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AI 的 3 種學習形式:不同的目標功能,不同的訓練方式——《 AI 世代與我們的未來》

聯經出版_96
・2022/12/27 ・2368字 ・閱讀時間約 4 分鐘

搭配不同的任務,人工智慧的應用方式也不一樣,所以開發人員用來創造人工智慧的科技也不一樣。這是部署機器學習時最基礎的挑戰:不同的目標和功能需要不同的訓練技巧。

機器學習最基礎的挑戰:不同目標和功能需配合不同訓練技巧。圖/Pexels

不過,結合不同的機器學習法,尤其是應用神經網路,就出現不同的可能性,例如發現癌症的人工智慧。

機器的 3 種學習形式

在我們撰寫本章的時候,機器學習的三種形式:受監督式學習、不受監督式學習和增強式學習,都值得注意。

受監督式學習催生了發現海利黴素的人工智慧。總結來說,麻省理工學院的研究人員想要找出有潛力的新抗生素,在資料庫裡放入二千種分子來訓練模型,輸入項目是分子結構,輸出項目是抑菌效果;研究人員把分子結構展示給人工智慧看,每一種結構都標示抗菌力,然後讓人工智慧去評估新化合物的抗菌效果。

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這種技巧稱為受監督式學習,因為人工智慧開發人員利用包含了輸入範例(即分子結構)的資料集,在這裡面,每一筆數據都單獨標示研究人員想要的輸出項目或結果(即抗菌力)。

開發人員已經把受監督式學習的技巧應用於許多處,例如創造人工智慧來辨識影像。為了這項任務,人工智慧先拿已經標示好的圖像來訓練,學著把圖像和標籤,例如把貓的照片和「貓」的標籤,聯想在一起,人工智慧把圖片和標籤的關係編碼之後,就可以正確地辨識新圖片。

貓貓!圖/Pexels

因此,當開發人員有一個資料集,其中每個輸入項目都有期望的輸出項目,受監督式學習就能有效地創造出模型,根據新的輸入項目來預測輸出項目。

不過,當開發人員只有大量資料,沒有建立關係的時候,他們可以透過不受監督式學習來找出可能有用的見解。因為網際網路與資料數位化,比過去更容易取得資料,現在企業、政府和研究人員都被淹沒在資料中。

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行銷人員擁有更多顧客資訊、生物學家擁有更多資料、銀行家有更多金融交易記錄。當行銷人員想要找出客戶群,或詐騙分析師想要在大量交易中找到不一致的資訊,不受監督式學習就可以讓人工智慧在不確定結果的資訊中找出異常模式。

這時,訓練資料只有輸入項目,然後工程師會要求學習演算法根據相似性來設定權重,將資料分類。舉例來說,像網飛(Netflix)這樣的影音串流服務,就是利用演算法來找出哪些觀眾群有類似的觀影習慣,才好向他們推薦更多節目;但要優化、微調這樣的演算法會很複雜:因為多數人有好幾種興趣,會同時出現在很多組別裡。

影音串流服務利用演算法,進而推薦使用者可能喜歡的節目。圖/Pexels

經過不受監督式學習法訓練的人工智慧,可以找出人類或許會錯過的模式,因為這些模式很微妙、數據規模又龐大。因為這樣的人工智慧在訓練時沒有明定什麼結果才「適當」,所以可以產生讓人驚豔的創新見解,這其實和人類的自我教育沒什麼不同——無論是人類自學或是人工智慧,都會產生稀奇古怪、荒謬無理的結果。

不管是受監督式學習法或不受監督式學習法,人工智慧都是運用資料來執行任務,以發現新趨勢、識別影像或做出預測。在資料分析之外,研究人員想要訓練人工智慧在多變的環境裡操作,第三種機器學習法就誕生了。

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增強式學習:需要理想的模擬情境與回饋機制

若用增強式學習,人工智慧就不是被動地識別資料間的關聯,而是在受控的環境裡具備「能動性」,觀察並記錄自己的行動會有什麼反應;通常這都是模擬的過程, 把複雜的真實世界給簡化了,在生產線上準確地模擬機器人比較容易,在擁擠的城市街道上模擬就困難得多了。

