精挑細選!2020十大Python函式庫,肯定不能錯過!(2)

本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的第二篇。上一篇介紹了把單調的「命令列介面」變花俏的 Python 函式庫:Typer、Rich 與 PyGui,除了可把命令列/終端機介面變彩色外,還可以加入表情符號與特效等。請點此看上一篇閱讀了解 。

 

精挑細選!2020十大Python函式庫,肯定不能錯過!(2)

精挑細選!2020十大Python函式庫,肯定不能錯過!(2)

 

 

十大Python函式庫中的PrettyErrors和Diagrams的功能有哪些?這篇的主角是它們~

 

PrettyErrors:將 Python 醜陋的 bug 信息變漂亮

Python 已經是言簡意賅的程式語言了,但是當有 bug 時,它的錯誤信息輸出(參見下圖左側)也是一樣會讓你懷疑人生!密密麻麻的代碼,讓你必須在毫無頭緒之下地毯式搜索!

 

 

▲PrettyErrors 函式庫將原本混亂的 Python 錯誤信息(箭頭左邊所示)重新排版得井然有序、顏色與段落都很分明(箭頭右邊所示)

 

 

經過 PrettyErrors 的重新排版,所有醜陋的錯誤信息都能變的井然有序,最後你得到的是經過排版美化、整齊劃一的 bug 報告,如上圖的右側所示。

 

Diagrams:只用 Python 就能繪製雲系統架構

程式設計師除了 coding 與 debug 外,有時還需要跟其他的同事解釋錯綜復雜的架構。傳統上,我們會使用圖像介面(GUI) 工具來處理圖表、將其可視化後放入簡報、文件等,但這並非唯一的方法。

Diagrams 可以讓你在沒有任何設計工具的狀況下,僅僅使用 Python 程式碼就繪製出雲系統架構!它有現成的圖標,讓你能馬上對應AWS、Azure、GCP 等多個不同的雲端供應商,使得繪製箭頭、創建群組等都輕而易舉!只需幾行代碼即可!

 

 

▲ Diagram 函式庫能讓工程師僅僅使用 Python 代碼
就能繪製雲系統架構圖

 

 

 

 

下篇,我們即將介紹 PyTorch 版的 Keras「PyTorch Lightening」讓你告別沒完沒了的 Debug!另外還有微軟出的 Hummingbird 讓你不用重新設計新模型;另外還有可以將高維度資料視覺化的「HiPlot」,點此看下一篇閱讀了解!

 

 

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精挑細選!2020十大Python函式庫,肯定不能錯過!(1)

精挑細選!2020十大Python函式庫,肯定不能錯過!(1)

精挑細選!2020十大Python函式庫,肯定不能錯過!(1)

 

十大最強Python函式庫從今天開始要介紹給你囉~準備好學習了嗎?

 

國外的機器學習與資料科學顧問公司「Tryolabs」每年底都會選出年度十大最強 Python 函式庫。去年(2020)年尾不例外。

根據 Tryolabs 提出的免責聲明,2020 年他們在精選出 10 大函式庫時,在很大程度上是受到機器學習與數據科學的影響——儘管其中有幾個確實對「非」數據科學的人士非常有用。

因此,除了 10 個入選的 Python 函式庫之外,他們決定再從遺珠之憾中,挑出幾個他們覺得同樣重要的數據庫,列入「榮譽表揚(Honorable mentions)」的部分。

 

以下為入選的十大 Python 函式庫:

Typer:讓命令列介面更好編輯

雖然你並非總是需要編寫沒有圖像、滿滿文字的 CLI(命令列介面)應用程式,但是一但遇到了,一定會希望能速戰速決、無後顧之憂。FastAPI 的創作者「tiangolo」繼之前的 FastAPI 框架取得巨大的成功後,使用了相同的原理創作了新的函式庫 「Typer」,使你可以借力於 3.6 以上版本的 Python 才有的「類型提示(Type Hinting)」功能來編寫命令行介面。

這樣的設計讓 Typer 脫穎而出。透過「類型提示(Type Hinting)」功能,您可以在 Python 編輯器(如 VSCode)中享有「自動完成」功能,這將大大提高您的工作效率;除了能確保所寫的程式碼是否完整被紀錄之外,你也花了最少的力氣寫出純文字的 CLI 命令列介面的應用程式。

 

 

▲ Typer 賦予 Python 編輯器(圖中為 VSCode)「自動完成」的功能,能有效提升寫程式的效率。(圖:FastAPI)

 

 

 

 

為了增強其功能,Typer 被建立在知名的「命令列神器」Click 之上。這意味著 Typer 可以充分利用 Click 既有的所有優點、社群與插件,使用更簡潔的樣版代碼,並依據所需,進行更複雜的工作。

 

Rich:讓命令列介面從黑白變彩色

依循命令行介面 CLI 的主題,誰說終端應用程式必須是單色的白色、或是駭客電影中常見的黑色、綠色呢?太無聊了!

