Learn AI 不 BI
首頁內容商品關於
Top 5
2026/01/15 是圓圓過世後的第兩百二十一天，今天在台北上班，買咖啡的時候也挺順利的，排三個人左右就買到了，便火速前往辦公室坐著休息，然後看股票，前天賣的股票看起來跌不下去了，便有想把它接回來的想法，突然有個不同單位的人敲我訊息，為了方便之後記得，姑且稱他為臺大資工哥，他就拿單位主管警惕基層主
2026/01/14 是圓圓過世後的第兩百二十天，今天在台北上班，今天買咖啡很順利，以往都要等近五分鐘，這次直接櫃檯報到就好，到公司後就坐著休息，然後等開盤，剛好高雄的同事 Teams 我，忘記是什麼開頭了，反正後來就是互相打探一下八卦，然後講一下最近在幹嘛，還是高雄的同事比較好聊，講話比較直接不用
2026/01/13 是圓圓過世後的第兩百一十九天，今天在台北上班，一到公司就坐著休息耍廢，等股票開盤，手到的賭博股最近看了有點厭煩，決定把資金收回來了，剛好台大哥敲我，說他進場同一隻賭博股，我也跟他說我出掉一張了，他就氣噗噗，說我出貨給他，然後我就說按照目前這頹勢，到收盤大概跌停板吧，這時候我再接
2026/01/12 是圓圓過世後的第兩百一十八天，今天去桃園上班，不過今天跟公司偷一點時間，早上偷偷去銀行一趟，因為建商又說要繳錢了，運氣不錯，去拿個號碼牌後，不到一分鐘就被 Cue 了，事情處理完後，就動身前往桃園，ㄧ如往常，上高速公路時都會塞車，這是今日的天空照片，早上台北有點微微飄雨，今天不
2026/01/11 是圓圓過世後的第兩百一十七天，今天終於可以睡到自然醒了，大約睡到十一點起床，然後就吃昨天去宜蘭買的諾貝爾奶凍捲當早餐，順便看看新聞，後來就邊吃午餐邊看第一滴血 4，結果毛豆哥和他妹一直吵說要看火影忍者，開始看之後又是另一項爭吵的開始，毛豆哥的妹妹說叔叔沒看過，就從比較舊的級數開
2026/01/10 是圓圓過世後的第兩百一十六天，今天在宜蘭醒來，然後去吃早餐，這個菜色多樣性還不賴噎，吃得好飽喔，吃完就再回飯店小睡一下，再去泡個湯，十一點才退房：
後來就散步去附近的一個店，就是腳可以放在魚池裡面，然後魚會來咬你的腳，一開始我想說魚應該不敢靠近吧，沒想到大錯特錯，腳一放進去，
2026/01/09 是圓圓過世後的第兩百一十五天，今天去台北上班，有鑒於昨天尚有問題待解，我今天就走路很快要趕快去公司看到底怎麼一回事，印想中打 08:54 的卡，然後就開始準備環境 (剛好因為今天很冷，穿一件類毛衣，發現有圓圓的毛，這是今年冬天第一次穿這件衣服)，順便等開盤，環境都準備好之後，依
2026/01/08 是圓圓過世後的第兩百一十八天，今天在台北上班，到公司大約八點五十左右，先把昨天貓女傳的訊息回一回，然後看股票，大概到十點左右，我就開始做事了，想說要趕一下進度，看能不能農曆過年前把今年要做的事情先弄一個雛形，昨天確定好壓縮檔案後，今天要來連線到北歐的 AI 平台，進行上傳作業，
2026/01/07 是圓圓過世後的第兩百一十三天，今天去台北上班，早上買咖啡的時候，每次都是這個店員出包，不是忘記就是做錯，今天有比較好一些，做錯之前有先問我是不是點這品項，我趕緊制止，不過還是拖了些時間，到公司打卡時已經接近九點了，腦中擬定一下今天任務，然後看股票，順便檢查一下帳戶，確認最近有筆
2026/01/06 是圓圓過世後的第兩百一十二天，今天去台北上班，台北的天有點冷，還飄點小雨，一到位置就癱軟坐著休息等股票開盤，因為昨天顧著聊天搞到十二點多才睡覺，今天整個頭很脹，早上不是很想做事，剛好調單位的同事敲我訊息，我就順便聊聊天，然後打聽他那個單位怎麼樣，大概到十點多，實在是不行了，我就
2026/01/15 是圓圓過世後的第兩百二十一天，今天在台北上班，買咖啡的時候也挺順利的，排三個人左右就買到了，便火速前往辦公室坐著休息，然後看股票，前天賣的股票看起來跌不下去了，便有想把它接回來的想法，突然有個不同單位的人敲我訊息，為了方便之後記得，姑且稱他為臺大資工哥，他就拿單位主管警惕基層主
2026/01/14 是圓圓過世後的第兩百二十天，今天在台北上班，今天買咖啡很順利，以往都要等近五分鐘，這次直接櫃檯報到就好，到公司後就坐著休息，然後等開盤，剛好高雄的同事 Teams 我，忘記是什麼開頭了，反正後來就是互相打探一下八卦，然後講一下最近在幹嘛，還是高雄的同事比較好聊，講話比較直接不用
2026/01/13 是圓圓過世後的第兩百一十九天，今天在台北上班，一到公司就坐著休息耍廢，等股票開盤，手到的賭博股最近看了有點厭煩，決定把資金收回來了，剛好台大哥敲我，說他進場同一隻賭博股，我也跟他說我出掉一張了，他就氣噗噗，說我出貨給他，然後我就說按照目前這頹勢，到收盤大概跌停板吧，這時候我再接
2026/01/12 是圓圓過世後的第兩百一十八天，今天去桃園上班，不過今天跟公司偷一點時間，早上偷偷去銀行一趟，因為建商又說要繳錢了，運氣不錯，去拿個號碼牌後，不到一分鐘就被 Cue 了，事情處理完後，就動身前往桃園，ㄧ如往常，上高速公路時都會塞車，這是今日的天空照片，早上台北有點微微飄雨，今天不
2026/01/11 是圓圓過世後的第兩百一十七天，今天終於可以睡到自然醒了，大約睡到十一點起床，然後就吃昨天去宜蘭買的諾貝爾奶凍捲當早餐，順便看看新聞，後來就邊吃午餐邊看第一滴血 4，結果毛豆哥和他妹一直吵說要看火影忍者，開始看之後又是另一項爭吵的開始，毛豆哥的妹妹說叔叔沒看過，就從比較舊的級數開
2026/01/10 是圓圓過世後的第兩百一十六天，今天在宜蘭醒來，然後去吃早餐，這個菜色多樣性還不賴噎，吃得好飽喔，吃完就再回飯店小睡一下，再去泡個湯，十一點才退房：
後來就散步去附近的一個店，就是腳可以放在魚池裡面，然後魚會來咬你的腳，一開始我想說魚應該不敢靠近吧，沒想到大錯特錯，腳一放進去，
2026/01/09 是圓圓過世後的第兩百一十五天，今天去台北上班，有鑒於昨天尚有問題待解，我今天就走路很快要趕快去公司看到底怎麼一回事，印想中打 08:54 的卡，然後就開始準備環境 (剛好因為今天很冷，穿一件類毛衣，發現有圓圓的毛，這是今年冬天第一次穿這件衣服)，順便等開盤，環境都準備好之後，依
2026/01/08 是圓圓過世後的第兩百一十八天，今天在台北上班，到公司大約八點五十左右，先把昨天貓女傳的訊息回一回，然後看股票，大概到十點左右，我就開始做事了，想說要趕一下進度，看能不能農曆過年前把今年要做的事情先弄一個雛形，昨天確定好壓縮檔案後，今天要來連線到北歐的 AI 平台，進行上傳作業，
2026/01/07 是圓圓過世後的第兩百一十三天，今天去台北上班，早上買咖啡的時候，每次都是這個店員出包，不是忘記就是做錯，今天有比較好一些，做錯之前有先問我是不是點這品項，我趕緊制止，不過還是拖了些時間，到公司打卡時已經接近九點了，腦中擬定一下今天任務，然後看股票，順便檢查一下帳戶，確認最近有筆
2026/01/06 是圓圓過世後的第兩百一十二天，今天去台北上班，台北的天有點冷，還飄點小雨，一到位置就癱軟坐著休息等股票開盤，因為昨天顧著聊天搞到十二點多才睡覺，今天整個頭很脹，早上不是很想做事，剛好調單位的同事敲我訊息，我就順便聊聊天，然後打聽他那個單位怎麼樣，大概到十點多，實在是不行了，我就
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 222 | GPT 4 & RAG 測試，我們完成書籍：Transformers
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。
回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
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。
回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
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 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數能執行文章內容檢索：
def fetch