但即使是在模擬且簡化的環境裡,如西洋棋比賽,每一步都還是會引發一連串不同的機會與風險。因此,引導人工智慧在人造環境裡訓練自己,還不足以產生最佳表現,這訓練過程還需要回饋。

西洋棋比賽中的每一步會引發一連串機會與風險。圖/Pexels

提供反饋和獎勵,可以讓人工智慧知道這個方法成功了。沒有人類可以有效勝任這個角色:人工智慧因為在數位處理器上運作,所以可以在數小時或數日之內就訓練自己幾百次、幾千次或幾十億次,人類提供的回饋相比之下根本不切實際。

軟體工程師將這種回饋功能自動化,謹慎精確地說明這些功能要如何操作,以及這些功能的本質是要模擬現實。理想情況下,模擬器會提供擬真的環境,回饋功能則會讓人工智慧做出有效的決定。

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阿爾法元的模擬器就很簡單粗暴:對戰。阿爾法元為了評估自己的表現,運用獎勵功能,根據每一步創造的機會來評分。

增強式學習需要人類參與來創造人工智慧的訓練環境(儘管在訓練過程中不直接提供回饋):人類要定義模擬情境和回饋功能,人工智慧會在這基礎上自我訓練。為產生有意義的結果,謹慎明確地定義模擬情境和回饋功能至關重要。

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

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聯經出版_96
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聯經出版公司創立於1974年5月4日,是一個綜合性的出版公司,為聯合報系關係企業之一。 三十多年來已經累積了近六千餘種圖書, 範圍包括人文、社會科學、科技以及小說、藝術、傳記、商業、工具書、保健、旅遊、兒童讀物等。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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影片太長沒時間看?學習、追星必備神器!長影片總結、外語影片翻譯快速搞定!
泛科學院_96
・2024/03/02 ・3781字 ・閱讀時間約 7 分鐘

「抱歉,我無法幫助提供關於特定 YouTube 視頻的摘要或重要觀點。」—— MaxAI

「 Sider 無法總結沒有字幕的影片。」—— Sider

「很抱歉,無法獲取您提供的 YouTube 影片的字幕資料,因為該影片已禁用字幕功能。請確認影片設置並開啟字幕,或者提供另一個可以分析的影片連結。」—— Video Summarizer

不是啦,怎麼全翻車了啦,這些 YouTube 的總結工具全都是垃圾⋯⋯嗎?

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先別急著罵,你有看到上面寫著「沒有提供字幕,無法分析」嗎?

常見的 Youtube 總結 AI,都是靠影片的字幕做分析,但如果影片沒有 CC 字幕,那這些 AI 就毫無用武之地了⋯⋯嗎?

欸不是喔,比如這支 16 年的 Bass 教學,聰明的 MaxAI ,就用下方網友留下的 5000 多則留言,總結出影片在說什麼。

這不是總結影片好嗎!我需要的是影片總結,不是總結網友討論!

而且,最需要影片總結的,不就是那些沒字幕,又看不完的超長直播影片嗎?

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像是泛科學院隔周四中午 12:30 的直播,含金量極高,講得都是最新 AI 新聞,但你可能非常忙,一秒鐘幾十萬上下,連一小時都抽不出來看重播,這時候,就非常需要影片總結服務。

那這些沒字幕的影片該怎麼辦?現在 AI 辨識語音也很厲害啦,就先語音辨識,再把這些辨識結果交給 ChatGPT 之類的 AI 做逐字稿分析不就好了嗎?

接下來,我想要分享兩個我覺得好用且免費的語音轉文字的 AI , Whisper JAX 跟 Memo AI。

Whisper JAX

先來說說 whisper JAX,你可以直接 google 搜尋就能找到,不用註冊也不用費用,點進去就可以直接使用。

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如果你懶到連搜尋都不想按,可以直接點擊 whisper JAX 的連結

語音轉文字的 AI 有很多,像之前介紹的 Vocol AI 就是,Whisper JAX 除了免費且逐字稿品質不差,更重要的是 Whisper JAX 只要輸入 Youtube 影片連結,就能完成逐字稿啦!