身為 Python 工程師的你,是否會想再終端輸出時添加色彩與樣式,像是在打印複雜的表格時加入心跳特效、毫不費力地展示漂亮的進度條、markdown 或是表情符號?Rich 函式庫可以實現上述特效,如以下所示:

 

 

▲ Rich 函式庫能讓單色的命令列介面(CLI)變彩色,還能有多種視覺特效、表情符號等。

 

 

 

 

無庸置疑的,Rich 可讓命令列字元的應用程式,外觀換然一新,給人的視覺體驗。

 

Dear PyGui:賦予終端機程式真正的圖像化介面

藉由 Rich 函式庫,終端應用程式變漂亮了,但是有時這樣的美化還不夠,你甚至需要一個新的 GUI 圖形介面。此時你需要 Dear PyGui——一款 Dear ImGui C++ 計畫的 Python 接口。

Dear PyGui 使用了在電玩中常用的即時模式(immediate mode),這意味著動態 GUI 是一個影格(frame)接著另一個影格獨立繪製的,不需保留任何資料。這使得「Dear PyGui」與其他 Python GUI 框架有所區別。它具有高性能,且使用電腦的 GPU 來促成高度動態界面的構建,這在工程、模擬、遊戲及資料科學的應用程式是經常被需要的。

 

 

▲ Dear PyGui 套用了電玩常用的即時模式,能賦予終端機程式真正的圖像化介面

 

 

 

本篇介紹均為把單調的「命令列介面」變漂亮的 Python 函式庫。若 Python 的錯誤信息也能這樣美化的話,工程師在 debug 時就不會這麼痛苦了!沒錯,「PrettyErrors」就是為這一目的而生。請點此看下一篇閱讀了解!

另外還有只用 Python 就能繪製雲系統架構的「Diagrams」、還有可將複雜的機器學習項目「結構化」的「Hydra 與 OmegaConf」,請不要錯過!

 

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SEO和PPC關鍵字廣告在網路行銷中很重要,了解它們是必須的!

SEO和PPC關鍵字廣告在網路行銷中很重要,了解它們是必須的!

SEO和PPC關鍵字廣告在網路行銷中很重要,了解它們是必須的!

SEO和付費關鍵字廣告,是你在接觸網路行銷時不能不曉得的!

 

SEO 跟付費的關鍵字廣告有何不同?為何在網路行銷很重要?

相信每個網路行銷從業者都希望自家網站能在 Google 搜尋結果上「有效」曝光,以吸引更多人潮!要達成此目的,有兩種方法:第一種是透過付費「關鍵字廣告(PPC)」出現在廣告版位,第二種便是透過符合搜尋引擎規範的網站優化(SEO),使你的網站能被 Google 搜尋引擎收入,出現在 Google 的自然搜尋結果!

以上的方法,前者的「關鍵字廣告(PPC,有些業者把這種方式稱為「SEM(搜尋引擎行銷)」,其實並不是很精準)」,優點是曝光快,但在廣告版位的排序與名次,則是依你交了多少廣告費而定。若帳戶內的錢用完,廣告則會自動下架;而後者(SEO 網站優化) 速度雖然慢,且要做的事很多,但是一但排名衝上去後,停留的時間便很持久。

 

 

▲ 自然排序與關鍵字廣告在搜尋結果頁的位置。來源:達內教育

 

回歸正題,SEO(Search Engine Optimization)本意是「搜尋引擎最佳化」,是一種善用搜尋引擎(如 Google 搜尋、Yahoo 搜尋等等)的演算法原理,來優化網站的概念與技術。

 

當網站能「不」透過付費的關鍵字廣告,而能在搜尋結果頁面上透過自然排序、曝光度吸引更多的訪客來瀏覽網站時,成交的機會也就隨之增加,對企業的業績與口碑都有正面影響。

不像需要付費的關鍵字廣告,錢沒了網站就停止曝光;透過 SEO 技巧所奪得的網站排名與曝光可以持久。因此 SEO 優化在網路行銷佔有一席之地。

SEO 的困難點?

比起上一段提到的 PPC 廣告投放,能有許多清楚的數據,業界知名 SEO 專家就說過「SEO 是相對不透明的領域」。

以 PPC 廣告投放來說,你投入了多少錢,獲得多少曝光、點擊、最終轉成多少業績等數據都能清清楚楚地在報表上呈現。

當廣告成效不如預期、甚至無法操作、被停用時,你可以很清楚的推到是哪個環節出了問題,具體的原因呼之欲出;但在 SEO 領域上,若網站的點擊數變少、搜尋流量下滑、Google 把你的網站從搜尋頁上下架時,SEO 人員都要分析非常多資料、有時甚至還要有經驗的 SEO 顧問一起研究討論,甚至檢查網站的前端、伺服器端等才能釐清原因。有時候,就算是最頂尖的專家協助還釐清不出原因。

除了無法直接知道網站排名下滑的原因之外,Google 演算法一個月就來幾次小更動、每個幾個月就有大更新。因此身為 SEO,經常要不定期的關注 Google 在搜尋引擎上到底做了哪些事,甚至要因應更新的方向定出網站優化的方案。

推薦閱讀:

Google 12 月更新演算法!SEO今年排名最大洗牌

即便 Google 更新時,官方會說明有哪些作法會衝擊到網站排名,但都大方向的說明,小細節無法透過爬文、查資料來取得。因為 Google 怕有些有心人士使用黑帽手法來惡意操作、誤導 Google 搜尋引擎,讓 Google 搜尋引擎失去公平性及降低使用者體驗。

