電腦視覺與深度學習馬拉松
本活動發起目的為幫助 AI 學習者能以更高效率學習電腦視覺x深度學習技術。因此我們匯集了該領域的資料科學家與專業的機器學習工程師，彼此分享與優化最佳的學習路徑，幫你高效地掌關鍵知識。本活動課程規劃的核心理念，是為了讓每位學員在完成學習後，能親自將所學知識應用於期末專題，以理論與實作並行的方式編排課程內容，並由業界的領域專家親自回答您在學習過程中遭遇的疑難雜症。
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[進入AI世界] 想進入人工智慧領域，該準備哪些技能
AI是近來在產業、工作、生活中最被廣泛討論與應用的顯學。如果要迎上趨勢，甚至進入AI相關的領域，個人或多或少必須具備AI相關技能、或者至少需要有基礎的認知。
小編今日推薦這門課程，主要是因為這門課不需程式專業背景，也能在這門課程中幫自己建構認知、獲得相關知識、學習AI入門技能。這門課程將幫助您獲得：
如何跨界AI領域、AI開發專案與執行、Python開發、大數據分析、NLP、電腦視覺、機器學習、輿情分析、消費者分析等。
課程將從基礎知識開始，介紹AI的基礎概念、AI種類、AI目前在產業的應用；具備基礎認知後，就進入硬核技術內容，首先會先協助大家建立AI開發環境，安裝Anaconda；接著再使用Google Colaboratory 雲端開發環境，這個環境支援Python程式碼、且能夠免費存取GPU與TPU運算資源，可以進行後續課程所需的資料分析、機器學習。
當環境都妥善建立後，就開始進入Python的教學，將會從基礎到Github上的實作。在具備Python技能後，課程將引導各位進入Kaggle資料競賽平台進行實戰。
接著，課程將進入資料蒐集、大數據分析，學習分析方法、資料視覺化等。最後才會進入到AI核心：機器學習與深度學習的技能學習與實戰。
這是一門技能與實戰結合的課程，由淺入深、每階段配合實戰，讓我們不僅懂理論、懂技術，且具備夠有價值的實戰經驗。希望透過這門課程，幫助有志投入AI領域的朋友，能夠出現更多的機會點。
推薦課程網址：
祝您 工作順利、學習愉快
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產品經理需具備的８個商業思維，成本效益、風險管理、數據導向等，打造成功產品
產品經理（PM）需要具備多種商業思維，以確保產品符合市場需求、公司戰略方向並能產生價值，具備這些商業思維，能幫助產品經理更好地管理產品生命週期，促進產品成功並為公司創造價值。以下是一些重要的商業思維，對產品經理至關重要：
1. 市場導向思維：PM 需要深入理解目標市場、客戶需求、競爭態勢等市場環境，從而做出正確的產品定位和發展決策。這包括分析市場機會、理解客戶痛點、研究市場趨勢，以及評估產品是否具備競爭優勢。
2. 價值驅動思維：一個成功的產品應該為客戶和公司同時創造價值。PM 需要明確產品的價值主張，並評估不同功能或改進的優先級，以確保每項產品決策能夠帶來最大效益，並與公司的核心目標一致。
3. 收益模型設計：PM 需了解並設計適合的收益模式（如訂閱、一次性購買、增值服務等），以確保產品有穩定且增長的營收來源。同時也要考慮定價策略，以在吸引客戶和盈利能力間找到平衡。
4. 資源管理思維：PM 必須了解團隊的資源限制（包括人力、時間、預算等），在不同需求間權衡優先順序，確保資源得到最佳利用。這要求 PM 在產品規劃和執行過程中合理分配資源，避免浪費或資源不足的情況。
5. 成本效益分析：PM 需要能夠評估產品開發和營運成本，並與預期收益進行比較，以確保資源投入是合理的。同時要關注客戶獲取成本（CAC）和客戶終生價值（LTV）等指標，以幫助公司實現長期可持續增長。
6. 風險管理思維：PM 必須預測並管理產品開發和市場推廣中的風險，包括技術風險、競爭風險和市場接受度風險。這包括制定應急方案，確保在出現不利情況時能夠快速調整和響應。
7. 數據導向思維：PM 需要利用數據來驗證假設、追蹤產品表現、分析客戶行為，以便做出更科學的決策。例如，可以通過 A/B 測試、用戶調查、行為數據等方法，不斷優化產品功能和用戶體驗。
8. 跨部門協作：PM 必須能夠在不同部門之間協調（如研發、營銷、銷售等），確保大家對產品願景和目標有一致的理解。這種協作能力能夠幫助推動產品進展，並促進公司整體運營效率。
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