首先,點選上面的【Youtube】。

在這邊輸入 Youtube 影片的連結。

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下面選擇【transcribe】,按下送出鍵。

全都擠在一起是要怎麼看啦!別急著罵啊,這是錯誤示範,提醒大家在送出前,要把下面這個【Return timestamps】勾起來,才會跑出有時間序的分段內容。

Whisper JAX 雖然有翻譯【translate】功能,但只能翻譯成英文,不過問題不大,只要有了逐字稿一切都好辦。

Memo AI

覺得 Whisper JAX 還要把逐字稿貼到其他地方分析很麻煩,或是看英文影片,需要品質好的翻譯字幕嗎?

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別擔心,我跟你有同樣的想法,接下來介紹的 Memo AI,不只有 Whisper JAX 的所有功能,還可以串其他語言模型,讓你三個願望,一次完成。

首先,到官網下載 Memo AI 。

安裝完後打開 Memo AI,會看到鍵入金鑰的畫面。

這時候就要到官網註冊,註冊後在這邊填入 email 送出,然後到你註冊的信箱收信,就會看到 Memo AI 寄了金鑰給你,複製金鑰輸入 Memo AI,就可以使用啦。

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進入 Memo AI 能看到上面有輸入 Youtube 連結的地方,輸入後點轉譯,就會看到設定畫面。

這邊可以選擇原本檔案的語言,可以直接用自動偵測就好。

品質的部分,免費版只能用極速跟均衡,只有購買 pro 版的才能用高品質,不過對一般人來說,均衡就已經很夠用了,而且,Memo AI 的模型是在本機電腦上運作,如果你的電腦不夠好,也跑不出來。

最後,選擇是否用 GPU 加速,有的話可以選一下。好啦,現在按下轉寫,就會開始製作影片逐字稿了。

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完成逐字稿後,你可以在右上方選擇翻譯,這樣就會把整份逐字稿翻譯成你想要的語言了,翻譯的方式有免費的 google 翻譯,也可以自己串 API 用 ChatGPT 翻譯。

而在主畫面下方,你會看到總結的按鈕。

點下去會要你設定 API。

這時候你就要登入 OpenAI 的官網,取得 API KEY 後複製到【翻譯設置】中的 OpenAI。

左邊是輸入 API KEY 的欄位,右邊是輸入代理伺服器的位置,一般來說留空白就可以了。

現在按下總結鍵,影片總結就完成啦!

MemoAI 結合了 ChatGPT 之後,除了可以將影片內容做總結,他還能生成 AI 心智圖,看起來非常厲害對吧,好啦其實就是有結構的列點整理,對我來說,這比摘要還要容易閱讀。

另外,Memo AI 還可以將字幕匯出,直接把英文字幕跟翻譯好的中文字幕同步顯示,這下子看 Youtube 還可以學外語,把滑手機看影片,一秒就變成富有教育意義的活動。

現在,我們可以抬頭挺胸的看 YT 影片了。

既然 Memo AI 這麼好用,誰還需要 Whisper JAX ?

誰想得到 A 編居然還在用十年前的筆電,根本跑不動 Memo AI,而 Whisper JAX 就成了他唯一的選擇。

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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社群行銷、小編福音!Canva AI 免費設計工具登場
泛科學院_96
・2024/02/27 ・2169字 ・閱讀時間約 4 分鐘

知名的線上設計平台 Canva 開放了基於人工智慧設計工具 Magic Design 免費給大家試用,號稱 AI 可以幫你製作簡報投影片、社群行銷圖片、限時動態短片、傳單海報,甚至是 T-shirt 設計等等,一切都只需要一句話或一張圖就會自動完成,真的有那麼方便嗎?

我們今天的影片就帶著大家來測試整個設計流程吧:

首先我們要先將 Canva 的介面改成英文介面,取得測試的資格。使用 Gmail 帳號登入 Canva 之後,點選右上角的名字圖示,找到帳號設定,然後將語言改成 English (US),接著點一下左上角的 Canva 圖示回到首頁之後,我們直接搜尋 Magic Design 這個關鍵字,如果你有看到 Try Magic Design 就可以用囉!

