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這項技能代表能利用Python程式語言設計和優化解決問題的邏輯與流程,提升工作效率和系統效能。具備此能力的人能分析大量資料、建立模型,並自動化繁瑣任務,廣泛應用於金融、科技、製造等產業。它不僅強調程式撰寫,更重視演算法的創意與實用性,是數據驅動決策和智能化發展的關鍵技能。掌握後能提升職場競爭力,並開拓多元職涯發展方向。
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Python演算法開發 學習推薦

碁峰資訊GOTOP

小編

2023/07/03

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。
書籍完整資訊:https://bit.ly/3XG2G8z
看更多
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緯育TibaMe

2022/08/03

AI 如何化身拯救生命的工具
【講座內容】
開源智造創辦人-黃名仕老師分享分享如何使用 NLP 技術,讓AI也能夠化身拯救生命的工具。黃老師在人工智慧領域深耕多年,曾參與台灣相關學會計畫,研擬網路訊息與熱點監控、追蹤及救援模式,並首次將 AI 應用在生命防治上。
🔸 主題:拯救生命的AI:自S高風險AI辨識防治
🔸 講者:黃名仕老師
🔸 大綱:
一、利用NLP幫助自S防治
二、AI辨識防治開發過程經驗分享
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11小時前

用 AI 把巴黎鐵塔變成「建築拆解資訊圖」的簡易教學 (含ai提示詞)
最近在 Pinterest、Instagram、小紅書上,開始流行一種很特別的建築圖片風格。
它不是一般旅遊照加濾鏡,也不是單純把照片變成插畫。
而是把整棟建築拆成像「建築博物館海報」一樣的分析圖。
例如巴黎鐵塔 除了保留原本外觀,還會把:塔尖、鋼構、觀景台、支撐結構、基座一層一層拆開。
旁邊甚至還會搭配:平面圖、剖面圖、材料分析、色彩分析、結構節點
整體看起來很像建築系展板,也有點像博物館裡的工程圖解。
而現在,這類圖片其實不用會 3D 建模,只靠 AI 就能做出來。
如果是第一次玩,
其實 ChatGPT 就很好上手。
因為它對:中文理解、建築資訊圖、海報版面相對穩定。
其實照片比 Prompt 更重要
很多人會一直修改 Prompt。
但實際上,
照片品質往往影響更大。
建議盡量使用:
◆正面角度
◆建築完整入鏡
◆白天清楚光線
◆不被樹遮住
◆遊客不要太多
AI 才比較容易理解整體結構。
※ 巴黎鐵塔版 Prompt(簡易版)
下面這段其實就能直接使用。搭配建築照片丟進 AI 工具即可
========================================================
請基於巴黎鐵塔照片,生成一張專業建築拆解資訊圖。
將巴黎鐵塔轉化為「爆炸軸測建築分析圖(Exploded Axonometric Diagram)」。
保留巴黎鐵塔真實比例、鋼構細節、觀景平台、塔身結構與基座。
將建築由上至下分層拆解:
◆天線系統
◆塔尖結構
◆上層觀景平台
◆中段鋼構
◆第一層平台
◆四腳支撐結構
◆基座與地基
◆周邊場地
畫面四周加入:
◆正立面圖
◆側立面圖
◆剖面圖
◆結構分析
◆材料分析
◆色彩分析
◆鋼構節點放大圖
◆工程標示與比例尺
整體風格為:
博物館級建築資訊圖
建築教材海報
工程製圖風格
白色背景
精密細線稿
淡彩渲染
高細節
低飽和配色
專業建築排版
文字全部使用繁體中文。
避免:
照片風格
科幻風
漫畫風
雜亂背景
AI錯誤結構
不合理透視
===================================================
不只巴黎鐵塔能玩 其實很多建築都很適合。例如教堂、古堡 、現代建築、現代建築等
一起動手試看看吧 !
看更多
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小編

2022/04/02

深度學習 | Deep Learning
「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》,是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生,提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念,以及足供專家參考的內容。」
──Elon Musk,OpenAI共同主席;Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。
「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫,清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展,請閱讀本書。」
──Geoffrey Hinton,英國皇家學會院士(FRS),Toronto大學榮譽教授;Google傑出研究人員。
「近十年來,深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書,內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍,由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」
──Yann LeCun,Facebook AI研究主管;New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。
深度學習是一種機器學習,透過概念階層方式,讓電腦從經驗中學習,進而理解世界。由於可利用經驗累積知識,因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念,其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。
本書是以數學與概念為基底,涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術,包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法;同時討論概括論述相關應用,如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點,包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。
本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生,以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。
封面圖片:Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品,以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。
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