人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~

人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~
人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~

人工智慧 發明再添一項~有了他再也不怕你家寶貝帶著獵物回家啦!!

 

人工智慧 AI 科技用於可愛的喵星人身上已不是新聞,像是之前百度工程師為了拯救寒冬中的浪浪而開發的人工智慧貓屋,保護浪浪免於凍死與餓死;台灣也有從矽谷回台的工程師開發 AI 貓便盆,都是以保護愛貓為出發點。而這次又有人工智慧貓咪產品問世,只是這次的開發動機是:奴才被主子叼回的獵物嚇到,而且開發人員不是工程師!

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人工智慧貓門可偵測到附近出沒的貓 以及牠們口中是否叼著獵物

 

寵物貓半夜叼獵物回家 奴才嚇到研發AI產品應對

根據 the Verge報導:亞馬遜的產品經理 Ben Hamm 收養了一隻「甜蜜又致命的貓(sweet, murderous cat)」Metric 之後,半夜經常被吵醒。因為 Metric 這時總會叼著「戰利品」回到家中。有時是垂死的小動物、有時甚至是屍體。Hamm 別無選擇,只能疲憊地將牠們安樂死後,再回去補眠。

Hamm 透過學習程式語言的方式解決了這個問題,並且在「點燃西雅圖(Ignite Seattle)」的演講中,幽默地分享這項人工智慧解決方案「貓・老鼠・A.I・我的媽啊!(Cats, Rats, A.I., Oh My!)」

▲貓奴PM分享他如何使用人工智慧 解決愛貓叼獵物回家的問題

首先,Hamm 先把家中的貓門「升級」為「守門員」來把關愛貓是否又帶獵物回家。安裝電子套件 Arduino 來鎖門很容易,但是要如何讓門鎖感應到Metric 的口中是否叼著獵物?

透過機器學習訓練人工智慧分辨貓與獵物

身為亞馬遜的資深產品經理,Hamm 想出了 ML 機器學習的解決方案。Hamm 在貓門上方安裝了自家的 AWS DeepLens。AWS DeepLens可讓程式開發人員在攝影機上執行DL深度學習模型,以針對看到的內容進行分析和採取行動。

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人工智慧貓門偵測到叼著獵物的貓咪後,Arduino 系統就會自動將貓門上鎖

 

Hamm 親自訓練這套 AI 系統,使其能偵測愛貓的口中是否叼著獵物。若有,Arduino 則會自動將貓門上鎖 15 分鐘,這段時間足以讓 Metric 考慮是否要放棄口中那不受歡迎的「禮物」,然後「乾乾淨淨」地回來。

▲Hamm 使用 23000 張愛貓回家的照片做機器學習>,訓練人工智慧分辨貓與獵物

 

Hamm 花了好幾個月蒐集 23000 張 Metric 回家時的照片並作標記,包含 Metric 口中有叼著獵物以及沒有叼著獵物的圖片。Hamm 使用線上的 ML 機器學習>服務 Sagemaker 訓練了三個階段的模型:

▲Hamm 使用線上的 ML 機器學習服務 Sagemaker 做三階段訓練模型,由左到右分別是辨識「這是貓嗎」、「牠要過來嗎?」、「牠口中是否已有食物?」

 

 

  • 第一階段的模型是辨識「這是貓嗎」?假如答案為「是」,就進入下一階段
  • 第二個階段的模型是「這貓是要過來還是過來?」假如答案為「故來」,就進入下一階段
  • 第三個階段的模型是「這貓是要回來吃東西,還是嘴裡已有食物?」

 

以上三段辨識跑完,所花時間不到兩秒。

假如人工智慧偵測到 Metric 口中有小動物,Hamm 就會立即收到這只「連環殺手」的殺生證據,然後致力於野鳥與自然保育的團體 Audubon Society 就會收到來自 Hamm 的捐款(流程如下圖)。

▲當人工智慧偵測到 Metric 口中有獵物後的處理流程:貓門會先上鎖,接著拍下證據照片,此時自然保育團體也會收到善款

 

Hamm 說,這套人工智慧系統上線五個星期以內,Matric「未殺生」回家的次數達 180 次,幾乎都有順利過關,只有一次不小心被鎖在門外。而 Matric 口中有獵物的次數有 6 次,有5 次AI 都有成功地將這位「貓凶手」隔離在外 15 分鐘。

▲這套人工智慧偵測的良率高,誤把 Metric 偵測為「有獵物」的而鎖門機率只有 0.5%。而 Metric 6 次帶獵物回家的紀錄中,成功被鎖在門外有 5 次。

 

 

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Java課程帶你揮別過去:程式開發工程師竟只有國小畢業?!

