議:找出會議最後確認的結論。
4. 整理待辦事項:列出任務、負責人、截止日期。
5. 改寫成正式紀錄:把口語內容整理成適合寄出的版本。
好的會議紀錄,不是把每句話都記下來,而是清楚回答三個問題:
討論了什麼?決定了什麼?接下來誰要做什麼?
情境一:線上會議怎麼做?
線上會議最適合新手練習,因為 Google Meet、Teams、Zoom 等平台通常已有錄影、字幕、逐字稿或 AI 摘要功能。不過,這些功能是否可用,會依公司帳號、方案、裝置、地區與管理員設定而不同。
Google Meet 的「Take notes for me」可透過 Gemini 協助記錄會議內容,但實際可用性會受到帳號與設定影響。Zoom AI Companion 也提供會議摘要功能,且管理員可啟用或停用相關設定。
線上會議建議流程
第一步:會前確認可否錄影、錄音或開啟逐字稿
如果是客戶會議、敏感會議或跨部門會議,建議先確認公司規範,並告知與會者。
可使用這句話:
「為了方便會後整理會議紀錄,這場會議會開啟錄影或逐字稿功能,紀錄僅供本專案追蹤使用。」
第二步:會中保留原始資料
使用平台內建的錄影、逐字稿、字幕、AI 筆記或會議摘要。
第三步:會後交給 AI 整理
把逐字稿或會議重點貼到 ChatGPT、Claude 或 Gemini,請 AI 整理成正式會議紀錄。
第四步:人工檢查後再寄出
檢查決議是否正確、待辦是否有負責人、截止日是否清楚,以及 AI 是否誤判會議結論。
情境二:實體會議怎麼做?
實體會議的難點是聲音來源比較複雜,可能有多人同時說話、環境雜音、白板討論、投影片補充等。因此,實體會議更需要做好錄音與現場補充紀錄。
最簡單的流程是:
手機錄音 → 轉成文字或整理重點 → 交給 AI 整理 → 人工確認
iPhone:使用內建「語音備忘錄」
iPhone 內建的「語音備忘錄」可用來錄製會議、課程或語音筆記,Apple 官方說明可開始錄音、暫停、繼續錄音,也可調整手機與聲音來源的距離以改善錄音音量。
操作方式:
1. 打開 iPhone 的「語音備忘錄」App。
2. 點選紅色錄音按鈕開始錄音。
3. 會議中若暫停,可按暫停;繼續時再恢復錄音。
4. 會議結束後按停止,錄音會自動儲存。
5. 將檔名改成「日期+會議名稱」,例如「2026-04-27_行銷週會」。
6. 會後可分享錄音檔,或先轉成文字再交給 AI 整理。
Android:使用內建「錄音機」或「Voice Recorder」
Android 手機品牌眾多,內建錄音 App 的名稱與功能會依品牌、機型與系統版本不同。常見名稱包含「錄音機」、「語音錄音」、「Recorder」或「Voice Recorder」。
如果使用 Google Pixel,可留意 Google Recorder;Google 官方說明 Recorder 主要適用於 Pixel,可用來錄製會議、課程等聲音,並提供搜尋與 AI 功能。如果使用 Samsung Galaxy,Samsung 官方說明 Voice Recorder 可錄製課程、會議與對話,支援裝置也可使用 Galaxy AI 進行轉錄、加入 Samsung Notes 或分享文字檔。
Android 通用操作方式:
1. 在手機搜尋「錄音」、「Recorder」或「Voice Recorder」。
2. 開會前先測試 5 到 10 秒,確認收音正常。
3. 把手機放在桌面中央,不要放在口袋或包包裡。
4. 會議結束後停止錄音。
5. 重新命名錄音檔,建議使用「日期+會議名稱」。
6. 若手機支援轉文字,可先產出逐字稿;若不支援,可先手動整理重點,再交給 AI 工具處理。
實體會議小技巧
實體會議中,AI 不一定能準確聽出每個人的聲音。建議主持人在重要決議後,主動重複一次:
「確認一下,這件事由 Amy 負責,下週五前完成第一版,對嗎?」
這句話看似簡單,卻能大幅提高會議紀錄的準確度。
常見、容易取得的 AI 工具怎麼選?