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 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數透過使用使用者請求中的關鍵字來選擇 URL
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。
我們將建立一個實作 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的入門程式，文檔檢索並不是什麼新鮮事，自從幾十年前資料庫查詢出現以來，知識
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。
注意 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 的格式，當中有兩種角色，分別為：
System Role
User Role
而各
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。
回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 中給出了一段程式做推論，當中不乏很多超參數，我們可以試著調配看看：
model
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。
我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
這次我想請 GPT 4 幫
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。
我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
比方說問 ChatGPT
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 193 | 第七章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 222 | GPT 4 & RAG 測試，我們完成書籍：Transformers
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。
回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
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。
回顧目前手上有的素材：
依賴的安裝：AI說書 - 從0開始 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG
關鍵字偵測：AI說書 - 從0開始 - 219 |
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 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數能執行文章內容檢索：
def fetch
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 - 218 | OpenAI GPT 4 & RAG 安裝完相關依賴，今天來撰寫一個函數，此函數透過使用使用者請求中的關鍵字來選擇 URL
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。
我們將建立一個實作 Retrieval Augmented Generation (RAG) 的入門程式，文檔檢索並不是什麼新鮮事，自從幾十年前資料庫查詢出現以來，知識
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。
注意 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 的格式，當中有兩種角色，分別為：
System Role
User Role
而各
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。
回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 215 | OpenAI GPT 4 API 中給出了一段程式做推論，當中不乏很多超參數，我們可以試著調配看看：
model
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。
我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
這次我想請 GPT 4 幫
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。
我們將開始使用 ChatGPT Plus 和 GPT-4 作為助手，您將看到尖端開發人員如何利用 GPT-4 作為助手來縮短上市時間。
比方說問 ChatGPT
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。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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。
想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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。
在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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。
我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
在本章中，我們看到 T5 Transformer 模型如何將原始 Transformer 的編碼器和解碼器堆疊的輸入進行了標準化，原始 Transformer 架構中，
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數，搭配 AI說書 - 從0開始 - 396 | 使用
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。
想利用 AI說書 - 從0開始 - 395 | 使用 ChatGPT 進行文章總結 中撰寫的 ChatGPT 彙整函數對文章進行總結功能，以下先載入文章：
Text:
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。
為了後續方面，我們建立一個對話函數，這樣每次只要呼叫該函數即能完成對話：
def dialog(uinput):
role = "user"
line = {"r
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。
想要使用 ChatGPT 進行文章總結，首先載入必要依賴：
try:
import openai
from openai import OpenAI
exc
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。
在進行摘要的過程中，選擇 T5 或 ChatGPT（GPT-4）將始終取決於你實施的項目，Hugging Face 的 T5 模型以其文本到文本的方式提供了許多優勢，而
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。
我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯，實踐方法為：