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從小開始學 Java 課程~從小贏在起跑點!!快來看看黃小朋友的真實案例吧!!
▲ 因為 Java 課程,讓只有國小畢業的黃先生順利任職永X科技-數位轉型程式開發工程師
現職為永X科技-數位轉型程式開發工程師的黃先生,竟然只有國小畢業!在完成達內教育 Java 課程的中間,他還曾因返台遇到的兵役問題而休學一陣子。好在在達內教育的人員協助下,他才無縫接軌地把原本的 Java 課程修習完,並且完成面試所需的專案作品。現在,他是不折不扣的程式開發工程師!以下是他的見證,相信他的學歷能夠鼓舞許多人:

因為顧問的細心服務 到最後還是選擇了達內⋯⋯

黃先生過去就曾在大陸廣州的達內教育學習 UI 課程,學著學著⋯⋯也許發現自己的興趣還是在程式語言。回到台灣之後,黃先生透過台灣的達內教育線上諮詢其他課程。以下是他的見證:

先前在大陸廣州的達內有學習過 UI 的課程,回台灣之後還是優先考慮了達內。剛開始是透過線上諮詢跟規劃師致電了解需求,葉顧問非常有耐心向我分析合適的專業跟適合的課程內容,我才能放心的選擇JAVA的課程

沒有基礎的我,學習的期間總會遇到一些技術上的困難,達內的老師們及小幫手都會細心地幫忙解答,搭配線上及線下的方式~課程最後實現自己的專案項目,Charlie 老師給了很多 idea 和技術上的幫助!

兵役並不影響我的學習權益

學習期間,我需要服兵役四個月,還好熱心的達內教育的人員很了解我的現況,小幫手還貼心致電、關心我的近況,替我做近期規劃,讓我可以先暫時休學並無憂無慮的直接去當兵。回來時,還能接續著之前的階段繼續學習。

我的國小學歷,將帶給你們巨大的信心

由於我到了大陸廣州生活,我的主要學習管道是透過大陸的職訓學校來培訓各種專業技能技能,所以我的學歷僅有國小畢業。

我的國小學歷,讓我認知到我必須該有一技之長在身,還好軟體工程師的領域,讓我不擔心自己的求職之路,只要有技能跟專案在手,就會有我的位置,我這次透過一年的線上學習 Java 課程,今年 6 月正式開始了第一份工作!

扎實的課程內容、專屬專案一對一輔導以及模擬面試的幫助,讓我不斷的修正及調整自己的步伐!即使是景氣不好的疫情期間也很順利的找到心儀的工作,我想感謝兩位 Java 課程解題老師、負責課程規劃的 Ivan、葉顧問、總監還有小幫手們對我的許多幫助,我非常感恩,感謝的不只專業技能學習,更多是用心的服務!

 

 

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人工智慧替可愛貓咪客製化命名,每一個都獨一無二也讓人哭笑不得….


人工智慧為收容所的貓所起的名字獨一無二,由左至右、由上至下分別為「鬍鬚伊德」、「閃亮鈕扣」、「驚惡先生」、「造星者」、「布丁狗」、「閃亮湯姆」、「這傢伙」與「Beep Boop」。

 

流浪貓「閃亮鈕扣(Sparky Buttons)」被發現時,左眼已受到感染。但是當牠擁抱、玩耍時,仍然活力十足;而另一隻貓「驚惡先生(Mr.Sinister)」,雖然名字很魔性,但是牠也是一只貨真價實的塞奶貓呢!他們與「閃亮湯姆(Tom Glitter)」、「布丁狗(Pompompur)」、「Whiskeridoo」都是待領養的小貓咪。牠們特殊的名字是來自 AI 人工智慧的客製化命名!

