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iPAS-初級AI應用規劃師-選擇題模擬題庫（共25題）
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你有沒有發現，人生中總有幾種人讓你忍不住多看幾眼？
不是因為他們長得特別帥、家裡特別有錢，而是他們總能在混亂中找到方向、別人都沒看到的地方發現機會
甚至，你還來不及反應，他們已經在前面三步了。
這種人，你可能以為是「天才」。
但其實，他們只是「開啟了某幾種特別的能力」。 而這些能力，
從根本上說，我們之所以是我們，是因為在某個無法控制的瞬間，另一個真實存在的人回應、拒絕或重新定義了我們。AI 只會永恆地迎合我們的期望，卻無法真正突破我們的自我界限。
如果我們完全隔絕於傷害與干擾之外，我們是否同時也喪失了成為真正「人」的可能性？
我寫小說，也畫畫，剛好方格子正在進行討論 AI 的話題，就來聊一下我自己怎麼運用 AI 的吧。
首先，我並不喜歡直接用 AI 生成的東西取代人工創作，如果可以的話，我會儘可能自己手工創作，因為我使用 AI 的技能並不好，只會跟 ChatGPT 聊天而已。我的經驗是，他創作出來的內容，其實不容易符合
本文探討AI筆記工具的優缺點、選擇建議及未來趨勢，比較NotebookLM、OneNote+Copilot、Notion AI、Obsidian+GPT插件和Palantir Foundry等工具，並強調安全注意事項及個人需求評估的重要性。
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在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
本文介紹了AI助手在數據收集和訓練過程中的工作原理和不斷進步的過程。關注的內容包括從公開的網絡資源、書籍、文章等渠道收集數據，數據的清洗和結構化處理，知識庫的增量更新以及訓練算法和模型的優化。如果大家對AI助手的發展還有任何其他感興趣的話題或建議，歡迎隨時告訴我們，讓我們共同探索，攜手進步。
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(
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
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深入介紹各種Deep Learning技術
深入介紹各種Reinforcement Learning技術
深入介紹Probabilistic Graphical Model技術
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讓我們一起在未
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
這一節課說明，如何透過改變給模型的指示或咒語（prompt），來得到不同的結果 。如果直接說結論的話會是，在今天語言模型的能力之下，我們只要交代清楚任務就好，可以包括背景以及需求。而這節課很像是一堂模型咒語的歷史課 XD
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