接著我們點選右邊的 Insert Media 按鈕,再來選擇 Choose file,可以上傳你要製作的原始素材圖片。

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上傳之後系統會分析素材內容,提供七個不同的樣板供你選擇,就我自己的測試,會出現包括 Instagram 貼文配圖、影片、Pinterest 配圖、Facebook 封面圖、 Youtube 影片縮圖、賀卡、傳單、Facebook 貼文配圖、等等等。 

但若生成的樣板沒有你需要的形式,可以點選左上方的 Category 選單,尋找你需要的圖片用途,比如我這邊挑選 Social Media 的 Instagram Post,就會只推薦正方形的 IG 貼文配圖格式,另外也可以點選右上方的 Style 下拉選單,變更設計的氛圍 Vibe 或配色風格 Style,好了之後點選 See Result 就可以看到不同的氛圍配色以及不同型態的結果囉。

如果你有看到喜歡的設計,點選圖片之後再點選 Customize this template 進入編輯頁面,點兩下文字元件修改成適合的內容之後,點選右上角的 Share 按鈕,找到裡面的 Download,File Type 檔案格式預設是 PNG,確認沒問題就可以點選 Download 下載圖片囉。

我自己試用下來,因為每次生成的樣板都不相同,每次點 See Result 都有一種開獎的感覺,我覺得非常適合給需要很多靈感的創意工作者,比如社群小編,或者產品企劃等等。

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今天要分享的第二招是將 Canva 與 ChatGPT 結合,來玩一套組合拳。

逢年過節大家總是會製作賀卡或賀圖送人,比如我想來製作一張端午節的賀卡,但我不想要一張圖傳給一百個人,我要讓每一張圖片都有不一樣的端午賀辭,還打上對方的名字,這樣不就留下好印象了。

首先,我們開啟 ChatGPT,

請幫我生成 10 句不同的端午節賀辭,另外生成 10 個不同的人名,呈現的方式為帶編號的表格。

GPT 會除了生成端午賀辭之外,也可以找適合的插圖,

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請推薦我幾張端午節的應景圖片, 顯示圖片請透過 markdown 語法 (https://source.unsplash.com/960×640/?<關鍵詞>)

挑一張喜歡的圖,右鍵點選下載下來。

接著我們回到 Canva,啟動 Magic Design,Insert Media,點選上傳剛剛下載的圖片。在 Category 選擇 Social Media 的 Facebook Post,挑選一個喜歡的,點開之後跟上一個範例一樣點選 Customize this template,進入編輯畫面之後首先調整一下賀卡的用語,比如我改成親愛的 xx 吾友,中間保留賀辭的空位,後面加上「泛科學院敬上」。

好了之後,我們在左邊的功能選到找到 Apps 裡面的 Bulk Create 功能。這邊顯示這是需要專業版,你可以啟用試用 30 天,如果是學生或老師的話可以申請教育帳號,非營利組織工作者可以申請公益帳號,獲得專業版的功能。

我換一帳號來做,我們點選 Enter Data Manually,將 ChatGPT 的端午賀辭貼上,人名當然你也要稍微調整一下,為了辨識方便,我把上面的標題改成 Name 跟 Words,好了之後點選 Done 按鈕。

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接著到人名的元件上點選右鍵,選擇 Connect to Name,主要的賀辭點右鍵,選擇 Connect to words,點選 Continue,確認合成,Generate,客製化的端午節貼圖就做好囉!

Magic Design 還可以做簡報,在首頁開一個新的 Presentation,進入簡報畫面之後,右下角的星星圖示點開,選擇 Magic Design,只需要給他幾個關鍵字,他就可以快速製作幾張簡單的範本,比如我這邊輸入,端午節,划龍舟,粽子,龍舟,好了之後點選 Enter,只需要幾秒鐘,Canva 就會生成八頁左右的簡報可供使用,內容圖片與文字也是有一些基礎的描述,不過目前看起來有點可惜還只能顯示英文,不過我很期待這個功能後續的發展,或許可以跟 Gamma 或者 Power point 一拼。

今天分享了 Canva 的 Magic Design 的 AI 設計樣式生成、ChatGPT 與 Canva 的文字合併技巧另外還稍微帶到簡報生成的功能,你覺得哪一個技巧對你最實用呢?

  1. Magic Design 生成社群行銷圖片
  2. ChatGPT 結合 Canva 的大量圖片製作
  3. Magic Design 關鍵字生成投影片模版

請你在下面留言與我分享你的看法!

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