美國費城的莫里斯動物收容所(Morris Animal Refuge)為了幫這些等待奴才的喵星人們命名,與知名人工智慧科學家 Janelle Shane 合作,訓練了一組人工神經網路(英語:Artificial Neural Network,ANN)來替貓咪命名。而這些來自 AI 人工智慧的名字,有的很萌、有的很詭異甚至有點可怕。

最初,Janelle 輸入 8000 個貓咪的名字,讓人工智慧學習替貓命名。但是這個 AI 似乎有點迷糊,給出了像是 Hurler 或是 Retchion 這樣的名字。於是 Janelle 就借助另一個擁有更多語彙庫的 AI,使用一長串的貓名來訓練它。這次總算是成功了。

這套人工神經網路給出了像是「小念頭(Notion)」、「小鏡片(Monocle)」等等可愛的名字。有時 AI 會歪樓,給出像是「Scat Cat Butthole(便便貓菊花?)」、「Fudge Putty (一款髮泥的名稱)」以及「BUTT(屁屁)」;有時會有一些像是「Warning Signs(警告標誌)」、「Bones of the Master(主人的骨頭)」以及「Kill All Humans(殺光人類)」等的黑色幽默。你可以點這裡看到所有由這套人工智慧起的貓名字。

Janelle Shane 在人工智慧領域,早已是使用 AI 做趣味命名的達人。在幫這群等待家的喵星人命名前,她曾訓練 AI 替一系列傳統手工餅乾命名,甚至還替經典 RPG 遊戲「龍與地下城」的怪物命名呢!(詳細請看:半途而廢、興奮劑⋯⋯AI人工智慧替甜點命名歪樓)

 

先前,這間動物收容所就使用人工智慧,曾替待領養的天竺鼠命名的成功案例。現在院方則希望透過 AI 的創意命名,幫助這些喵星人們快快找到家!

也許是 AI 創意起名奏效,消息一放出來,「驚惡先生(Mr.Sinister)」馬上就找到奴才!希望其他的貓主子也都能找到愛他們的家人。

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以領養代替購買,以絕育代替撲殺:

全國推廣動物認領養平台(領養動物請點我)

台灣認養地圖(領養動物請點我)

動物認領養 – 全國動物收容系統(領養動物請點我)

 

 

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AI人工智慧命名大崩壞:甜點篇

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人工智慧替傳統手工餅乾命名,結果出來包含夢幻老鼠,興奮劑,半途而廢…果真沒吃過甜點是取不出好名字的~

人工智慧替傳統手工餅乾重新命名,其中左下角的巧克力餅乾就被命名為「Apricot Dream Moles(杏果夢幻鼠)」、右上數來第二個粉紅色被命名為「Merry Hunga Poppers(快活的 Hunga 興奮劑)」。

當你輸入 1228 種傳統餅乾食譜到人工神經網路時,並且請人工智慧重新給予更好的名稱時,會發生什麼事?

人工智慧科學家 Janelle Shane 就做了這樣的實驗。她訓練了一套機器學習系統,來替這些傳統手工餅乾以更新奇的名稱來正名。

「我用了一個叫『textgenrnn』的 AI 人工神經網路,它會盡力模仿您給它的任何類型的文字,」Shane 在她的個人網站上解釋:「問題在於,它根本不知道這些文字代表什麼意思——它只會挑選似乎相似的字母組合」

這款人工智慧學習了 Janelle 輸入的食譜,並且替這些餅乾重新命名,結果產生了一系列聽起來新奇古怪的名稱,非常適合參加《大英烤焗大賽(The Great British Bake Off)》。

Shane 表示這就是「人類的餅乾,聽在人工神經網路(人工智慧)的耳裡像什麼」。這些新的餅乾名稱包含「Merry Hunga Poppers(快活的 Hunga 興奮劑)」、「Quitterbread Bars(半途而廢的人的麵包條)」、「(Lord’s Honey Fight)閣下的蜂蜜大戰」以及「Apricot Dream Moles(杏果夢幻鼠)」。

Nextpit.com 選出了其中的幾款餅乾,詢問讀者「哪種人工智慧創造的餅乾,聽起來最好吃」並開放投票。冠軍是「Quitterbread Bars(半途而廢的麵包條)」,其他有獲得票數的有「(Lord’s Honey Fight)閣下的蜂蜜大戰」、「(Brown Cheesy Cookies)褐色乳酪餅」等。

其實 Janelle Shane 在 AI 命名的領域,早已小有名氣。過去她曾訓練人工智慧替經典 RPG 遊戲「龍與地下城」的怪物命名,最近還替收容所中等待家的小奶貓起個性化的名字,看是否能更吸引收養者的注意。而沒有味覺的人工智慧,替喵星人「客製化」的名字可是獨一無二的,有些還有點黑色幽默呢!果然這方法奏效,認養消息一公佈,馬上有一隻名為「驚惡先生(Mr.Sinister)」的貓咪被認養!(詳細請看:AI人工智慧替貓取名!每個都是客製化的酷名)

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Java課程帶你揮別過去:向毛利低的硬體產業說再見!!

