104學習

人工智慧演算法

人工智慧演算法
關注
邀請朋友
邀請朋友

Line

Facebook

複製連結

取消
「人工智慧演算法:負責設計、開發和優化各種人工智慧和機器學習演算法,以滿足業務需求和提升產品性能。主要目標包括提升數據分析效率、改善用戶體驗及引導決策過程。要求具備扎實的數學及統計知識,熟練掌握Python、R或其他編程語言,並能夠進行跨部門協作,有效溝通技術概念給非技術人員。面對台灣快速變動的市場環境,此角色需靈活運用最新技術,並持續自我學習以保持競爭力。」
關於教室
關注人數 1 人
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室,提供大家進行共學互動。
學習主持人
持續分享知識,
有機會成為官方教室主持人
關於教室
關注人數 1 人
104人力銀行從職缺中挑選出常見技能所成立的官方教室,提供大家進行共學互動。
學習主持人
持續分享知識,
有機會成為官方教室主持人
Hi~ 歡迎分享學習資源,有學習問題可匿名向Giver發問!
我要分享
我要提問

人工智慧演算法 學習推薦

全部
影片
文章

不知如何開始嗎? 先進行技能挑戰吧~

技能挑戰:初級
目前等級:未達初級
0 人已通過「初級」測驗,通過率0%,和學習一起探索知識、增強能力!
我要挑戰
104學習

產品

04/02 13:42

如何在職場中高效應用AI:15大常見QA懶人包&課程學習推薦
隨著人工智慧(AI)技術的迅速發展,越來越多的職場人員開始將AI工具應用於日常工作中,以提升效率、創造價值。然而,對於許多並非技術背景的使用者來說,AI的運用依然充滿挑戰和疑慮。以下是一些職場中最常見的AI問題與解答,幫助你更好地理解和應用AI。
1. 如何選擇適合自己工作的AI工具?
在選擇AI工具時,首先要了解自己的工作需求,確定AI能解決哪些具體問題。接著,根據工具的功能、使用難度以及預算來做選擇。如今,很多AI工具已經簡化了使用過程,使非技術背景的使用者也能輕鬆上手。
2. AI是否會取代我的工作?
AI的應用確實會替代一些重複性高、規則性強的工作,如數據處理和初步分析等,但並不會完全取代那些需要創意、策略思考和人際溝通的職位。AI更多的是成為輔助工具,幫助提升工作效率和質量。
3. 我不懂程式碼,能使用AI嗎?
當前很多AI工具已經不再需要使用者擁有程式編寫技能。許多平台和工具提供簡單的使用介面,使得沒有程式背景的人也能輕鬆應用AI來完成工作。
4. AI輸出的結果不準確,該如何改進?
AI的準確性很大程度上取決於所使用的數據。如果發現AI結果不準確,可以通過提供更多高質量的數據來重新訓練AI模型,並定期檢查AI的表現,進行必要的調整。
5. 如何解釋AI的決策過程?
AI的“黑箱”問題使得它的決策過程不容易被理解。為了解決這個問題,現在有許多可解釋性AI技術,能夠幫助使用者理解AI的運作邏輯和決策過程。
6. AI處理的資料會泄露嗎?
資料安全是AI應用中的重要考量。為了防止資料泄露,使用AI工具時必須遵循相應的數據保護規範(如GDPR等),並選擇具備良好安全設計的AI系統來確保資料的安全。
7. 如何與AI協同工作,而非單純依賴它?
AI能夠幫助完成大量繁瑣的工作,但它不應該取代人類的判斷。與AI的協作應該是互補的,將AI視為輔助工具,用來提升工作效率,而人類則依然負責最終的決策和創新工作。
8. AI是否能正確理解多語言或方言?
AI對語言的理解已經有了很大的提升,尤其是在處理主要語言(如英語、中文等)方面。但對於方言或特定語境的理解,AI仍然存在一定的局限性。
9. 如何處理AI系統中的偏見問題?
AI的偏見問題通常源於訓練數據的偏差。因此,為了減少偏見,應該選擇多元且無偏見的數據來訓練AI,並定期進行偏見檢測和修正。
10. AI的運行速度不夠快,該怎麼辦?
AI運行速度不夠快可能是由於計算資源不足或模型過於複雜。解決這個問題的辦法是優化模型,或升級計算資源,使用更強大的硬體來支持AI運行。
11. 如何確保AI能與其他系統無縫集成?
選擇能夠支持API集成的AI工具,並確保所選擇的工具與現有系統兼容。如果需要,還可以進行額外的開發來確保AI系統和其他業務系統的順利整合。
12. AI是否能取代創意工作,如設計或寫作?
雖然AI在輔助創意工作(如生成文案或設計草圖)方面已經取得了一定進展,但最終的創意仍需由人類來主導。AI可以提供靈感和建議,但不太可能完全取代人的創意和獨特視角。
13. AI無法理解人類情感,怎麼辦?
目前的AI技術尚難以精確理解和感知人類情感。在涉及情感和社交交流的場合,AI應作為輔助工具,而非決策主導。
14. 如何監控AI系統的表現和效能?
為了確保AI的有效運行,應該設立清晰的效能指標,並定期對AI的表現進行測試和評估。通過數據分析和定期回顧,能夠及時發現並解決問題。
15. 如果AI出現錯誤,該如何處理?
當AI系統出現錯誤時,首先要分析錯誤的原因。檢查數據的質量、算法的設計,或者外部環境的影響,並根據具體情況進行調整或重新訓練模型。
AI技術的快速發展正在改變職場的運作模式,它不僅提高了工作效率,還為創新提供了新的動力。然而,要充分發揮AI的潛力,員工需要了解並克服使用過程中的各種挑戰。通過正確選擇工具、有效協作並定期監控AI的表現,我們可以在工作中更好地利用這些技術,實現職業生涯的長期發展。
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
職場相關AI課程推薦:
AI-900 認證攻略 | AI 基礎入門 未來職場通行證
尹相志的 ChatGPT 全攻略|AI 溝通術 指令技巧大公開【2.0 升級版】
數據分析師|入門實戰:Excel x AI 打造最強數字力
讓上班族秒懂的AI數據分析術
【線上直播課】05/10假日一天
更多AI課程搜尋:
看更多
1 0 2976 0