如此一來,SEO 們只能盡可能照 Google 的規範來優化網站,這就是為 SEO 的具體做法不好敘述、SEO 人才不好培養的原因。連真正的 SEO 從業人員每天也都要吸收新知,才不會誤用了過時的優化技巧

例如,下圖為一家搬家公司的網頁 HTML 原始碼,在一些帶有外部連結的關鍵字上居然嵌入了「Display:none」的 CSS,那他們可能太久沒跟上 Google 的演算法了!這就是過時的黑帽 SEO 手法,會降低 SEO 的排名。

 

 

 

▲ 隱藏外部連結與文字的做法已是過時的黑帽 SEO 手法

 

 

推薦閱讀:

白帽SEO、黑帽SEO,到底差在哪?

既然 SEO 這麼複雜,那我自學可以嗎?

SEO 的資訊又雜又大,甚至外面有一些不實的江湖傳說,像是「SEO 就是在文章中插入關鍵字就好」等謊言。其實對未接觸過 SEO 的初心者來說,他無法判斷哪個資訊才是正確的,因此還是接受系統課程的 SEO 教學、並且有實務經驗的老師帶領實戰操作,邊學邊做,才是最保險又不浪費生命的做法。

擁有了基礎的 SEO 理論之後,還是要在業界、或自己架一個網站實務操作至少一年,才會真正了解到一些基礎的 SEO 操作、流程。此時可藉著報名進階的 SEO 課程、透過各種學習資源自學 SEO 或定期追蹤 SEO 權威網站的文章來充電。總之,就是要大量閱讀、大量學習。

而 SEO 的基本功,是必須要花大量的時間來打好基礎:像是看懂 Google Search Console 與 GA 等報表上的數據以及成效分析、理解 Google 排名背後的演算法、理解如何佈局 SEO 整體架構、知道如何優化網站(不會基礎的 HTML、CSS 語法就沒資格做 SEO)等。總之,最快的方法就是自己架設一個網站來做 SEO 優化來驗證你所學的 SEO 理論。

推薦閱讀:

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後續,我們還會產出更多的 SEO 教學文章與新聞。請持續關注本網站。

 

 

 

 

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最新人工智慧-MuZero,能下棋還能玩遊戲~(下)

本系列文章為【終極版AlphaGo-MuZero 】的下篇,MuZero竟然不用靠人類訓練,就可以自我摸索出西洋棋規則?請點此看上篇閱讀了解

 

 

最新人工智慧-MuZero,能下棋還能玩遊戲~(下)

最新人工智慧-MuZero,能下棋還能玩遊戲~(下)

有關人工智慧MuZero,它還有哪些厲害的優勢?這篇繼續帶你大開眼界!

 

除了下棋⋯⋯人工智慧 MuZero 還可壓縮影片!有望降低 YouTube 成本

除了下棋玩遊戲之外,MuZero 也被投入商業用途。

David Silver 表示,DeepMind 正嘗試用 MuZero 來開發新型的影片壓縮技術:「如果查看整個網路世界的資料流量,會發現影片占了很大的比例,如果可以更有效地壓縮影片的大小,可以省下大量資金、縮減經營成本。」

「初步實驗顯示,只是單純壓縮影片能取得的收益也非常可觀,我們對此感到很興奮。」

 

 

▲ 思科(Cisco)預估 2022 年時,影片將佔據全球 82 %的網路流量。來源:CardMapr on Unsplash

 

由於同為 Alphabet 旗下的 Google 握有世界上最大的影音平台 YouTube,因此 YouTube 很有可能成為最大獲益者。然而 David Silver 拒絕透露 Google 將在何時、何地使用 MuZero的功能,只表示未來一年內將會公布更多細節。

此外,MuZero 也計畫被用於解決化學或量子物理等問題,潛在應用領域也包括新一代虛擬助理、個人化醫療與搜索救援技術等。

 

 

AI 人工智慧更像人了

DeepMind 的核心理念是利用人工智慧為世界做出貢獻,MuZero 的能力與多種實際應用的可能,是 AI 走出理論的象牙塔、更貼近現實的重要里程碑。

但突破性的進步往往也伴隨著隱憂。南安普敦大學電腦科學教授、人工智慧委員會成員 Wendy Hall 認為,DeepMind 一心追求提升 AI 性能,但對於可能造成無法預料的嚴重後果:「就像是噴射機的發明者可能沒考慮過汙染問題。人們必須要在發展與風險中取得平衡。」

MuZero 可以歸納實際情況與當下的行動,不需要通曉所有的可能性,也能表現出色。這個特色非常人性化,也很接近人類處事的模樣。但這是會讓人工智慧 成為更出色的虛擬助理呢?還是會讓 AI 離取代人類越來越接近?只能拭目以待了。

 

人工智慧「AlphaFold」解決困擾人類半世紀的「蛋白質」難題

全世界最知名的人工智慧公司 DeepMind 除了曾經研發過擊敗人類棋王的 AlphaGo、它的進階版 AlphaZero 以及它的終極版 MuZero 之外,還曾開發出名叫「AlphaFold」的 AI,解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題!以往要精確得知一個蛋白質的完整結構,需要數月、數年甚至數十年的實驗研究,而這個人工智慧只要花費幾小時就能完成。詳細資訊請看本篇文章:「生物學最大謎團被人工智慧 破解!DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘

▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事,談論他們如何創建出 AlphaFold。

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最新人工智慧-MuZero,能下棋還能玩遊戲~(上)

最新人工智慧-MuZero,能下棋還能玩遊戲~(上)

最新人工智慧-MuZero,能下棋還能玩遊戲~(上)

人工智慧MuZero竟比鼎鼎大名的AlphaGo還厲害?它是何方神聖?

