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「PyTorch:負責利用PyTorch框架進行深度學習模型的設計、開發與優化,以支持數據驅動的決策。主要目標在於提升模型的準確性及運行效率,並協助團隊實現商業的數位轉型。必要技能包括熟悉機器學習與深度學習原理、精通Python程式語言、具備良好的數據處理能力,且能有效進行跨部門協作與溝通。此外,需理解台灣產業特性,能快速適應變化的技術需求,並能運用本地市場的敏捷策略,達成業務成長目標。」
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04/18 08:59

🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。
📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽
### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates)
透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。
- 資料分析專業證書(Data Analytics)
- 網路安全專業證書(Cybersecurity)
- 上課平台:Google Cloud Skills Boost
- **學費:每月 $29 美元,首月免費試用
- **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW)
---
2. Google Cloud 認證證書與徽章
- Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證
- Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色
- 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能
🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦
3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程)
由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。
- 內容:AI 工具應用、提升工作效率
- 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/)
4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost)
短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。
- 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW)
5. Machine Learning Crash Course (MLCC)
Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。
- 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者
🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作)
6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程
由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。
- 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景
- 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799)
7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證
由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。
- 課程免費,測驗費用 NT$599
- 證書可列入履歷/求職加分
🚀 四、進階培訓與活動
8. Google Cloud AI Study Jam
為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。
- 適合對 AI 應用開發有興趣者
- 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home)
9. 5 天生成式 AI 密集學習營
短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。
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知識貓星球

喵星人

2024/07/28

RAG 出現新挑戰者!最近超熱門的Mem0 是什麼?優勢、應用、和 RAG 的比較
隨著技術的進步,人工智慧(AI)的應用越來越廣泛,如何讓 AI 記住更多信息並在需要時調用,成為了技術開發的一大挑戰。這時,一個名為 Mem0 的開源專案脫穎而出,帶來了 AI 記憶力的革命性變革。這個專案正在全球開發者社群中掀起波瀾,並有望成為未來 AI 記憶技術的標杆。
▍Mem0 是什麼?
Mem0 是一個開源的 AI 記憶專案,其目的是為 AI 系統提供強大的長期記憶能力。這意味著 AI 不僅能記住短期資訊,還能記住用戶在長期內提供的各類數據,並在適當的情況下調用這些記憶。這種能力讓 AI 不再是簡單的對話工具,而成為了個人化的知識庫,能夠隨時提供精準的回應和資訊。
▍Mem0 的優勢
● 長期記憶:Mem0 能夠記住並管理大量的長期資訊,使 AI 成為真正的知識庫。
● 多媒體支持:不僅限於文字,Mem0 還能處理圖片、語音和文件等多種格式的資料。
● 個人化服務:透過記憶用戶的歷史資訊,Mem0 能夠提供高度個人化的服務,滿足用戶的特定需求。
● 開源性:Mem0 是一個開源專案,任何開發者都可以參與進來,共同改進和擴展其功能,這加速了技術的發展和應用。
▍Mem0 vs RAG
在 Mem0 崛起之前,RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術一直是 AI 記憶力的主流技術。RAG 通過檢索相關資料並生成答案,在很多應用場景中表現優異。然而,RAG 的記憶能力有限,無法有效處理長期資訊,且需要不斷更新資料庫以保持準確性。
相比之下,Mem0 則大大提升了 AI 的記憶能力。Mem0 能夠持久地記住用戶提供的資料,包括文字、圖片、語音備忘錄和 PDF 檔案等,形成一個全面的知識庫。這讓 AI 能夠在更長時間內保持高效的運作,並在需要時調用相關記憶,提供更精確的回應。
▍Mem0 AI 的應用前景
Mem0 的出現,為 AI 記憶技術開闢了新的方向。它不僅在個人助手領域有廣泛應用潛力,還可以在教育、醫療、商業等多個領域發揮重要作用。例如,教育領域的 AI 助手可以記住學生的學習歷程,提供更具針對性的學習建議;醫療領域的 AI 助手則可以記住患者的病歷資料,輔助醫生做出更準確的診斷。
Mem0 代表了 AI 記憶技術的重大突破,其優越的長期記憶能力、多媒體支持和開源性,使其成為未來 AI 發展的重要方向。隨著更多開發者的加入,Mem0 將不斷進化,為各行各業帶來更多創新和可能性。與過時的 RAG 技術相比,Mem0 無疑是一顆冉冉升起的新星,將引領 AI 記憶技術邁向新的高度。
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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知識貓星球

喵星人

2024/07/25

全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
在這個AI技術迅速發展的時代,AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇?這篇文章將為你全面解析,幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師,並在這個領域中脫穎而出。
▍AI 架構師是什麼?
AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧(AI)系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛,AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術,確保系統在實際應用中運行流暢,從而幫助企業在競爭中獲得優勢。
▍AI 架構師工作內容
AI架構師的工作內容非常多樣化,以下是一些主要職責:
● 系統設計與架構:AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構,確保各組件之間的協同運作,達到最佳性能。
● 技術選型:選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案,包括機器學習框架、數據庫、雲平台等,這對於AI系統的成功至關重要。
● 模型開發與部署:AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署,確保模型在生產環境中運行良好,並達到預期的效果。
● 跨部門協作:AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作,將AI技術應用到具體產品或服務中,實現企業目標。
● 技術指導與培訓:他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術,並組織相關的培訓活動,提高整個團隊的技術水平。
● 性能監控與優化:持續監控AI系統的性能,進行必要的優化和改進,確保系統穩定運行,並能夠適應業務需求的變化。
▍AI 架構師所需技能
成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能,以下是一些必備技能:
● 數學和統計知識:理解機器學習和深度學習算法的基本原理,這是進行AI系統設計和開發的基礎。
● 編程技能:精通Python、R、Java、C++等編程語言,尤其是Python在機器學習中的應用,這有助於開發和實現AI模型。
● 機器學習和深度學習框架:熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架,這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。
● 數據處理和分析能力:能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析,這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。
● 系統架構設計:具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗,這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。
● 雲平台:熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用,這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。
● 問題解決和創新能力:能夠快速解決技術問題,並提出創新的解決方案,這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。
▍AI 架構師薪水
AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同,以下是一些大致的數據:
● 美國:AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間,高階人才甚至可以達到20萬美元以上。
● 台灣:AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間,具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。
▍AI 架構師發展
AI架構師的未來發展前景非常光明,隨著AI技術的不斷進步,AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括:
● 持續學習新技術:AI技術日新月異,AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法,以保持競爭力。
● 專業領域深化:AI架構師可以在某些專業領域(如自然語言處理、計算機視覺等)深入發展,成為該領域的專家,從而提高自己的市場價值。
● 跨學科合作:與其他學科(如生物學、物理學等)合作,推動AI在更多領域的應用,這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。
● 領導職位:隨著經驗的積累,AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位,負責整個企業的技術戰略和發展。
AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業,對於那些熱愛技術和創新的人來說,是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情,並且具備相關的技能,那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展,並為你的職業規劃提供參考。
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