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Java 課程有興趣的同學們快來看看今天分享的文章~看完快幫自己報名吧!!

參加面試順利錄取軟體工程師的 Java 課程學員洪先生,是畢業於資訊科,學校畢業後也順利任職硬體工程師。這樣的背景讓小編感到好奇:本科系畢業、畢業後也從事本行,是許多非本科系畢業的學員所夢寐以求的。為何他還會想要來報名「達內教育 Java 課程就業班」呢?

▲ 在轉職 Java 軟體工程師之前,本科系畢業的洪先生任職硬體工程師(示意圖非本人)

 

雖然畢業自本科系 但是學到的都是毛利低的硬體

問:為何本科系畢業的你,會想要再報名 Java 課程

洪先生:「大多數來達內教育上 Java 課程的人都是非本科系畢業,而我畢業於科大的資訊科。大多數人會認為:本科系畢業的我比其他人有些優勢,但是台灣的學校教的大多數較偏重硬體,跟業界有些脫節⋯⋯。因此我畢業之後,也是不免俗的去做硬體工程師。」

「可惜現在大陸的低成本、低工資,讓台灣的硬體大廠紛紛遷往大陸以節省成本。剩下在台灣的,只能靠著微薄的毛利勉強生存。現在台灣硬體的毛利實在是太低了!所以我產生了轉職軟體工程師的念頭,加上在台灣的科技業,又以 Java 程式語言最普遍!所以就試試看,報名 Java 課程,看看是否有朝一日能轉職成功。」

問:那你怎麼會想選擇達內教育?

洪先生:「我也是四處打聽,得知達內教育有在做企業培訓課程,結業時直接叫你做面試時的作品集,也有就業媒合!因為我的目標很清楚,就是想要在短時間內轉職,而達內的業務告知我有所謂的「就業班」,就是可以讓我們從零到結業不到九個月,就可以直接拿作品集去業界面試!這正好符合我對轉職的急迫需求,所以我就報名了 Java 課程的就業班,試試看。」

洪先生想轉職軟體工程師的心意堅定,辭去了硬體工程師的職務,全心投入於學習轉職所需的 Java 技能上。在達內教育學習 Java 課程的時間,洪先生每天朝九晚五的來達內教育的電腦教室報到,開始觀看業界老師錄製的線上課程。

看到這裡,也許你會問:既然是線上課程,為何不在自家看就好?

其實達內教育隨時都有解題老師現場待命。當洪先生上課看到不懂的地方,可以直接請現場的解題老師幫忙解惑。另外,同間教室內還有其他跟洪先生一樣報名「Java 課程就業班」的學員,可以一起討論交流。尤其是到結業前的專題製作,一個企業專案需要由一人獨自完成(坊間許多就業課程都是多人完成一個專案)。此時就更需要現場老師的引導與協助,專題才不會卡關。

六個月從零學習到順利錄取 成就結業及就業

在現場老師的協助下,洪先生順利做出可以安插在履歷中的作品集,證明自己的實力。而達內教育擁有合法執照的就業輔導專員,也會協助洪先生撰寫吸睛的履歷、還有幾次的面試模擬。

最後,洪先生藉由達內教育安排的就業媒合活動,順利錄取了某中型科技公司的軟體開發職務。其實洪先生從零開始學習到錄取的時間只有六個月之久!