 

比打敗人類棋王的AlphaGo更強!無師自通的人工智慧MuZero誕生

2016 年,DeepMind 開發的人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 打敗了韓國棋王李世乭,成為第一個擊敗人類棋手的 AI。2018 年,它的繼任者 AlphaZero 從零開始,靠自學學會西洋棋、將棋、圍棋

近日,DeepMind 發表超越 AlphaGo、AlphaZero 的人工智慧系統 MuZero,就算不知道規則也能精通西洋棋、圍棋、將棋,以及 57 款雅達利(Atari)遊戲,甚至還能用來壓縮影片。

 

 

 

▲ 來源:DeepMind 官網。

 

 

 

AlphaGo還需靠真人來訓練,MuZero卻能自我摸索出規則

DeepMind 過去研發出的幾款人工智慧,都在各種棋類遊戲上展現出壓倒性的優勢。但無論是 AlphaGo、AlphaGo Zero 或 AlphaZero,都是基於已知規則,再加上人類資料訓練或是自我學習訓練而成。

而最新登場的 MuZero 與其他的 AI「前輩」們最大的不同在於,它未事先輸入任何的已知規則,在未知的動態環境下能自行摸索出規則,並作出最佳的判斷。

MuZero 的拿手範圍不只圍棋、西洋棋和將棋等棋類遊戲,還包含經典電腦遊戲公司雅達利(Atari)出品的 57 款遊戲,且都拿出了亮眼的表現。

 

跟人類一樣的「規劃能力」 MuZero 以有限資訊做出最佳決策

2019 年 DeepMind 就曾透露過 MuZero 的存在,但直到 2020 年底才正式於《自然》期刊發表論文,詳細介紹它的能力與原理。DeepMind 表示,MuZero 最大的突破在於表現了「對未知環境的掌握能力」。

「我們只是告訴人工智慧:用你自己建構的認知,去了解這個世界怎麼運作。」曾任 AlphaGo 與 AlphaZero 首席研究科學家、現正領導 DeepMind 強化學習研究小組的 David Silver 表示,「只要內部的理解成功對上了某個現實事物,那我們就滿意了。」

 

 

 

▲ MuZero 不需要先備知識與規則,就能精通更多的領域。來源:DeepMind 官網。

 

 

 

 

與 AlphaGo、AlphaZero 相似,MuZero 也使用蒙地卡羅樹搜尋法(Monte Carlo tree search,MCTS),匯總神經網路的預測,並選擇適合當前環境的動作。

MCTS 是一種「最佳優先」的樹狀搜尋演算法,與傳統方法(如廣度、深度優先)相比,最佳優先搜尋利用啟發式估算法,使其在未知的搜索空間中也可以找到有效的解決方案。簡單來說,該演算法不使用學習模型,而是找出「最好的下一步是什麼」。

MCTS 的每個迴圈包括四個步驟:選擇(Selection)、擴充(Expansion)、仿真(Simulation)和反向傳播(Backpropagation)。通過重覆執行這些步驟逐步建構出樹狀圖。

 

 

▲ 蒙地卡羅樹搜尋法應用於 MuZero 的示意圖。來源:DeepMind 官網

 

 

 

 

更簡單地來說,MuZero 會對依照三種要素建立樹狀模型:1. 當前位置、狀況的好壞;2. 最好的下一步是什麼,3. 最後會有怎樣的結果。

DeepMind 比喻,MuZero 的運作邏輯就像是「知道雨傘能讓人不被淋濕,比對雨滴建模更有用」,它只對重要的資訊進行建模,不但讓 MuZero 不懂規則也能掌握遊戲,也讓它能保持高效率、高性能。MuZero 在棋類遊戲的性能與 AlphaZero 匹敵,在雅達利遊戲上的表現更大幅超越現有的最佳系統 DQN、R2D2 與 Agent57。

 

 

▲ 雅達利曾視為家用遊戲主機的代表。來源:Lorenzo Herrera on Unsplash

 

其實人類生活在真實世界時,也常要解決沒有規則可循、沒有指南可看的問題,但人類有規劃能力,能在混沌又複雜的世界制定出下一步該怎麼走。當你看到天空烏雲密布,於是決定攜帶雨具出門,這就是一種規劃能力,因為你預測到了可能會下雨。

 

David Silver 說:「這是我們第一次打造這種系統,它能建立對世界如何運作的理解,並用這種理解做複雜的規劃,例如下西洋棋。」

在下棋時,MuZero 也能以較少的運算量,達到與 AlphaZero 同樣甚至更好的結果;在需當機立斷、立即做出行動的遊戲如小精靈(Pac-Man)中,MuZero 不需要算出所有可能性才能行動,若限制它的每個行動只能選擇 6、7 個規畫模擬,依舊能取得亮眼的成績。

 

 

除了下棋⋯⋯人工智慧 MuZero 還可以做什麼來降低 YouTube 成本?下集請點此接續看下去!”

