AI 魔法教室-邱允文

  🧠 一、AI 基礎理論 AI 基礎理論是理解人工智慧如何運作的根基，它涵蓋了從符號邏輯到現代深度學習的發展歷程。 核心理論與步驟詳解： 定義與分類 (Definition & Classification)： 細節： 區分 弱人工智慧 （Weak AI，專注於單一任務，如圖像辨識）和 強人工智慧 （Strong AI，具備人類心智般的通用智慧）。 提示詞/概念： 符號主義（Symbolism）、聯結主義（Connectionism）、圖靈測試（Turing Test）。 知識表示與推理 (Knowledge Representation & Reasoning)： 細節： 早期 AI 透過規則、邏輯和語義網路來表示知識，並使用邏輯推理來解決問題。現代 AI 則更多依賴數據驅動的模式識別。 提示詞/概念： 專家系統、IF-THEN 規則、貝葉斯網路。 學習機制 (Learning Mechanisms)： 細節： AI 透過不同的方式從數據中學習，包括監督式學習（有標籤數據）、非監督式學習（無標籤數據）和強化學習（試錯）。 提示詞/概念： 損失函數（Loss Function）、梯度下降（Gradient Descent）、反向傳播（Backpropagation）。 案例分析與 Prompt 範例（天藏地酒 藝術瓶雕）： 案例 AI 基礎應用情境 細節與步驟說明 Prompt 示例 (繁體中文) 案例 1 瓶雕主題風格分類 (弱 AI 應用) 訓練 AI 辨識不同藝術瓶雕的風格，如「傳統龍鳳」、「現代抽象」或「人物肖像」，實現自動歸檔。 Prompt 示例： 請定義「巴洛克風格」天藏地酒瓶雕的五個核心視覺特徵（如：裝飾華麗、立體感強、動態曲線）。 案例 2 瓶雕工藝故障排除 (專家系統) 建立一個基於規則的系統，根據工藝參數（如雷射功率、雕刻深度）判斷常見的雕刻失敗原因。 Prompt 示例： 如果雷射功率為 80% 且雕刻深度設定為 0.5 毫米，但玻璃表面出現輕微熔融痕跡，請列出三個可能的原因（以 IF-THEN 規則格式呈現）。 案例 3 瓶雕設計熱度學習 (強化學習概念) 假設 AI 根據市場反饋調整瓶雕設計的某個參數（如色彩飽和度），目標是最大化客戶滿意度得分。 Prompt 示例： 請描述一個簡單的獎勵機制...

  🛠️ 一、AI 神助攻工廠教學與宣導短影音實作 利用生成式 AI 快速製作工廠安全、SOP 教學或企業宣導短片，加速員工培訓與資訊傳播。 步驟詳解： 內容腳本生成 (Script Generation)： 細節： 使用 LLM 根據教學主題（如新機台操作、工安規範）生成短片腳本，包含場景、對話和鏡頭描述。 提示詞/概念： 簡潔有力、鏡頭語言、目標觀眾（Target Audience）。 視覺素材生成與選定 (Visual Asset Creation)： 細節： 利用圖像或影片生成 AI（如 Midjourney、Sora 等概念）生成與腳本相符的背景、機台特寫、操作流程圖或虛擬人物素材。 提示詞/概念： 產品示意可視化、鏡頭角度、統一畫風。 語音與影片合成 (Voice-over & Video Synthesis)： 細節： 使用 AI 語音合成（TTS）生成配音，並利用影片編輯 AI 將腳本、視覺素材和音軌自動合成、剪輯成符合短影音（如 30-60 秒）節奏的影片。 提示詞/概念： 節奏控制、字幕生成、BGM 搭配。 案例分析與 Prompt 範例： 案例 情境描述 細節與關鍵點 Prompt 示例 (繁體中文) 案例 1 新機台操作 SOP 教學 製作 45 秒的短片，指導員工如何安全啟動和關閉一台新型 CNC 機床。強調步驟清晰、語氣專業。 Prompt 示例 (腳本)： 請為新型 XYZ-2000 CNC 機床的「安全啟動與關閉流程」撰寫 45 秒短影音腳本。需包含 5 個關鍵步驟，每個步驟強調操作安全，使用專業但簡潔的口吻。 案例 2 工廠 5S 宣導片 製作 30 秒短片，用活潑的動畫風格宣導工廠「整理、整頓、清掃、清潔、素養」的重要性。 Prompt 示例 (圖像/影片)： 生成一個動畫風格的廠區畫面，一個可愛的擬人化機器人正在將工具整齊地放回工具箱中，背景乾淨明亮。 案例 3 產品品質檢測標準 製作 60 秒短片，展示某電子元件的瑕疵判定標準，用於新進品管人員培訓。 Prompt 示例 (腳本)： 請為「電子元件 A123 焊點瑕疵判定」撰寫 60 秒教學短片腳本。需包含：1. 正常焊點特寫；2. 冷焊、虛焊、短路三種瑕疵的辨識點；3. 判定標準。 🌐 二、AI 網頁生成打造產品型錄官網實作 利用 AI ...