如果希望周遭環境改變,答案或許是從「改變自己」開始

根據行政院主計總處 2020 年 4 月的統計指標顯示:29 歲以下青年失業率普遍高於整體平均,而 1111 人力銀行亦針對 29 歲以下青年進行調查發現:擁有正職工作的受訪者中,有高達 36.1% 不滿意目前的工作,八年級生對於現職滿意度平均分數僅 44 分,遠低於 60 分及格。

其實根據洪先生的案例,洪先生本來也是對自己的工作、收入都不滿意,但是最後他選擇改變自己:針對自己想要就業的方向,進修後再出發,果然獲得一份合乎自己所需的工作。其實,我們每個人現在的收入、生活方式都不代表你未來也是如此,唯有不斷找對方法、改變自己的思維、提升自己的技能,才是唯一的出路。

 

 

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還在觀望Java 課程嗎?別再等了!!看看蘇先生成功案例~快給自己一個改變的機會吧!!

▲ Java 工程師蘇先生過去當了近8年的業務員

現職為三X電腦-Java 工程師的蘇先生,無論是找 bug、或是打起程式碼,都遊刃有餘!其實在當工程師之前,蘇先生可是當了近 8 年的業務呢!後來他進修半年多的 Java 課程才順利轉換跑道。

很多人都說想賺大錢,就去當業務。因此八年多前,畢業於資管系、才擔任軟體工程師不久的蘇先生,就嘗試轉戰業務跑道。

擔任業務 7-8 年的期間,蘇先生見識的人情世故越來越多,想法更加成熟老練。若能擁有取代性低的技能、時間收入都穩定的職業,才能取得工作與生活的平衡。以下是他的轉職見證,相信蘇先生的建議可以激勵到許多想要改變現況的人:

我畢業於資訊管理系,雖曾擔任過軟體工程師一職,但不久後即轉戰業務跑道,不知不覺,就做了七年左右⋯⋯快八年了。

於是,我重新思索未來的職涯發展方向。考量到大環境的不確定性以及自身的生活等因素,最後還是決定重回軟體工程師行列。

大家都認為:我本身就出身於資管系,直接重操舊業就好啦!

但是但資訊科技日新月異,過去所學己不能適任於現今資訊人員的條件,而我選擇學習與突破!

我開始尋找適合自己的職前 Java 課程培訓機構,但一直找不到適合自己的學習方式與課程內容——直到遇到了達內教育的線上課程才有結果⋯⋯

有「即時解題」的線上課程 學習時間有彈性

達內教育的顧問們都很有耐性,透過她們的詳細解說,我了解他們線上平臺的授課模式是不同的——除了線上視訊可聽課之外,若遇到問題,還可以透過線上的小幫手即時發問,與專門的解題老師互動。等到疑難雜症解決後,再繼續看下一階段的線上課程。

透過「線上授課」與「即時解題老師」的雙師教學模式,我就可依據自己的強項、弱項,決定每個階段課程的學習方式與時間,大幅提昇學習效率。

▲ 達內教育的解題團隊

知名企業工程師直接授課 課程接軌業界需求

他們線上授課的老師也是現役業界的頂尖工程師們,都擁有豐富的實戰經驗。因此他們教學內容不僅豐富,更是符合業界需求!真的是有別於大多數補習班純粹為了考證照的學術導向課程。

這些老師由於是業界的精英,常常需要與主管、屬下等互動,因此表達思路也很清晰——即使說話帶一些口音,但是他說話的速度與邏輯都能讓我們聽得懂!因此我連未來實務工作時,如何與主管、人員甚至是跨部門溝通的撇步都不知不覺在聽課中學到了!

多人支援,學習不再是一個人的事

▲ 達內教育的學員輔導團隊

 

除此之外,達內教育的所有人員,都非常關心每位學員的學習階段,也不斷提醒學員有什麼加強的課程(免費課程)可以參加,也許這方面的積極度都比學員來的有熱忱,真是非常謝謝他們平日的幫忙。

適合求職者與想轉職者的學習方式

為了求職、轉職而進修一技之長,如何評估用心經營的培訓機構,除了人員服務,扎實的課程更是重要!

像是達內教育的 Java 課程,從一開始的基礎教學,到職前專案作品的開發,「不」再是傳統難懂的理論式教學,令人百思不得其解。

在這裏,每個階段課程的老師們都講解的淺顯易懂且清楚,也經常會提供小測驗讓學員練習。即使真的遇到不理解的地方,達內的老師們也是非常樂意去替學員解決疑問,並且超級速效!我不用再自己燒破腦也得不出解決方法,可以說是非常完整。

如今我也順利找到一間還不錯的公司與職務,這些都要感謝當初自己下的決定,與細心照顧學員的全體達內人員,感謝有你們!