以下工具不代表所有功能都免費,也不保證每個帳號都能使用。部分功能會依方案、裝置、地區與公司管理員設定而不同,使用前建議先確認。
1. ChatGPT:適合整理正式會議紀錄
ChatGPT 適合把逐字稿、會議重點或錄音摘要整理成正式文件,例如會議紀錄、主管摘要、待辦清單或會後 Email。若帳號與裝置支援 ChatGPT Record,也可用於轉錄與摘要會議、腦力激盪或語音筆記;OpenAI 官方同時提醒,轉錄與摘要可能出錯,重要資訊需要人工檢查。
適合用在:正式會議紀錄、主管摘要、待辦清單、會後 Email。
2. Claude:適合處理較長逐字稿與文件
如果會議逐字稿很長,或需要同時參考簡報、企劃書、專案文件,Claude 是常見選項。Claude 官方說明支援上傳 PDF、DOCX、CSV、TXT、HTML、ODT、RTF、EPUB、JSON 等文件格式;部分檔案功能仍會依帳號設定與限制而不同。
適合用在:長會議逐字稿、訪談紀錄、研討會內容、多份文件摘要。
3. Gemini:適合 Google 工作環境
如果團隊平常使用 Gmail、Google Docs、Google Drive、Google Meet,Gemini 會比較容易放進日常流程。Google 文件中的 Gemini 可協助摘要文件,Drive 中的 Gemini 也可協助摘要檔案與資料夾,但需要符合可用方案。
適合用在:Google Docs 會議紀錄、Google Drive 文件整理、Google Meet 會後資料。
4. NotebookLM:適合專案型會議與長期追蹤
NotebookLM 比較像是「專案知識庫」。你可以把會議紀錄、簡報、企劃書、訪談資料放進同一個 Notebook,之後再針對這些資料提問。Google 說明 NotebookLM 會根據你上傳或指定的來源回答問題,並提供來源引用。
適合用在:專案會議追蹤、多次會議整理、課程筆記、客戶訪談資料庫。
新手建議工作流
線上會議
平台逐字稿或摘要 → ChatGPT/Claude/Gemini 整理 → 人工檢查 → 寄出追蹤
若是長期專案,可把每次整理好的會議紀錄放進 NotebookLM,開下次會議前請它整理「前次決議、未完成事項、待確認問題」。
實體會議
手機錄音 → 轉成文字或整理重點 → ChatGPT/Claude/Gemini 整理 → 人工確認
如果沒有逐字稿,也可以會後用 Google Docs 語音輸入,自己口述會議重點。Google Docs 語音輸入需要在支援的瀏覽器中開啟文件,並確保電腦麥克風可正常使用。這比較適合「會後自己補充重點」,不建議直接當成多人會議的正式轉錄工具。
會議紀錄建議格式
新手可以先使用這個格式:
會議主題:
會議時間:
會議地點/會議連結:
主持人:
紀錄者:
與會者:
一、會議目的
簡短說明這場會議要解決什麼問題。
二、討論重點
用條列式整理主要討論內容。
三、會議決議
只放已經確認的結論,不放還在討論中的想法。
四、待辦事項
任務|負責人|截止日期|備註
整理第一版提案|Amy|5/10|提供給行銷部確認
五、待確認事項
列出尚未有答案、需要補資料或下次再討論的內容。
可直接複製的 AI Prompt
Prompt 1:整理正式會議紀錄
請根據以下會議逐字稿,整理成正式會議紀錄。
請包含:
1. 會議主題
2. 會議目的
3. 討論重點
4. 會議決議
5. 待辦事項
6. 待確認事項
7. 下次會議建議追蹤事項
待辦事項請用「任務/負責人/截止日期/備註」格式整理。
如果內容中沒有提到負責人或截止日期,請標示「待確認」。
請不要加入原文沒有提到的資訊。
請使用繁體中文,語氣正式、清楚,適合寄給團隊成員。
Prompt 2:整理主管版摘要
請將以下會議內容整理成主管可快速閱讀的摘要。
請用 300 字以內說明:
1. 本次會議重點
2. 已確認決議
3. 需要主管知道的風險或卡點
4. 接下來最重要的 3 個行動項目
請避免冗長細節,保留關鍵資訊即可。
Prompt 3:檢查會議紀錄
請幫我檢查以下會議紀錄是否完整。
請指出:
1. 是否有決議不清楚的地方
2. 是否有待辦事項缺少負責人
3. 是否有待辦事項缺少截止日期
4. 是否有需要再次確認的數字、日期、人名
5. 是否有語氣太口語、不適合寄給主管或客戶的句子
請提供修改建議。
新手最容易犯的 5 個錯誤
錯誤 1:把逐字稿當成會議紀錄
逐字稿只是原始材料,會議紀錄要整理出重點、決議與待辦。
錯誤 2:沒有區分「提議」和「決議」
有人提出建議,不代表會議已經同意。
錯誤 3:待辦事項沒有負責人
「下週整理報告」不夠清楚;「由 Kevin 於 5/10 前整理第一版報告」才方便追蹤。
錯誤 4:完全相信 AI 摘要
AI 可能漏掉反對意見,或誤解語氣與脈絡。
錯誤 5:忽略資料安全
不要把客戶資料、人事薪資、財務數字、公司策略或未公開資訊,直接上傳到未經公司核准的外部工具。
104學習小提醒
AI 可以幫你省下整理時間,但不能取代你的判斷。會議紀錄真正的價值,不是把所有人說過的話完整留下來,而是讓團隊會後能繼續推進。
對新手來說,最簡單的開始是建立一套固定流程:
錄下來 → 轉成文字 → 請 AI 整理 → 人工檢查 → 寄出追蹤
只要掌握這套流程,無論是線上會議還是實體會議,都能更快產出清楚、完整、可追蹤的會議紀錄。
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2021/11/23

智慧工廠的資料旅程(上):Azure IoT物聯網的資料旅程
此主題也分成上下兩集向各位習武者介紹智慧工廠的資料旅程,以回焊爐資料為例,模擬示範工廠場域中使用到的資料彙整與視覺呈現的方法。本集 EP3 將介紹資料由終端設備(回焊爐),傳送到 IoT Hub 的過程。下集 EP4 則會藉由 Azure 串流分析服務,將 IoT Hub 的資料傳送到 Azure SQL Database,並透過 Power BI 做視覺化呈現,敬請鎖定。
#雲端必修練功坊 第一笈|主題二 🤜🏻 EP3:智慧工廠的資料旅程 - 從 IoT 裝置到 Azure再到 Power BI 報表呈現(上):Azure IoT 物聯網的資料旅程
由 Azure IoT & AI Support Team 的支援工程師 Jeff Wang 與 Shawn Zheng 帶來的精華課程
本集著重於 Azure IoT 在物聯網的世界如何應用且有效的處理資料,講師將親自示範如何將感測器的原始資料有效率地傳送至 IoT Hub,立即觀看雲端必修練功坊,打通雲端任督二脈!
課程綱要:
📍 先備知識建立:Azure IoT 運用於工廠場域之優勢、回焊爐基本介紹
📍 Demo:實作 IoT 模擬資料裝置與範例程式說明
影片來源:台灣微軟 Microsoft Taiwan Youtube
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