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深度學習是人工智慧領域中的一種技術,透過多層神經網路模擬人腦運作,讓電腦能自動從大量資料中學習並提取特徵。這項技能在資料分析、影像辨識、自然語言處理等方面應用廣泛,能提升企業決策效率與創新能力。具備這項能力的專業人才,能協助企業開發智能系統,優化流程,增加競爭力,在職場上需求持續攀升。掌握此技能代表具備前瞻性技術視野,對轉型數位產業極具價值。
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深度學習 學習推薦

詹翔霖

商學院兼任副教授

07/16 13:49

被AI淘汰的不是工作,而是社會契約
被AI淘汰的不是工作,而是社會契約
當人們談論人工智慧時,最常見的問題是:「哪些工作會被取代?」其實我們問錯了問題,自然也沒有最佳答案。--
真正值得擔心的,從來不是某一份工作消失,而是支撐整個現代社會運作數十年的社會契約,正在被AI悄悄瓦解,如果工業革命改變的是生產工具,那麼AI革命改變的,可能是人類社會臨場的基礎邏輯。--
我們曾經相信的社會契約--
過去的民主社會之所以能夠穩定運作,建立在一套無形卻重要的約定之上:
努力讀書;努力工作;遵守規則;承擔責任;然後你有機會獲得更好的生活,這不保證人人成功,但至少保證人人擁有希望。--
這種希望,就是現代社會最重要的穩定力量。--
因為大多數人願意接受競爭、接受制度、接受現實,不是因為現況完美,而是因為相信未來仍有改善的可能,當一個社會讓多數人相信努力有意義時,秩序便得以維持,而當這個信念開始崩解,再完善的制度都可能出現裂痕。---
AI正在顛覆努力與回報的關係,過去的科技進步,雖然淘汰部分工作,但也創造大量新工作。
農業機械化減少農民。
工業化減少工匠。
網路時代淘汰部分實體商店。
然而每一次革命,最終都創造更多新的就業機會。
AI卻可能是第一次例外,因為它開始取代的,不只是人類的體力,而是人類的認知能力。
一位搭配AI的工程師,可以完成過去數名工程師的工作。
一位搭配AI的設計師,可以產出過去數倍的內容。
一位搭配AI的律師,可以處理更多案件。
企業獲得更高效率,社會獲得更高產值。
但問題是:那些被省下來的人,去了哪裡?
如果AI創造的財富主要流向資本擁有者與少數頂尖人才,而非廣大勞動者,那麼努力與回報之間的連結將逐漸鬆動,當人們發現自己即使努力工作,仍無法追上AI與資本共同創造的財富增長速度時,失落感便開始累積。
中產階級的消失,才是真正的危機,許多人擔心失業率,但真正危險的,往往不是失業者,而是逐漸消失的中產階級,因為中產階級才是社會穩定的基石。
他們相信制度,他們願意納稅,他們願意投資未來,他們相信孩子能過得比自己更好。--
然而AI經濟正在形成新的結構:少數掌握技術、資本與資料的人獲得巨大收益,大量普通工作者則陷入停滯,當中間層被掏空,社會不再是金字塔,而更像沙漏。
頂端愈來愈富有,底層愈來愈焦慮。
而中間那個最能維持社會穩定的階層,逐漸縮小,這不是單純的經濟問題,而是政治與社會問題。
當人不再被需要,比失去收入更可怕的,是失去存在價值。--
工作對人類的意義,從來不只是薪水,工作提供身份認同,提供社會連結,提供成就感,提供人生目標,然而AI時代最大的挑戰之一,是社會可能出現大量「不再被需要的人」。
他們不是懶惰,不是缺乏能力,而是市場不再需要那麼多人力,當一個人逐漸意識到自己的知識、技能與經驗都能被演算法取代時,產生的不是單純的經濟焦慮,而是存在焦慮。
他會開始懷疑:我的價值是什麼?我的努力有什麼意義?
這些問題一旦擴散,便會動搖整個社會的心理基礎。
AI挑戰的其實是民主制度,民主制度能夠穩定,不是因為所有人都滿意,而是因為大多數人相信自己擁有未來。
當年輕人相信努力能買房。
相信工作能改善生活。
相信下一代會更好。
社會便擁有向前的動力。
但如果AI讓越來越多人相信:
無論怎麼努力,都無法翻身;無論怎麼學習,都追不上技術疊代;
無論怎麼工作,都難以累積財富;那麼社會將開始出現信任危機。
人們不再相信市場。
不再相信企業。
不再相信政府。
甚至不再相信彼此。
屆時面臨考驗的,就不只是勞動市場,而是整個民主社會的穩定性。
我們需要新的社會契約
AI帶來的問題,無法只靠職業訓練解決。
因為這不是技能問題,而是制度問題。
未來真正需要討論的是:如何重新定義工作的價值?
如何讓AI創造的財富被更公平地分享?
如何建立新的社會安全網?
如何讓人即使不具備市場競爭優勢,仍能維持尊嚴?
這些問題或許比開發下一代AI模型更加重要。
因為技術可以快速進步。
社會卻未必能承受同樣速度的衝擊。
AI革命的終點,是人類價值的選擇,AI不會毀滅工作,工作仍然存在。
但它可能毀滅一個更重要的東西:人們相信努力能改變命運的信念。
而這個信念,正是現代社會最核心的社會契約,未來的挑戰從來不是如何讓AI變得更強,而是如何在AI愈來愈強的世界裡,仍然讓多數人保有尊嚴、希望與參與感。
因為一個社會真正的進步,不在於機器能做到什麼,而在於人類是否仍然相信,自己的存在具有價值,如果這份價值感消失了,那麼被淘汰的將不只是工作,而是支撐整個社會運作的契約本身。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