 

 

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學好Python 課程好處多多~再也不用羨慕別人成功轉職啦!!你也可以的!!
▲Python 課程學員林先生原為 QA 品保人員
金O進科技公司 Python 軟體工程師的林先生,之前是工作內容與薪資幅度比較固定的 QA 品保人員,後來因一次與同事的聊天而決定轉職軟體工程師。

林先生將夢想付諸行動,努力進修 Python 課程有成,短時間內就順利轉職 Python 軟體工程師成功。以下是他的轉職見證:

同儕聊天中發現的新機會

過去我的工作是 QA 品保人員。有一天,我與公司的品保、製程、軟體、硬體等領域的工程師同事聊天後,發現軟體工程師的薪資幅度非常廣的,而且薪資能確實掌握在自己的手裡——全看自己的努力有多少。在面對工作發展與薪資條件下,我對未來的職涯規劃的有所改變。

我也參考其他朋友的見解,了解程式設計師的工作內容:原來程式開發是一件很有趣的事!在未來,人工智慧、Fintech 等智能科技也都是趨勢,因此程式開發人員具有相當的競爭力。我開始閱讀 Python 的書藉、嘗試練習一些小程式,過程中也感受到相當的成就感!

會選擇達內 Python 課程的原因

我也開始詢問有開 Python 課程的培訓機構,做多方比較,最後發現:達內的 Python 課程內容最為完善:從基礎、進階、資料庫、版本控管、網頁製作、爬蟲、數據分析、AI 人工智慧到面試作品專案製作、就業輔導等等,是非常完善的一條龍服務。而授課的老師都是業界的頂尖工程師等菁英,這樣我就不用擔心課程無法與業界接軌的問題了!所以我選擇了達內的線上課程。

2019 年四月,我開始上達內教育的線上 Python 課程。透過課程,我打下了程式的基礎概念,從中也接觸網頁程式的練習題,實作了 網站開發與資料庫開發的項目。

進階的課程中,我學習使用 Python 建立爬蟲系統,提供數據分析並搭配機器學習的概念,整合了前後端網頁,累積了許多種專案的練習經驗。

除了線上課程,達內還有定期舉辦總監日、專題日的真人授課實作,都與時事緊密結合。透過這些現場課程,我快速累積了自己的實務經驗,並製作了自己的專案作品,如爬取台灣期貨資料 K 線圖視覺化呈現LineBot 的製作水果商城等等,非常感謝總監、Charlie、Mike、Meloeo、Trista 還有小幫手們非常耐心的回應我的各種問題,幫助我很多,非常感謝。

一年後我成功轉職 Python 工程師了!

因在達內 Python 課程累積的實力與專案作品,讓我在面試時非常順利。最後感謝一路上堅持到底的自己,也非常感謝家人一路上的支持,雖然目前在程式開發的經驗還需要累積很多,但我有相當的熱誠,並不害怕繼續學習與面對問題,期許自己在這條道路上能繼續成長。與正在準備轉職的人共勉:

祝福有轉職目標的同學都能如願達到自己的目標,加油!堅持到底,我們都會是贏家!

 

 

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學好Python 課程立即朝你想要的工作職缺前進吧!!讓我們一起來看看陳先生的故事吧!!
▲台中海線某知名醫院的網站工程師,並非畢業於本科系,僅上過短期的 Python 課程

爆料!台中海線某知名大醫院的網站工程師陳先生,竟然不是畢業於資工本科系。小編不禁聯想到多年前全台爭議時的「波波醫生」事件,至少那些「波波」好歹也是本科系,只是臨床經驗比較⋯⋯(不好說)。現在就聽聽陳先生的自白吧!為何非資工系出身的他,只憑短期的 Python 課程結業,就能能勝任大醫院中網站工程師的職位。以下是他的自白:

踏入職場後,我對職涯開始有了新的想法

經歷第一份產品工程師的工作,我與不同部門有過許多接觸,慢慢了解到我畢業科系能做的工作並非我想要的…

我是否該跳脫科系的束縛,轉職軟體工程師?