  📌 鑑別式AI的原理與應用-剖析電腦視覺解決方案的常見類型 一、機器學習技術理論與案例 技術理論 ： 機器學習透過演算法讓電腦從資料中學習模式，無需明確程式設計。其核心包括監督學習（分類、迴歸）、無監督學習（聚類、降維）和強化學習（透過獎勵機制優化決策）。模型訓練依賴特徵工程（提取資料關鍵屬性）和最佳化演算法（如梯度下降）。 案例1：信用卡詐欺偵測 步驟細節 ： 資料收集 ：收集交易記錄（金額、時間、地點、使用者行為模式）。 特徵工程 ：提取高頻交易、異地登入等異常特徵。 模型訓練 ：使用XGBoost演算法在歷史詐欺資料上訓練分類模型。 即時偵測 ：部署模型到交易系統，攔截可疑交易（如短時間內多次大額消費）。 Prompt範例 ： 提示詞：分析使用者交易行為，辨識潛在詐欺模式 輸入資料：用戶ID、交易時間、金額、IP位址 輸出結果：詐欺機率評分（如0.92表示高風險） 案例2：醫療影像診斷輔助 步驟細節 ： 數據標註 ：醫師標註CT影像中的腫瘤區域。 模型選擇 ：採用U-Net卷積神經網路進行像素級分割。 訓練優化 ：透過資料增強（旋轉、翻轉影像）提升模型泛化能力。 臨床應用 ：模型標示可疑病灶，供醫師覆核（如肺結節檢測準確率達95%）。 Prompt範例 ： 提示詞：從胸部CT定位肺結節並分類 輸入資料：DICOM格式影像 輸出結果：結節位置座標、惡性機率（如0.85） 案例3：零售用戶行為預測 步驟細節 ： 資料整合 ：合併使用者瀏覽、購買、退貨記錄。 特徵建構 ：計算使用者偏好品類、購買週期等指標。 模型部署 ：使用LightGBM預測使用者流失風險。 介入策略 ：對高流失風險用戶推播優惠券（如30天內未購買用戶觸發行銷）。 Prompt範例 ： 提示詞：預測用戶次月復購機率 輸入資料：使用者ID、歷史訂單、瀏覽時長 輸出結果：復購機率（如0.73）、推薦商品ID 二、鑑別式AI的原理與應用 原理 ： 鑑別式AI（Discriminative AI）透過學習輸入資料與輸出標籤的條件機率分佈（P(y|x)）進行分類或回歸任務。其核心模型包括支援向量機（SVM）、決策樹、邏輯迴歸及神經網絡，直接最佳化決策邊界以區分資料類別。 案例1：天藏地酒藝術瓶雕材質分類 步驟細節 ： 資料擷取 ：拍攝瓶雕高清影像（不同角度、光線條件）。 特徵提取 ：使用Res...