 

 

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人工智慧的”虛擬超模”,讓試衣變得超級方便!(下)

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這篇讓我們繼續討論人工智慧模特兒:它是否將取代真人模特兒?

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?

這樣看起來人工智慧模特兒的好處多多,不但費用較低、可控性高,還不需要煩惱真人模特兒日後危害品牌形象的可能,不只能取代真人模特兒,連攝影師、化妝師都可以不需要了?

即使虛擬模特兒看似完美無缺,但依然有質疑的聲音。

有意見表示,對 AI 生成的模特兒全都是「完全虛擬」的表示懷疑。AI 模特兒的生成要使用到電腦視覺(Computer vision)和電腦圖學(Computer Graphics)技術相結合,把二維圖片變成三維後進行疊加和渲染,本身就是一個很複雜技術;

再者,若這些人工智慧系統不是使用最強大的臉部識別功能,那訓練的圖片庫與生成的圖片庫,將會有很多重合。神經網絡非常容易過擬合(overfitting),因此它們可能只是「記住」圖片,而不是「學習」生成出「全新」的圖片。

 

▲ 目前真人模特兒的走秀仍是人工智慧無法取代的。圖片來源:Raden Prasetya on Unsplash。

 

 

 

另一種方向觀點則表示,畢竟模特兒也不只是出現在宣傳 DM 上,對時裝界來說非常重要的「時裝秀」也不能缺少模特兒的走秀,並且時裝秀的重點也不在出售與否,只是為了展現服裝設計師們的美學與創造力。

現在的 AI 還不能完全取代真人模特兒,不過也許未來的某一日,連走秀也可以交給人工智慧也說不定!

 

 

 

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Python課程讓日文系的她,順利跳脫舒適圈!

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Python課程才不管你是什麼科系~任何都有機會靠它翻身!

 

被日文耽誤的Python工程師?Excel函式啟發coding潛能!

 

 

▲ 大學讀日文系的朱姓學員,工作後發現自身對coding的興趣而報名 Python 課程,現職為竹科某全球百大企業的工程師。

 

 

 

我畢業於某私立大學日文系,第一份工作就順著本科系所學,擔任外銷業務。在工作上,因為需要使用不同的函式來整理多份 Excel
試算表,所以就上網搜尋了各式各樣的 Excel 函式。

在學習這些函式的過程中,進而到了解到 SQL 語法之餘,更察覺到自己對程式語言的興趣:我會試著用程式語言解開各式各樣的難題,不解成功就會渾身不對勁!

雖說對寫程式有興趣,但對於文組出身、本科為語文系的我而言,學程式語言仍是一項大挑戰。當時聽說時下很紅的程式語言 Python ,因為靈活度高加上趨近於英文文法的編碼特性,所以對文科生來說,相較於 C 或是 Java 都相對好學,便決定試試看。

 

延伸閱讀:

根據美國Nature旗下期刊發表的文章顯示:實驗文組天才比理科人更有寫程式的天份

IBM背書!入行AI人工智慧必學Python的8大理由

選擇達內教育 Python 課程的原因

在挑選教育機構時,我看上了達內教育 Python 課程的完善,從基礎、進階(OOP)、資料庫、網頁製作、爬蟲到數據分析,都是在未來就業時能馬上應用的技能,且老師們都是從概念教起,讓根基更牢固,後續才能更快速融會貫通。

Python 有問題?安啦!線上真人老師立即解惑

學習過程中若有任何問題,能立即線上發問,線上的解題老師會快速的協助解惑。必要時還可以即時連線,讓老師立即協助你釐清問題,找出你絲路的盲點,讓你不會卡在同一個地方太久、浪費時間,對於非本科生的我,有很大的幫助。

每月一次的總監日 抓住最新趨勢

此外,達內每個月都有總監日,讓你能除了學習當前的程式語言外,也能同時了解目前業界都在流行甚麼,能習得更多實用工具,例如 AWS、Git、GA 等,除了解基礎概念外,也有簡單的實作。

非本科系?不怕!照樣當上竹科工程師

學習達內教育Python 課程的同時,也順利考上大數據相關研究所,因為Python Coding能力打的夠穩,因此在研究所時,課程進度不會跟不上,程式能力也不會遜色於其他資訊相關科系出身的同學。

目前在新竹科學園區擔任開發工程師,非常感謝達內的教學內容與方法,讓我能持之以恆,完成大跨領域的挑戰,並一步一步把興趣和工作結合在一起!

 

 

 

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人工智慧的”虛擬超模”,讓試衣變得超級方便!(上)

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人工智慧又要讓一職業消失了嗎?服裝麻豆要被人工智慧models淘汰了嗎?