一步一步開始了我探索的路程

在看到網路上轉職的經驗分享,與資工系朋友的請益下,決定試著學習程式語言 Python 課程看看!起初買書自學,覺得寫程式並不難,後來仔細看了 104 求職網站,才發現要會的東西實在非常非常的廣!我實在是不知道以求職為基礎的話,各技能應該要學到什麼樣的程度?

為了尋求更高的學習效率,我比較了三家電腦補習班的 Python 課程內容,其中達內的是裡面最全面的:幾乎從前後端語言、資料庫、網路基礎都有涵蓋到;而且從課表中可以明確知道技能中學習的時程,加上課程為線上課程,不僅複習方便,可以依照個人狀況調整進度,讓學習更有效率!

零基礎微痛入門,學習的重點在於⋯⋯

▲ 達內教育的解題團隊

我選達內的主要原因是 課程的規劃加上助教制度,可以輔助我學習。學員可以向老師請教任何的疑難雜症,老師會用引導的方式、非直接給答案,讓學員有思考並培養自己解決問題的能力,我認為這才是最最最重要的。

謝謝大家讓我不孤單的面對壓力

▲ 達內教育的學員輔導團隊

轉職的過程中,除了必須不斷學習提升自己,同時要面對可能失敗的心理壓力⋯⋯還好有感謝達內專員們的建議與鼓勵,讓我可以堅持下去。另外,助教群 Charlie、Meloeo、Mike 老師耐心應答我的各種問題,幫助到我很多,非常感謝。

感謝家人朋友的鼓勵與支持

最後感謝自己一路堅持到了最後,才能如願找到工作。軟體的領域是非常深的,職場上仍然有還有好多必須補足的技能點,我想我應該保持好奇心,不斷學習的心態,才能適應這個領域,與正在準備轉職的人共勉,祝福有轉職目標的同學都能如願達到自己的目標,加油!

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有關Python的大小問題通通在這裡!!

時下最夯程式語言之一的Python和人工智慧有密不可分關係?!

一張圖秒懂Python,人工智慧和機器學習之間的關係!!

迪士尼人工智慧換臉技術特效為目前業界最強?!(下)

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迪士尼運用人工智慧科技提升換臉特效造福我們觀眾啦!!快一起來看看有多神奇~(下)

本篇為上篇,下篇請點此迪士尼人工智慧換臉技術特效為目前業界最強?!(上)

首個百萬畫素換臉方法

研究團隊提出了一個漸進式訓練的梳狀模型(comb model),並配合編碼器進行模型訓練。

▲ Disney Research 公開之換臉過程示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)

 

  • 步驟 1:對原始圖像 xt 進行臉部檢測辨識,並提取關鍵點。
  • 步驟 2:將人臉分辨率歸一化(即標準化剪裁)為 1024×1024 像素,並保存歸一化參數
  • 步驟 3:將步驟 1、2 預處理好的圖像輸入編碼器中,用相應的解碼器解碼。
  • 步驟 4:使用步驟 2 保存的歸一化參數,在圖像「x˜_s」上反轉圖像歸一化結果,將生成的圖像與原始圖像 xt 進行多頻帶混合,得到人臉交換的成果圖像。

而畫素方面,研究團隊表示他們曾使用開源 deepfake 模型 DeepFakeLab,但成果影像的分辨率最高只到 256×256 像素。而研究團隊所採用的漸進式、對原始圖像進行預訓練的方法可從中提取出較高解析度圖像。下圖可看出經過訓練模型,輸出的人臉畫素與效果都優於未經訓練的結果。

▲圖爲迪士尼與 DeepFakes、DeepFaceLab 和 Nirkin 等換臉方法的效果對比。(圖片擷取自 Disney Research)

 

迪士尼換臉 AI 有待突破的缺點

儘管研究團隊證明在細節、解析度以及自然度上,迪士尼 AI 人工智慧 都優於其他換臉模型,但團隊也承認他們的技術存在明顯的侷限性。

如「有戴眼鏡的臉」無法穩定進行人臉交換,問題不在於眼鏡部分無法渲染,而是無法恰當捕捉到表情和姿勢。研究人員曾嘗試調整輸入源,但依然無法穩定掌握產出品質。還有,雖然人臉正面直視鏡頭的圖像換臉效果良好,但俯視、仰視或側面等人臉角度與特殊光源下的換臉,可能會導致不完善的生成結果,如模糊和僞影。

  

▲ 換臉生成失敗示意圖。(圖片擷取自 Disney Research)

 

不過研究人員補充道,這類問題實際應用於電影場景中影響不大,亦可以經由其他方式解決。

未來當這項 AI 人工智慧 技術更加成熟,得以廣泛應用後,影視作品能有更逼真自然、栩栩如生的特效,對觀眾來說也是一大福音啊!