!pip install transformers -qq
!pip install
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
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。
使用 AI說書 - 從0開始 - 387 | Hugging Face T5 模型製作 Summary 函數 中撰寫的彙整函數，搭配以下文本，可以進行文本總結功能：
Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 應用程式開發人員可能面臨的一些挑戰和風險，以下是條列與舉例：
偏差可能會影響結果：貸款核准模型因為其訓練資料有偏差而有性別上的差別待遇
錯誤可能造成傷害：自動駕駛汽車遇到系統故障而導致車禍
資料可能遭到
Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 是可模仿人類行為與能力的軟體，主要的工作包含：
機器學習：這通常是 AI 系統的基礎，且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式
電腦視覺：透過相機、影片和影像，以視覺方式解譯世界的 AI 功能
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
哪兩個場景是自然語言處理工作負載的範例？每個正確答案都代表一個完整的解決方案。
A: 監控機器的溫度，當溫度達到特
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序，以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務？
A: 文字分析
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
選出正確完成句子的答案。
您有一個資料庫，其中包含員工及其照片的清單。您正在標記員工的新照片。對於以下每個陳述，如果該陳述為真，則選擇“是”。否則，選擇「否」
您需要開發一個行動應用程序，供員工在旅行時掃描和儲存他們的費用。您應該使用哪種類型的
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選擇「否」
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答，請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
一家公司僱用了一支客戶服務代理團隊為客戶提供電話和電子郵件支援。該公司開發了一個網路聊天機器人，可以自動回答常見的客戶問題。透過
Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 應用程式開發人員可能面臨的一些挑戰和風險，以下是條列與舉例：
偏差可能會影響結果：貸款核准模型因為其訓練資料有偏差而有性別上的差別待遇
錯誤可能造成傷害：自動駕駛汽車遇到系統故障而導致車禍
資料可能遭到
Microsoft Azure AI 900 證照，把準備資料整理分享給大家。
AI 是可模仿人類行為與能力的軟體，主要的工作包含：
機器學習：這通常是 AI 系統的基礎，且是「指導」電腦模型進行預測並從資料中得出結論的方式
電腦視覺：透過相機、影片和影像，以視覺方式解譯世界的 AI 功能
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
哪兩個場景是自然語言處理工作負載的範例？每個正確答案都代表一個完整的解決方案。
A: 監控機器的溫度，當溫度達到特
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序，以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務？
A: 文字分析
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
選出正確完成句子的答案。
您有一個資料庫，其中包含員工及其照片的清單。您正在標記員工的新照片。對於以下每個陳述，如果該陳述為真，則選擇“是”。否則，選擇「否」
您需要開發一個行動應用程序，供員工在旅行時掃描和儲存他們的費用。您應該使用哪種類型的
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選擇「否」
對於以下每個語句，如果該語句為真，請選擇「是」。否則，選
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答，請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
最近要來考證照，把準備過程跟大家分享
此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題，資料來源：https://reurl.cc/4rVvE3
一家公司僱用了一支客戶服務代理團隊為客戶提供電話和電子郵件支援。該公司開發了一個網路聊天機器人，可以自動回答常見的客戶問題。透過
最近接了一個AI專案，客戶要求以AI方式實現節能功能，以下提供我的專案思考軌跡：
面對這樣的技術，我第一個想到使用Reinforcement Learning技術，然而這裡我思考一件事，這個專案是要幫助客戶賺錢的，在沒有Digital Twin的搭配之下，貿然使用Reinforcement L
上週發了一篇AI書單推薦
今天來談談，我是怎麼學習的，我總共學了七年AI，自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟，更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄
我的建議是這樣：
先花兩年把Machine Learning學完，當中會遇到很多數學問題，這方面可以「在遇到問題時」再去翻
這篇介紹我看過的AI書籍中，覺得很棒的書單，我按照不同的AI作法來分類：
Machine Learning:
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011
The Elements of Statis
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為Prompt Engineering
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路，以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外，然而這些持續受到爭議：黑盒子，也就是說我們不知道它內部怎麼運作，只知道給它一段話，它就會輸出一段話來回應。
以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題：
透明性 Transparency
以LLM模型的開
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
最近接了一個AI專案，客戶要求以AI方式實現節能功能，以下提供我的專案思考軌跡：
面對這樣的技術，我第一個想到使用Reinforcement Learning技術，然而這裡我思考一件事，這個專案是要幫助客戶賺錢的，在沒有Digital Twin的搭配之下，貿然使用Reinforcement L
上週發了一篇AI書單推薦
今天來談談，我是怎麼學習的，我總共學了七年AI，自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟，更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄
我的建議是這樣：
先花兩年把Machine Learning學完，當中會遇到很多數學問題，這方面可以「在遇到問題時」再去翻
這篇介紹我看過的AI書籍中，覺得很棒的書單，我按照不同的AI作法來分類：
Machine Learning:
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2011
The Elements of Statis
我們知道AI的作法可以分為Supervised Learning、Unsupervised Learning、Reinforcement Learning，整題區分如下圖：
圖片出處：https://www.superannotate.com/blog/supervised-learning-an
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為Prompt Engineering
首先定義符號：
因此我們有
其中
再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為：
接著我定義
此外觀察上述定義，能有
因此我有以下展開
這時回顧
因此我有
結合之後得到
移項之後得到
接
回顧我們的目標是自己做一個免錢Chat GPT 自己做免錢Chat GPT吧
當中，我希望外掛一個外部知識庫，叫做RAG，來提升整體問答的品質，同時又能避免機敏資訊被Chat GPT竊取。
緣由參見 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
詳細實作於 使用Meta釋出的模型，實作Chat G
人工智慧中最受歡迎的作法莫過於類神經網路，以當今最受歡迎的大型語言模型 (LLM)也不例外，然而這些持續受到爭議：黑盒子，也就是說我們不知道它內部怎麼運作，只知道給它一段話，它就會輸出一段話來回應。
以下從幾個面向來討論「黑盒子」議題：
透明性 Transparency
以LLM模型的開
回顧ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？這篇文章，Chat GPT回答的結果常常不如人意，因此有個Facebook提出的技術，叫做RAG，它是提升Chat GPT回答品質的方式之一，詳細實作步驟可以參照自己做免錢Chat GPT吧。
這次我們來換個方法，今天要介紹Reinforcement Lea
當Chat GPT回答的東西不是你想要的，怎麼辦呢？
我們提供想法的思路於：ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我想自己動手改善，但是我沒有GPU這項資源怎麼辦？
我們提供免費使用方式於：使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
有了操作環境，但是我不知道怎麼
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
工欲善其事，必先利其器，要打造屬於自己的Chat GPT之前，我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境，它可以免費使用GPU來加速AI的運算，非常適合沒有錢添購GPU，但又想學習前沿AI技術的人。
第一步：打開Google瀏覽器，並點選右上方的「方格子點點」，接著選擇「雲端硬碟」
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2.1.1.2 Probability Distributions
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2 Probability Theory
2.1 Motivation
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.4 Historical Notes
這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史，當中尚做了
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 3講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 2講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 1講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
We begin in
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.2 Structured Probabilistic Models
既然要融入Uncertainty和Probability
大家在跟Chat GPT互動的時候，會不會覺得常常雞同鴨講
我們梳理了一些提升Chat GPT回答能力的作法 ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
我們也實作了當中的一種方法，叫做RAG於 自己做免錢Chat GPT吧
這篇文章，我們談談其他技巧，稱為「透過LoRA執行Fine Tuning」
工欲善其事，必先利其器，要打造屬於自己的Chat GPT之前，我們先學習怎麼建立Google免費提供的Colab環境，它可以免費使用GPU來加速AI的運算，非常適合沒有錢添購GPU，但又想學習前沿AI技術的人。
第一步：打開Google瀏覽器，並點選右上方的「方格子點點」，接著選擇「雲端硬碟」
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2.1.1.2 Probability Distributions
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
在第二章會介紹機率相關概念，這也是貫穿整本書的基礎。
2 Probability Theory
2.1 Motivation
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.4 Historical Notes
這節闡述Probabilistic Graphical Model的崛起歷史，當中尚做了
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 3講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 2講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
延續上一篇Part 1講
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.3 Overview and Roadmap
1.3.1 Overview of Chapters
We begin in
以下內容是我閱讀Probabilistic Graphical Model, Koller 2009一書的讀書筆記，未來將不定期新增內容，此技術屬AI人工智慧範疇。
1.2 Structured Probabilistic Models
既然要融入Uncertainty和Probability
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 585 | F-AGI 套件安裝 & 載入圖片
接著載入圖片 (辨識難度中)：
!curl -L http
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。
首先安裝必要套件：
!pip install moviepy -qq
from IPython.display import Image
import json
