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外貿協會培訓中心 (台北)

台北

06/18 10:36

🤖黃仁勳對於在AI時代成功的建議
最近幾個月,黃仁勳不僅因為Nvidia股價飆升而成為新聞焦點,他還對學生和求職者應該專注的技能提出了一些強有力的建議。事實上,他提到了三個關鍵點:
🚩學會如何使用生成式人工智能進行提示。如果你能掌握這一技能,甚至不需要學習計算機編程。
🚩專注於領域知識,如化學、生物和金融,這樣你可以利用生成式人工智能將這些知識轉化為有價值的東西。
🚩培養你的第一原理思維能力,這使你能夠將複雜的問題分解為基本部分,然後從頭開始重組。這將幫助你理解問題涉及的基本原理,並創建一個有用的複雜概念地圖。
如果你能掌握生成式人工智能,成為某個領域的專家,並提高你的問題解決能力,你將能夠在這個快速發展的AI時代享受成功。考慮參加ITI的生成式人工智能相關課程,幫助你為職業成功做好準備。
✔️有用詞彙
生成式人工智能 (Generative AI)
例句: 生成式人工智能可以創造新的內容,如文本、圖像和音樂。
Generative AI can create new content like text, images, and music.
(人工智能)提示 (AI prompting)
例句: (人工智能)提示幫助引導模型生成更相關的回應。
AI prompting helps guide the model to generate more relevant responses.
領域知識 (Domain knowledge)
例句: 機器學習的成功應用通常需要領域知識。
Successful application of machine learning often requires domain knowledge.
第一原理思維 (First-principles thinking)
例句: 第一原理思維使您能夠將複雜問題分解為基本部分。
First-principles thinking allows you to break down complex problems into fundamental parts.
重組 (Reassemble)
例句: 分析完組件後,他們重組了系統以提高效率。
After analyzing the components, they reassembled the system to improve its efficiency.
新興的 (Emerging)
例句: 新興的技術,如區塊鏈和量子計算,正在重塑各行各業。
Emerging technologies like blockchain and quantum computing are reshaping industries.
若你對學習英語有興趣,歡迎:
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📆日期:2024/06/26
(本篇貼文由ITI專業講師Nigel Daly提供)
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06/14 14:17

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(3)符合上述資格的前100名會員,您的回饋點數將於2024年8月8日前,寄送至您填寫的e-mail電子郵件信箱
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若資格已額滿,會於此貼文首段文字進行通知
如您有任何疑問,歡迎來信nabiservice@104.com.tw或致電02-2912-6104 分機8934
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06/05 23:27

學AI會遇到的3大窘境與因應的學習方法!
人工智慧(AI)是現代科技的一個重要領域,吸引了眾多研究者和愛好者的關注。然而,學習AI的過程中,許多人會遇到一些挑戰和困境。本文將探討學習AI過程中常見的三大窘境,並提供相應的對策。
一、資源和工具的掌握
窘境: 學習AI需要大量的資源和工具,例如強大的計算設備、大量的數據集和專業的開發環境。對於許多初學者來說,這些資源並不容易獲得,可能會導致學習過程受阻。
解決方法:
雲端計算平台: 利用雲端計算平台如Google Colab、AWS、Azure等,這些平台提供免費或低成本的計算資源,讓初學者可以在沒有高性能硬件的情況下進行實驗和開發。
開源數據集: 使用公開可用的數據集,例如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等,這些數據集不僅免費,還提供多種不同類型的數據,適合各種學習需求。
開源軟體工具: 採用開源的AI框架和工具,如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等,這些工具不僅功能強大,還有豐富的文檔和社區支持,便於學習和應用。
二、理論與實踐的脫節
窘境: AI領域涉及複雜的數學和理論知識,對初學者來說,理解這些理論並將其應用到實際項目中是一個巨大的挑戰。很多人可能會在理論學習和實踐應用之間感到迷茫,不知道如何將所學的知識轉化為實際技能。
解決方法:
循序漸進學習: 從基礎的機器學習算法開始學習,逐步深入到更複雜的深度學習和強化學習。這樣可以打下堅實的基礎,避免在學習過程中感到過於困難。
實踐項目: 通過實踐項目來鞏固理論知識,例如參加Kaggle競賽、實現經典算法、開發自己的小項目。實踐是將理論轉化為技能的最佳方式。
在線課程和資源: 利用Coursera、edX、Udacity等平台上的在線課程,這些課程通常包含理論和實踐部分,能夠幫助學習者更好地理解和應用AI技術。
三、不斷變化的技術趨勢
窘境: AI技術發展迅速,新技術和新方法層出不窮,保持學習和掌握最新的技術是一個持續的挑戰。許多學習者可能會感到無所適從,不知道該如何跟上技術的步伐。
解決方法:
訂閱技術博客和期刊: 閱讀ArXiv、Medium、Towards Data Science等技術博客和學術期刊,了解最新的研究成果和技術趨勢。這些資源可以提供最新的技術動態和應用案例,幫助學習者緊跟時代步伐。
參加社群和會議: 加入AI相關的社群(如Meetup群組、Slack群組等),參加AI領域的會議和研討會(如NeurIPS、ICML等),與業內專家交流。這樣可以擴展人脈,獲得更多的學習和發展機會。
持續學習: 保持終身學習的態度,不斷更新自己的知識庫,學習新技術和工具。AI是一個快速發展的領域,只有不斷學習,才能保持競爭力。
學習人工智慧雖然面臨諸多困難,但通過有效的資源利用、理論與實踐結合以及持續學習,可以克服這些窘境,逐步掌握AI技術。對於每一位學習者來說,重要的是保持耐心和熱情,勇於面對挑戰,最終必能在AI領域取得成功。
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