Python進階實作-用Flask開發Line影像辨識智能機器人
本課程以Python語法與Python Flask技術，學習規劃Web API，進行Line Bot訊息接受與回送設計，並設計Custom Vision電腦視覺影像解析AI服務訓練與上架，將LineBot機器人推向智能的應用，你的機器人將更聰明。
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不想做家事嗎？讓機器人來幫你做吧
近年來，隨著人工智慧技術的飛速發展，大型語言模型（Large Language Model，LLM）和生成式人工智慧的興起，研究人員正在探索將這些技術應用於家用機器人，讓機器人能夠自主完成家務任務。
最近，由普林斯頓大學、史丹佛大學和Google的研究團隊共同開發的家事機器人TidyBot引起了廣泛關注。這款機器人擁有一只手臂，名為"TidyBot"，只需經過少量的示範，它就能學會如何將物品整齊有序地放好。TidyBot使用了一個大型語言模型，類似於OpenAI的ChatGPT，從互聯網中獲取信息，學會識別物品的廣泛類別，例如衣服、食物和玩具。這意味著你只需給TidyBot一些物品擺放的示例，它就能夠理解如何整理類似的物品，即使它之前從未見過這些物品。在實際測試中，這款機器人能夠正確地整理85%的物品。
TidyBot實際上是一款結合了視覺和語言能力的機器人。通過語言指令，它可以執行各種簡單的動作。研究人員希望進一步擴展TidyBot的功能，他們使用了大型語言模型，特別是OpenAI的GPT-3 Davinci模型，來收集TidyBot用戶的偏好並進行分析，希望將其應用於未來的人機互動中。
與此同時，康奈爾大學的資訊科學研究團隊也取得了顯著的突破，他們開發了一款名為ReMotion的遠程操控機器人。儘管遠程操控機器人的概念並不新鮮，但ReMotion與眾不同之處在於，它能夠自動模仿用戶的動作，並展現出適當的肢體語言。這項技術不僅實現了機器人的全自主移動，還在人機互動中帶來更加快速和自然的體驗。
這些創新的家事機器人和遠程操控機器人技術為未來的家庭生活和教育環境帶來了新的可能性，讓人類與機器人之間的互動更加智能、便捷和有趣。讓我們期待這些技術的進一步發展，帶來更多便利和創新。
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【Maso的萬事屋】10分鐘用Python做LineBot聊天機器人｜程式設計
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2023/04/29
ChatGPT讓老高也不淡定了！
ChatGPT的崛起，讓很多人緊張未來的趨勢，連知名的youtuber『 老高與小茉』也不淡定了！
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近期AI人工智慧引起廣大的討論，有人覺得新奇，但也有人會開始擔憂。而知名談話型YouTuber「老高與小茉 Mr & Mrs Gao」發布了一則影片，探討近期引起熱議的「ChatGPT」，也分享ChatGPT出現後，網路、社會中所出現的現象。
老高實測ChatGPT 曾出現「說謊」回應
由OpenAI公司開發的「ChatGPT」，於2022年11月上線，上線僅花5天用戶數就突破百萬，相對下推特使用了2年、Facebook用了10個月、IG則用了2.5個月。
老高在影片中提到，他自己實測時ChatGPT，突然有種可能失業的危機感，老高指出，他請AI寫了一個程式，而AI花了20秒完成，實際測試後「完美實現他想要的功能」，而且沒有Bug，隨後老高也再測試數次，發現AI設計的程式並非沒有Bug，而是指令要下得合理準確。
老高指出，ChatGPT除了回應問題外，也很擅長「總結」，能夠將長文總結出要點，同時也能夠「延伸」，如製作出一篇論文，也讓老高直言，「雖然不是想像不到，但沒想到這麼快就出現了」。
但老高還提到，他在對ChatGPT提問「新加坡有多少人口」時，ChatGPT首次回答5700萬人，於是老高再次詢問「真的這麼多人嗎？」，ChatGPT竟回「不對，是錯誤的，是570萬人」，明顯資料庫中是有正確資訊的，但卻放出錯誤資訊，「為什麼撒謊不知道，如果AI會撒謊就很恐怖了」。
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未來要跟AI競爭？老高：是看誰控制AI的能力更佳
老高表示，ChatGPT出現也掀起了許多社會現象，就有美國大學發現應屆畢業生的論文水準都提升了，才發現大多數人都使用了ChatGPT，這也讓美國好幾個州的教育部禁止使用ChatGPT。
老高提到，ChatGPT也讓搜尋引擎龍頭「Google」首度發布紅色警報，ChatGPT只要提問就能直接給答案，而無須在網路中瀏覽搜索，再加上Google的收益來自廣告，所以搜尋時常有廣告干擾，但ChatGPT目前收入來源就是投資商，而微軟加入投資後，2月將ChatGPT加入搜索引擎Bing，讓Google首次跌落下載排行榜榜首。
老高說，而ChatGPT的出現，也讓許多職業可能會有失業的風險，如就有美國網路媒體打算培養一群「AI記者」，因為他能客觀、快速的產出新聞稿，而老高也認為，「工程師」面臨失業的風險很高。
不過老高認為，未來無須考慮跟人工智慧角力，就像當時電腦問世時，現在也不是我們的敵人，「它不是我們敵人，它是工具而已，未來仍是人和人之間的競爭，只是競爭的不再是個人能力，而是看誰控制AI的能力更佳」。
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08/13 00:00
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【Maso的萬事屋】如何讓聊天機器人擁有記憶｜MongoDB資料庫｜15分鐘學會｜程式設計｜Python
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為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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