im
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。
AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
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。
功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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。
本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
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。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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。
以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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。
以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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。
以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 585 | F-AGI 套件安裝 & 載入圖片
接著載入圖片 (辨識難度中)：
!curl -L http
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。
首先安裝必要套件：
!pip install moviepy -qq
from IPython.display import Image
import json
im
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。
AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
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。
功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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。
本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
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。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
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。
從 AI說書 - 從0開始 - 547 | 第十八章引言 到 AI說書 - 從0開始 - 578 | ViTForImageClassification 推論，我們完成
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。
以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
output =
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。
以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
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。
以下使用 ResNet 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141659"
outpu
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
討論
在 Prompt Engineering 的微妙領域，Self-Consistency 已成
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 250 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 249 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
範例 2：人工智慧家庭自動化的策略市場選擇
Prompt：在具有出色解決問題能力的世界級全球行銷專
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consisten
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 246 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 245 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：設想在經驗豐富的問題解決專家的協助下，使用 Self-Con
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：考慮到 5000 的預算、旅行建議以及我對歷史地標和當地美食
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
討論
在 Prompt Engineering 的微妙領域，Self-Consistency 已成
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 250 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 249 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
範例 2：人工智慧家庭自動化的策略市場選擇
Prompt：在具有出色解決問題能力的世界級全球行銷專
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
我們在 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consisten
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 246 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 245 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：設想在經驗豐富的問題解決專家的協助下，使用 Self-Con
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
此內容延續 AI說書 - Prompt Engineering - 243 | Self-Consist
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，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。
範例：選擇歐洲度假勝地
Prompt：考慮到 5000 的預算、旅行建議以及我對歷史地標和當地美食