104學習精選課程

看更多課程
想提升職場競爭力?專業技能課程看起來👇
104學習

產品

04/02 13:30

掌握 AI 基礎,提升職場競爭力:AI-900 認證指南
AI-900 認證攻略 | AI 基礎入門課程是一個針對人工智慧基礎知識的入門課程,特別適合那些希望了解 AI 概念並掌握如何在工作中應用 AI 的學員。無論你是科技領域的新人,還是已經從事相關工作但希望提升技能的專業人士,這門課程都將為你提供關鍵的知識基礎,讓你在未來的職場中脫穎而出。
為什麼要學 AI-900 認證課程:
隨著 AI 技術不斷發展並成為各行各業的核心力量,無論是 IT、製造業、金融還是醫療領域,對 AI 相關知識的需求與日俱增。學習 AI 基礎可以幫助你理解 AI 如何改變這些行業,並學會如何運用這些技術來提升工作效率、解決問題和創新商業模式。AI-900 認證不僅能幫助你理解 AI 的基本概念,還能證明你具備了進入 AI 領域的能力,這對未來的職業發展至關重要。
這門課的好處:
(1) 打開職業大門:獲得 AI-900 認證證書後,你將能夠理解 AI 技術的基本原理,這對進一步學習更高階的人工智慧課程和技術將打下堅實基礎。
(2) 提升工作效率:了解如何使用 AI 技術來簡化工作流程和分析數據,無論是自動化日常任務還是提供數據驅動的決策支持,AI 都能幫助你大幅提高效率。
(3) 增強市場競爭力:隨著企業對數位轉型的需求增長,懂得 AI 的員工會成為各行各業的需求人才,這對你未來的職業生涯至關重要。
適合哪些人學習:
(1) 初學者:如果你對 AI 並不了解,這門課程會為你提供一個清晰的入門指引,幫助你理解 AI 的基本概念。
(2) 想轉職到 AI 領域的人:如果你已經有一定的工作經驗,並希望轉向數據分析、機器學習等領域,這門課程將幫助你建立必要的基礎。
(3) 企業內部培訓:對於希望提升員工數位技能的企業,這門課程也是一個非常適合的選擇,幫助員工了解並運用 AI 提升工作效率。
如何應用在工作中:
學完 AI-900 認證課程後,你將能夠理解並應用基本的 AI 技術來解決實際問題。例如,你可以學會如何利用機器學習模型來預測銷售趨勢,如何運用自然語言處理技術來分析顧客反饋,或者如何利用計算機視覺技術來自動化圖像處理等。
AI-900 認證課程不僅能幫助你掌握人工智慧的基本知識,還能為你的職業生涯開啟新的大門。無論是轉職還是提升當前工作能力,學習 AI 的基礎都將使你在未來的數位時代中占據有利位置。
【不要錯過這堂課程】
看更多
0 0 1342 0

推薦給你

104學習

產品

10/16 16:06

NVIDIA DLI 官方證書怎麼拿 ? 生成式 AI、LLM 應用開發完整攻略
想進入 AI 領域卻不知從何開始?NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)官方認證課程為工程師、資料科學家和技術人員提供最實戰的學習路徑。課程涵蓋生成式 AI 開發、LLM 大型語言模型應用、異常偵測 AI、高效能運算 等熱門技術,透過雲端 GPU 實作環境,讓您邊學邊做,完成後且通過課後測驗即可獲得 NVIDIA DLI 官方頒發的完課證書,為履歷加分、提升職場競爭力!
🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 使用提示詞打造 LLM應用服務
從 Prompt 編排、訊息策略、資料輸出到智慧代理設計,這門課程將是你邁向 LLM 開發的第一哩路,也是未來生成式 AI 應用不可或缺的核心技能。
Q: 誰適合這門課?
A: 具備 Python 程式設計經驗& 對 LLM 基礎知識有扎實理解
Q: 完成課程後,是否會提供相關證明?
A: 是的,在您完成所有課程內容且通過課後測驗後,將會獲得由 NVIDIA DLI 官方所頒發的正式完課證書。
🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 異常狀況偵測的AI應用
以電信產業網路入侵偵測為出發案例,實際操作三種核心異常偵測技術,結合理論、應用與效能評估,打造真正落地的異常預測能力。你將深入探索NVIDIA 加速運算平台上的 XGBoost 與深度學習模型,體驗其在高維資料處理與推論速度上的關鍵優勢,並理解監督式與非監督式技術在異常情境中的應用差異。
Q: 這門課程需要具備什麼樣的知識?
A: 為確保您能深入吸收課程內容,建議應具備:
1. Python 資料科學實務經驗
2. 對深度神經網路訓練原理的理解
NVIDIA DLI 課程能讓你親手操作 NVIDIA 最新技術,全面提升你在業界關鍵職位所需的實戰能力。
看更多
0 0 2816 1
你可能感興趣的教室