 

 

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迪士尼近日發表其研究最新「換臉」技術,不但能透過 AI 人工智慧 自動替換照片或影片內的人臉,成像更是突破百萬畫素,研究人員並表示其技術是當前業內最高水準。

雖然目前還無法廣泛應用在電影製作中,但依然是換臉領域的又一突破,並且也逐步規劃登場好萊塢。

迪士尼於自家網頁「迪士尼研究中心 」(Disney Research)上發表一篇文章,公開了與蘇黎世聯邦理工學院(ETH Zurich)研究團隊共同研究的人臉替換技術,能透過神經網絡自動轉換包含影片、照片等圖像中的人臉面孔,解析度可達百萬畫素。

迪士尼「親上火線」研發換臉技術,自然是希望能應用在影視製作上,為觀眾帶來更逼真的畫面、更真實的視覺特效與節省後製成本。

那有望衝擊影視產業、發揮巨大效用的迪士尼換臉 AI 人工智慧 ,實際效果究竟如何呢?

人眼看不出區別 AI 人工智慧 換臉將粉墨登場大螢幕

▲Disney Research 所釋出的官方影片,實際演示 AI 人工智慧 換臉的真實效果。

迪士尼研究中心除了於網站上公開一篇達 16 頁研究報告,亦上傳一支演示影片。

影片可以看到,AI 人工智慧 將下排二位演員的唇部、眼部等局部人臉進行分析,並融合在「目標演員」的面孔上。

從動態影像可以看出融合後的臉部動作非常自然,甚至 AI 人工智慧 能即時隨著口部開閉動作融合,也不會讓觀眾感到違和或不適。研究團隊也強調,比起當前常見的靜態圖像換臉,其技術在動態影像的表現更佳。

▲ 迪士尼的換臉 AI 人工智慧 不只能換臉換得天衣無縫,甚至還有其他換臉 AI 人工智慧 沒有的高解析度。(圖片擷取自 Disney Research)

 

並且「擅於局部融合」與「高畫質解析度」這兩項特點搭配十分相得益彰,使得迪士尼的換臉 AI 人工智慧 能極大地擴展了人臉替換在電影中的實際應用。

未來有望能省去繁複的後期製作工作,交給 AI 輕鬆完成。諸如交換替身演員的臉孔、為年齡逐漸增長角色增添皺紋或是重現昔日巨星風采,迪士尼就曾在 2016 年的電影《星際大戰外傳:俠盜一號》(Rogue One: A Star Wars Story)中用特殊技術,讓飾演「塔金總督」的已故演員彼得.庫辛及飾演「莉亞公主」的嘉莉.費雪重返大螢幕。

▲ 迪士尼的換臉 AI 使用的漸進式演算法(Progressive TrAIning),可明顯看到經訓練的人臉畫素遠高於未經訓練的結果。(圖片擷取自 Disney Research)

 

雖然《俠盜一號》的換臉效果令人驚艷,但迪士尼研究人員指出由於技術尚未成熟,不但成本高昂,而且需耗費數個月的時間才能獲得幾秒鐘的成功換臉畫面。而這次研發的新技術,建構好原始模型後搭配上適宜的運算能力,AI 人工智慧 就能在數小時內製作出換臉的動態影像。

除了生動自然,更重要的是換臉後輸出的成果圖像有百萬級畫素的解析度,而局部臉孔交換在動態影片能清晰的呈現,對電影後製的重要性不言而喻。

過去換臉技術因著重在臉部替換的平滑化,對提高畫素則沒有太多重視,導致解析度過低成為過去換臉技術的硬傷,才會出現如「在手機上效果絕佳的換臉影片,投放在更大的屏幕上呈現,卻看到明顯的顆粒與其他瑕疵」的狀況。

那迪士尼研究人員是怎麼實現「百萬畫素換臉 AI 人工智慧」的呢?

 

 

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