07/14 22:10

加盟擴張戰略白皮書 公爵餐飲集團加盟擴張戰略白皮書
《加盟擴張戰略白皮書》Franchise Expansion Strategy White Paper
從單店成功 → 區域複製 → 全國擴張 → 系統化品牌
一、公爵餐飲集團加盟擴張戰略白皮書
建立可複製、可控風險、可持續成長的連鎖餐飲系統
二、戰略核心一句話
不是開更多店,而是複製「成功的系統」
三、產業現況分析(Market Insight)
餐飲業三大問題
1.擴張失敗率高--開越多店,品質越不一致
2.管理成本爆炸--人管人 → 無法規模化
3.品牌失控--各店變成「不同品牌」
本質問題:多數品牌「會開店」,但不會「複製成功」
四、解決方案(System-Based Expansion)
五大系統支柱
服務心文化系統 ↓
門市SOP標準系統 ↓
客訴治理系統 ↓
店長與區經理系 ↓
AI營運決策系統
五、擴張模型(Expansion Model)
1.模型驗證(1–3店)
目的:找出成功公式
重點:
• SOP建立
• 客訴收斂
• 店長模型確立
2.區域複製(5–20店)
目的:建立「可複製區域」
重點:
• 區經理制度
• 教育訓練系統
• 稽核制度
3.全國擴張(20–100店)
目的:系統化管理
重點:
• KPI監控
• AI數據管理
• 品牌一致性
4.平台化品牌
目的:變成「系統平台」
重點:
• 加盟輸出
• 區域代理
• AI營運系統
六、擴張成功三大核心
1.人對(People)
選對加盟主,比開店更重要
• AI加盟評分系統
• 面試SOP
• 紅旗排除機制
2.系統對(System)
沒有系統,就沒有擴張
• SOP標準化
• 客訴流程
• 教育訓練系統
3.管理對(Control)
沒有控制,就會失控
• 稽核制度
• 區經理系統
• 總部Dashboard
七、加盟經濟模型(Franchise Economics)
收入來源
• 加盟金
• 權利金
• 教育訓練費
• 食材供應鏈利潤
成長模型
階段 店數 特性
初期 1–5 驗證
成長 5–20 複製
擴張 20–100 放大
成熟 100+ 平台
八、品牌護城河(Moat)
三大護城河
1.系統護城河--SOP+AI管理
2.管理護城河--區經理制度
3.數據護城河--門市健康AI模型
九、風險控制(Risk Management)
三大風險
1.品質失控→ SOP + 稽核
2.加盟錯人→ AI評分系統
3.擴張過快→ 分階段模型
十、AI擴張決策系統
AI可預測:
• 哪些店適合開二店
• 哪些加盟主會失敗
• 哪些區域可以擴張
AI輸出:
• 綠燈(擴張)
• 黃燈(觀察)
• 紅燈(停止)
十一、競爭優勢(Why Us)
與傳統品牌差異
項目 傳統品牌 本系統
擴張方式 人治 系統
管理方式 經驗 數據
品質控制 巡店 AI監控
加盟篩選 感覺 評分模型
十二、投資價值(Investment Value)
三大成長動能
1.加盟店數成長
2.系統授權收入
3.食材供應鏈
十三、未來發展藍圖(Vision)
三階段進化
1.餐飲品牌
2.系統化連鎖企業
3.AI營運平台
十四、結論(Closing)
未來贏的餐飲品牌,不是最大,而是最會「複製成功系統」的品牌。
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AI運算卡頓?換個架構海闊天空
《傳統雲端架構開始力不從心?》
在過去,企業建置IT環境就像挖井取水,必須投入大量資金採購伺服器與硬體。隨著科技演進,雲端服務讓運算資源變得像水電系統一樣,隨插即用 。然而,面對生成式 AI 與大語言模型,許多企業發現,傳統的雲端架構開始顯得「力不從心」。  
傳統雲端最初是為了通用型網站與資料庫設計,核心是處理一般應用程式的CPU虛擬化架構 。但在處理深度學習或高密度平行運算時,這種架構常會遇到運算效率低落、網路頻寬堵塞,以及昂貴的GPU算力難以彈性調度等瓶頸 。這就像是試圖用一般水管來應付工業級的強大水壓,難免會出現不給力的狀況。  
《新世代 Neocloud:為 AI 原生而生》
為了突破這些束縛,新世代的 Neocloud 應運而生。它從底層架構就原生支援高效能 GPU 加速器,能將算力效益發揮到極致,成為企業邁向 AI 轉型不可或缺的加速引擎。 能有效協助企業進行彈性資源配置,不再需要為未知的流量預先買單,將複雜的技術轉化為實質的商業價值 。  
《數位通國際:您的 AI 營運戰略夥伴》
具備25年以上專業IDC代管與雲端導入經驗的數位通國際 ,深知企業在轉型過程中的痛點。我們推出「GWS AI CLOUD服務」,提供以下實質價值:  
1. 多種GPU規格 (H100/200、RTX 4090、L40s等)、以0.25 片GPU為最小租賃單位 。  
2. 本地數據中心與國際節點,兼顧數據主權與低延遲 。  
3. 隨開即用的AI開發環境,從2週縮短為1分鐘啟動。 
數位通GWS AI Cloud近期已協助台灣數發部數位產業署、泰國KMUTNB大學等企業,打造各自專屬AI算力平台,提供企業足夠且可高效穩定運行AI應用。對企業而言,選擇兼顧效能與永續的AI算力,將是未來ESG與競爭力的關鍵。因此,AI算力的選擇不只是技術投資,更是企業在智慧時代與永續發展中能否脫穎而出的關鍵決策。
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