 

服裝麻豆要失業了?讓你無法分辨的超逼真人工智慧models

 

 

▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源:Cody Lannom on Unsplash。

 

 

 

隨著各大產業經歷數位轉型,人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。

過去各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄,以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂,即使漸漸轉變為線上電子型錄,但撇開印刷成本之外,聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力;

另一方面,對現在十分普遍的「網拍電商」而言,為了應對流行的快速變化與多變的風格,需要快速上架大量新款服飾,因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖,也是很大的負擔。

不過這個看似難解的問題,在引入人工智慧後,將能迎刃而解!

 

超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它

現今已有 4 間公司,實際開發出用於時尚產業的 AI 技術:

 

1. DataGrid(株式会社データグリッド)

▲ DataGrid 技術展示影片。

DataGrid 是位於日本京都的一家科技公司,致力於開發出來高解析度、高品質、高度逼真的模特兒自動生成 AI。

從上方展示影片中可以看到,有不同人種、不同身材也不同風格的模特兒,而他們全都是基於 GAN(Generative Adversarial Network,生成式對抗網絡)深度學習開發而成的人工智慧系統所生成的「虛擬模特兒」。

過去嘗試用 GAN 開發人形的案例多為臉部生成,但如背影顏色等無關訊息會干擾臉部的生成,一直開發上困難的地方;而 DataGrid 表示,他們的演算法能剔除所有可能混淆生成的訊息,在一個純白色的背景下建構出 AI 模型,亦營造出在攝影棚內拍攝的感覺。

DataGrid 表示,他們所生成的圖像都是完全虛擬的,與現實中的人物無關,亦不會有侵害肖像權的問題。

 

2. Zalando

Zalando 是歐洲最大的時尚電子商務公司,2020 年度一季的營收就高達 18.5 億歐元(約台幣 635 億元)。

Zalando 是採用 StyleGAN 來生成 AI 模特兒。StyleGAN 是由 Nvidia 於 2018 年 12 月推出的新型生成對抗網絡,除此之外,研究團隊建立了一個有 38 萬張模特兒圖片的數據庫,每張的模特兒都附帶最多六件衣服、鞋子、配件的照片,並從模特兒擺的 pose 上提取出 16 個「關鍵姿勢點」。

 

 

▲ Zalando 數據庫示意圖,紅點即是「關鍵姿勢點」。圖片來源:Zalando 官網。

 

 

 

除了開發人工智慧模特兒,而作為銷售商務公司的 Zalando 正在研究將其與 Deepfake 技術結合使用,嘗試讓消費者的臉孔可以合成到虛擬模特兒身上,進一步加強個人化的虛擬時尚購物體驗。

3. Artificial Talent

 

▲ Artificial Talent AI 模特兒示意圖。圖片來源:Artificial Talent 官網。

 

 

 

Artificial Talent 位於美國芝加哥,他們將 3D 渲染技術結合人工智慧應用,用數千個真實的頭部、臉部數據訓練,開發出臉部生成引擎「Adonis」。

Adonis 的特色是可大規模生成的逼真的 AI 模特兒,同時亦可以完全客製化。客戶可以選購已有的 AI 模特兒,也可以指定客戶自己的品牌模特兒,連同服飾一起寄給 Artificial Talent 進行拍攝及 3D 建模。

針對以此技術生成的 AI 模特兒,Artificial Talent 特別表示,即使是在已告知受訪者「兩張照片中有一張是 AI 模特兒」的前提下,仍有 95% 的測試者無法分辨出哪一張是真人、哪一張是人工智慧生成的。

這表示 Artificial Talent 可以用更少的成本,獲得同樣、甚至更好的結果。

 

4. Lalaland.ai

Lalaland 是位於荷蘭的新創公司,以提供服飾銷售商 AI 模特兒等服務為主要業務。

 

▲ Lalaland AI 模特兒示意圖。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

 

Lalaland 主打是快速便捷的製作流程。客戶只要經由:

 

 

▲ Lalaland 鼓勵客戶進行 A/B 測試已找出最佳模特兒。圖片來源:Lalaland 官網。

 

 

1. 上傳合規(如標準 PDP 色度)的人體模型圖像

2. 從 Lalaland 的多樣化──包含各種年齡、種族、高矮胖瘦等──資料庫中挑選出設定,與上傳的人體模型融合,設定姿勢、服飾與配件,塑造出與品牌形象相符的模特兒。

3. 進行細微的個性化調整,完成之後就可供下載並發佈到客戶的網站上。

4.回到步驟 (2) 重新調整模型。Lalaland 支持客戶進行 A/B 測試,以此來找出怎麼樣的模特兒可以吸引更多目光。

Lalaland 表示,這是傳統模式做不到的事。傳統無法跟人工智慧一樣,可以隨時依照市場喜好改變品牌模特兒的膚色或身高,AI 也不用因為改變形象就要重新拍一組定裝照。

根據 Lalaland 統計的數據,將宣傳模特兒換成 AI 後,可以節省 70% 的攝影費用、成圖時間能加快 230%、點擊率亦增加 140%,最重要的是能進而提升轉換率,使營收增長 15%!

 

 

所以模特兒要被 AI 取代了嗎?點此接續看下去!

 

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網路行銷讓他掌握先機,在高中時先接案賺錢啦~

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網路行銷到底多有潛力?讓一個高中生來告訴你!
 
