AI說書 - 從0開始 - 26
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續AI說書 - 從0開始 - 25示範了ChatGPT程式的能力，現在我們繼續做下去。
AI說書 - 從0開始 - 25在步驟7：Plot the confusion matrix的執行結果為：
- Plot the Decision Tree
plt.figure(figsize=(20,10))
plot_tree(model, feature_names = iris.feature_names, class_names = iris.target_ names, filled = True)
plt.show()
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
為了充分發揮AI的潛力，我們必須深入瞭解其運作模式和思考邏輯，並學會與AI對話的技巧。《ChatGPT提問課，做個懂AI的高效工作者》這本書提供了豐富的實例，讓讀者更容易學會如何提出精準的問題，並享有提問課程的閱讀回饋。這對於想成為懂AI的高效工作者的人來說，是一本值得一看的書。
筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
https://www.youtube.com/watch?v=JHE88hwx4b0&t=2034s
*大型語言模型 三個步驟:
1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
2.微調(
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
這篇文章介紹瞭如何利用生成式AI（GenAI）來提高學習效率，包括文章重點整理、完善知識體系、客製化學習回饋、提供多元觀點等方法。同時提醒使用者應注意內容的信效度，保持學術誠信，適當運用GenAI能大幅提升工作效率。
前言
在AI經歷數個冰河期後，終於在後疫情時代來到了一個技術高峰，而這個破冰者就是OPen AI(ChatGPT)，對於這個話題不管你是是正在接觸AI，對AI技術有些了解的人，抑或是專業領域上對於AI介入感到焦慮的人都希望可以文中得到收穫。
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但我認為，AI 就像一個得力助手，可以幫助人們更快完成庶務，給我們更多時間思考更多可能～
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