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2023 上半年台灣 AI 生態系地圖公佈：點我看詳細地圖內容
台灣產業 AI 化大調查發布：超過半數企業已使用生成式 AI，且企業 AI 化指數差異逐步加大 ➤➤ 點我看摘要報告內容

python, 精選書單, 觀點

使用 ChatGPT 設計線上 AI 客服中心

對於想學習 Python 的程式初學者而言，《AI助攻 Python超級入門》透過有意思且實際例子，讓初學者可以在 AI 的協助下，一邊玩耍一邊學好 Python，了解如何利用生成式 AI 幫忙寫程式。

Langchain, 技術, 實作解析

利用 Langchain 實作系列 RAG 進階流程：Query Analysis & Self-reflection

檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 是近期的熱門應用技術之一，但要建立一個足夠穩定的 RAG 架構，並不容易。本篇文章著重在 RAG 技巧中的流程設計與調整，帶領大家快速了解一些實用的 RAG 模組，也透過實際操作，學習 LangChain 與 LangGraph 工具

MLOps, 實作解析, 技術

從資料到模型，以 MLOps 精神實作 AI 模型訓練

過去在 DL 模型的開發過程中，要追蹤大量的資料和實驗結果可能需要結合多項工具，形成較高的學習成本；針對這些問題，HPE 推出 MLDM、MLDE 作為解決方案，使用者只需要熟悉這兩項工具，就能包辦大部分的開發工作，而實際使用的體驗也讓我們認為是值得一試的。

MLOps, 實作解析, 技術

MLOps 工具介紹（二）：常見的資料管理工具

越來越多的 AI 專案，使得團隊對於資料、模型的管理需求日益增加；市面上各類工具不斷推陳出新，目前已經有許多選擇，這些工具多半主打優秀的圖形化介面，及較低的學習成本，讓不同背景的團隊成員都能快速上手，開發者可以依自己或團隊的需求選擇合適的工具，增加開發效率。

MLOps, 實作解析, 技術

以 HPE MLDM 實作資料的版本控制

隨著 MLOps 的推廣，市面上已有許多針對資料與模型的版本控制工具出現，（以下簡稱為版控）工具出現。這些工具多半具簡潔且易使用的圖形化介面，並逐漸朝向高整合度發展。這篇文章將介紹能針對訓練資料進行版控與前處理自動化工具：HPE ML Data Management (MLDM)

生成式AI, 產業案例, 觀點

這些可能不是AI的問題

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）因 2022 年底 ChatGPT 等大型基礎模型發布，繼 2016 年 AI 圍棋軟體 AlphaGo 之後，再次掀起臺灣新一波人工智慧熱。事隔六年多，這波討論強度更勝過去。原因顯而易見，以生成式技術為基礎的 ChatGPT （及類似模型）不僅能以中文問答如流，還能寫信、寫詩、翻譯、做摘要，幾乎目前媒體能夠做的工作，都已經被完全取代。更可怕的是，完成工作所需要的時間比真人更短。

自然語言處理, 專欄, 觀點

AI 時代的語言學

前陣子收到一封演講邀請信，來信的是一位「計算機語言學」的專家，但在信中卻寫了一句「…傳統形式語言學[註1]…」這讓我覺得特別有趣。

Edge AI, AI EXPO, 人工智慧, 趨勢

Edge AI 落地大不易場域、夥伴都不可少

隨著科技技術與應用需求不斷發展，Edge AI 也逐漸成為 AI 領域中的一個關鍵分支，但實際要落地仍有許多挑戰待解。研華研華科技產業雲暨影像科技事業群副總經理鮑志偉在 AI EXPO 2024 的演講上便提到，除了關鍵的四大要素，生態系的建立與夥伴都是不可少的關鍵。

人工智慧, 趨勢

生成式AI 興起滿拓科技用微型化技術為企業省下訓練成本

「生成式 AI 的發展，使得模型壓縮的技術從 nice to have，轉變為 must to have，」滿拓科技執行長吳昕益日前在 2024 MAI 開發者社群大會上提到，近幾年由於 AI 模型的參數量大幅度增長，使得架構設計產生改變，使得微型化技術的效益更加明顯。尤其在生成式 AI 崛起後，這樣的技術能為企業省下許多成本。