 
▲ 網路行銷:SEM 搜尋引擎行銷課程張姓學員,是提早定位人生方向的高中生。

 

 

 

 


▲ 張同學活用網路行銷課程所學,自創電商品牌外銷台灣小吃至香港。圖為香港網站首頁)
 

 

 

 

▲ 張同學的網路行銷策略成功,自創品牌榮獲香港頻果日報報導(連結點此

 

 

SEM 關鍵字廣告課程(註:SEM 在此意同 PPC 關鍵字廣告)結業的張同學,仍是高中觀光科三年級的學生。但是在其他學對未來尚未有明確想法時,張同學早已將職涯定位熱門的網路行銷產業,更善用關鍵字廣告中所學的網路行銷技能,獨立接案賺錢。現已成功經手 3 個案子的張同學,分享整個 SEM 搜尋引擎行銷 課程的學習歷程如下:

面對未來趨勢,只有自己掌握技能才能無所畏懼。

在念觀光科三年級的我,面對未來其實非常迷惘。

觀光科在許多人眼裡應該是就是旅行、餐飲業,大多是端盤子沒有什麼未來,甚至會被某些人戲謔說是到處玩樂、未來到處打雜的科系,但其實我們學的項目多元,其實可以發展的細項很多,並沒有一般人想的那麼不堪。

我們觀光科所學面向非常廣,算是整體學習再不同面向上分支的學習,但如果沒有一個頂尖的專長,確實很容易迷失,然後淪為大家想像那樣的樣子。

雖然我明白不是每個人都要有好的學歷才能夠存活,但腦中總盤旋著這問題「沒有頂尖的學歷的我,要怎麼在日新月異的社會上存活呢?」

在沒有很明確方向的狀態,我似乎做什麼都可以、也不覺得排斥,但確實燃不起太大的熱情。而在景氣不是太好的現在,未來要從事什麼?學歷不如其他有大學履歷的競爭者來說,我的未來職涯似乎除了努力蹲經驗,爬上主管之路,就是想辦法自己開業、創業。

在這樣的前提下,我對於未來之路感到徬徨,這真的是我要走的方向嗎?常常會有一種很多事情都無法掌握的不確定和無力感。

伴隨著電商與科技的蓬勃與盛行,網路上流竄著各式各樣的資訊,此時的我逐漸感受到未來的商機在於網路,傳統行銷方式會慢慢地被汰換,而有些職業也會被取代和淘汰,雖然到什麼程度還很難斷言,但確實勾起我的危機意識和焦慮感,因此開始透過網路找營銷這方面的資訊,希望能找到一些東西和可以學習的技能,提升自己在未來社會立足的可能和能面對未來的技能。

但補習班那麼多間,到底該怎麼挑選其實蠻沒頭緒的,就更不用說以前連聽都沒聽過達內教育了,但在不斷尋找跟了解的過程中,總是可以看見達內的網站和相關教學文章不斷曝光在我眼前,也逐漸開始好奇「為什麼達內有辦法做到?這麼高的曝光能力是不是我學起來後,也能成為我面對未來的利器?」那這樣未來學做網路行銷應該也會有一定程度的保障吧?因為這樣的能力就是我希望做到的操作阿!於是我決定深入了解達內的網路行銷課程。

在了解網站課程大綱時,很讓我驚豔的是在進到官網後,接觸到的線上諮詢專員。他們真的很認真理解我的需求,並且很有耐心的解決我的種種疑惑,甚至是一些我沒想到的職涯規劃都陪我考量和討論,認真詳細到讓我真的相信他們絕對不可能是線上機器人;而不同於一般補習班的純粹推課程,他們是真的有在幫我著想,也不勉強我馬上決定,所以就決定要給達內 IT 和自己一個機會。

SEM關鍵字廣告操盤:百度比Google難

而達內的網路行銷課程真的蠻驚豔我的,不管是網路架構或是運作的邏輯脈絡,解釋都相當清楚明瞭,甚至教授很多可以運用的資源和方法,真的都讓我倍感受用。

而達內的網路行銷教的是百度的 SEM 關鍵字廣告,先別緊張為什麼百度,一開始我也疑惑了一下,但讓我花點時間稍微分享一下。

雖然不同一般補習班 SEM 搜尋引擎行銷 是學 Google 的關鍵字廣告操作,一開始可能會有疑慮說,現在學百度是不是以後 Google 的 就要重學?但其實百度跟 Google 搜尋引擎邏輯是差不多的,不管哪個去做優化,方法基本上是一樣的,雖然關於抓取、索引、排名演算法等都不一樣,但這些區別不足以造成SEM 搜尋引擎行銷 方法不同。而那些關鍵字廣告做得好的網站,在百度和 Google 排名都不可能太差。就算演算法持續在變動,只要有好的 SEM 搜尋引擎行銷觀念加上技巧都可以帶來不錯的流量,這大概就是達內能給予和其他補習班不同的地方之一,某種程度的多學到不同的東西,這對我不論未來要在台灣或大陸走跳,都讓我有更大的優勢和戰鬥力,而這樣的技能和競爭力,是我想要的。

達內教育SEM關鍵字廣告課程 助我提早職涯定位

我的個性很好強,非常討厭輸的感覺,在學習上就更不用說了。當我在面對不懂或難以理解的東西,就會很堅持要搞懂他,雖然有挫折但我更期待自己解決疑惑的那一刻,最好是不要麻煩別人,靠自己搞懂的感覺真的很好。

但總有卡關的時候,而在達內教育上課的好處就是,聽一遍不懂,那就再聽,直到我弄懂他,線上課程的優勢就是可以一看再看,直到我解決疑惑,甚至在真的看了很多次,還是沒辦法自己搞懂時,還有輔導老師可以直接問,完全滿足我所需要的學習模式,更讓我在學習的路上充滿成就感!

我-高三生 已經獨立接了三個網路行銷專案

而在我分享這些學習歷程同時,我已經接手過兩個專案,目前正在進行第三個專案。一路上當然還有很多需要學習跟累積經驗的部分,但真的要感謝達內在行銷課程中,幫我打下深厚的基礎,讓我在自己操作 SEM 關鍵字廣告 時,更有邏輯架構,也能透過自己的技能和實戰力,接下更多的工作。讓我在面對潮流趨勢的網路之戰時,不僅有擁有我原先的專業,甚至是自己接案的能力,當然讓我面對更多未知的未來,有更大的信心跟發展方向,就更不用說,當你會許多別人不會的東西,心裡的成就感滿溢到不行!

在短期衝刺訂單時,SEM 的廣告操盤是最直接有效的做法。長期來看,如果只仰賴廣告,行銷成本就會居高不下。這時就需要 SEO,好讓網站佔有搜尋結果名列前茅的版位了!但是 SEO 需要長期經營與網站內容、技術性的優化,因此有人形容「SEM 是短跑衝刺, SEO 是馬拉松」。因此,我的下一步,就是報名 SEO 課程,繼續把網路行銷技能學得更徹底!

成功創業

創業前的想法

在達內學習完畢後我認識到了,沒錢就是要創業。當你有責任感之後,會伴隨著一定的上進心,而這就是推動我的力量!

小廢物的我都可以了,誰還能不加油呢!

你希望自己的人生想過得如何呢?

創業中

坦白說創業的路上是非常的辛苦!可是一切都是值得的,因為我是為了我的未來而奮鬥。

想想自己才22歲,沒有甚麼可以阻擋我也沒有可以失去,就奮力一搏吧!如果你也想與眾不同,就注定得承受點別人承受不了的啊!學會面對不必懼怕。

現階段的我

名下已經有兩個品牌正在穩定發展中,我已經感謝一直不斷努力的自己,讓我可以有錢可以任性^_^

 

 

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Python課程如何改變他的人生?今天一起來了解!

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Python課程讓他從實驗室走出來走到竹科工程師!一起來看看他的故事!

 

從實驗中發現程式語言的重要,決定學習Python課程

 

 

▲ 達內教育 Python 課程的王姓學員,現職為竹科工程師

 

在就讀研究所時期,逐漸發現程式設計對於未來就業的重要性:像是實驗時所需的數據處理,若是能善用程式來處理資料——即便只是一段小小的代碼也好,為自己能騰出充裕的時間去做其他事情,事半功倍。

 

學會程式語言,除了能讓資料處理更有效率之外,也能幫助我在畢業後的職場上更具競爭力。因此我便翻閱程式語言 Python 的書籍,從中練習一些小程式,過程中也感受到相當的成就感!

最後,我決定給自己一個機會開拓眼界,讓未來的發展更加開闊——報名 Python 課程

 

選擇達內教育 Python 課程的原因

在決定要報名 Python 課程後,我比較了坊間許多教育機構,發現的課程內容非常完善。

相較於其他的教育機構,從入門到進階、甚至到就業都有完善的服務。在學習過程中,有任何問題也有線上專門解題的老師,提供快速解答的服務。這點也成功的替學員們省下不少時間,因此最終我選擇達內教育。

一步一腳印 從基礎到進階的扎實Python學習歷程

Python 課程,一開始先建立基礎概念。等到學員的 Python 入門底子打得夠深後,才會逐漸進展到更深的層次。

在進階的課程中,我們學會使用 Python 建立爬蟲系統,提供數據分析並搭配機器學習的概念,整合前、後端網頁,累積許多不同類型專案的練習經驗。整套課程學玩,就有能力獨自開發一個網站!

最後,看著自己從零開始一手打造的網站,成功上線後會有滿滿的成就感!

築夢踏實 成功錄取竹科工程師

藉由達內 Python 課程的扎實課程、老師的細心解惑,我 Python 的功力大大提升!也藉由經由達內教育團隊的輔導,我獨立完成的 Python 專案與面試模擬,我最後成功錄取竹科某間公司的資料分析工程師。當然也要記得學無止境,從達內結業不是結束,而是一個新的開始,最後也再次感謝達內教育全體同仁。

 

 

 

延伸閱讀:

人工智慧物件偵測演技術:YOLOv4,讓超速一眼就抓!(下)

人工智慧”蘭醫師”告訴你看醫生該掛哪科!再也不用盲目掛號了~

休息是為了走更長遠的路,所以人工智慧也是需要睡覺的~(上)

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