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[爆卦]chatbot範例是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇chatbot範例鄉民發文沒有被收入到精華區：在chatbot範例這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 chatbot範例產品中有4篇Facebook貼文，粉絲數超過8,126的網紅梅竹黑客松，也在其Facebook貼文中提到， 【企業工作坊 X 題目介紹｜LINE】 #2021梅竹黑客松開放報名 這次...我們有幸邀請到的的企業工作坊是...登登！#LINE 🎉 我們日常聯絡他人往往少不了 LINE，尤其在後疫情時代，更是透過LINE來拉近彼此的距離，想了解在疫情下如何透過 LINE打造數位新生活嗎？走過路過不要錯過，歡迎...

　同時也有1部Youtube影片，追蹤數超過6萬的網紅fishtv，也在其Youtube影片中提到，想知道機器人的全功能方式，請看這篇文章 https://www.facebook.com/fishotcom/posts/3274309402580983 擁有萬人訂閱教學⇢ https://fishot.com/r/ytgo/ 免費網紅教學影片⇢ https://fishot.com/r/yt4...

「chatbot範例」的推薦目錄
  • 梅竹黑客松

    chatbot範例 在 梅竹黑客松 Facebook 的精選貼文

    2021-09-19 20:55:26
    有 24 人按讚

    【企業工作坊 X 題目介紹｜LINE】
    #2021梅竹黑客松開放報名
    這次...我們有幸邀請到的的企業工作坊是...登登！#LINE 🎉
    我們日常聯絡他人往往少不了 LINE，尤其在後疫情時代，更是透過LINE來拉近彼此的距離，想了解在疫情下如何透過 LINE打造數位新生活嗎？走過路過不要錯過，歡迎你們揪團參加 梅竹黑客松所舉辦的LINE API說明的線上企業工作坊！🔥

    📍LINE 的題目如下：
    ▌主題
    藉由 LINE API 打造數位新生活

    ▌說明
    生活周遭有許多 場所 / 店家 / 群組 希望擁有屬於自己品牌的服務與用戶互動，尤其在疫情下的新常態生活更需要透過科技解決以上問題。
    本次將藉由每位同學的創意並透過 LINE 平台的技術打造應用服務，讓受到疫情衝擊的我們也能透過科技來拉近彼此間的距離。

    ▌以下為 LINE 平台技術開發文件
    1️⃣ Messaging API(Chatbot): https://developers.line.biz/en/docs/messaging-api/
    2️⃣ Login: https://developers.line.biz/en/docs/line-login/getting-started/
    3️⃣ LIFF: https://developers.line.biz/en/docs/liff/

    📍LINE 賽前工作坊資訊
    此次 LINE 工作坊的介紹將使用 Discord 軟體取代實體企業工作坊，參與者記得在工作坊開始前先下載並註冊帳號喔！

    ▌時間：10/16 (六) 14:00 ~ 17:00
    ▌軟體：Discord
    ▌流程：​
    10 mins 報到
    5 mins 開場介紹
    50 mins LINE Bot 基礎建置 (上半場)
    5 mins 休息
    50 mins LINE Bot 基礎建置 (下半場)
    5 mins 休息
    60 mins 進階開發、範例實作
    ​
    👉 使用軟體、需要選手建置的環境：
    - ​GitHub 帳號申請​ https://github.com/
    - CodeSanbox 帳號申請 https://codesandbox.io/
    - Node.js v16 下載 https://nodejs.org/zh-tw/download/current/
    - VSCode 編輯器下載 https://code.visualstudio.com/download
    -----------------------------------------------
    🔥 立即報名梅竹黑客松及賽前工作坊吧！
    ➡ https://signup.meichuhackathon.org/
    （建議使用電腦瀏覽網站）
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    〔合作企業〕台灣美光、原相科技、Supermicro、104資訊科技、LINE
    〔贊助企業〕國泰金控、羅技電子、NXP、奧義智慧科技、Garena、KKbox、Oracle、趨勢科技、Google、SHOPLINE
    #梅竹黑客松 #企業工作坊 #比賽資訊

  • Google Cloud

    chatbot範例 在 Google Cloud Facebook 的精選貼文

    2021-02-28 13:00:42
    有 10 人按讚

    #GoogleCloud #雲端新鮮事
    包括 Google Cloud 程式碼範例、資安線上研討會，以及更多 ☁️

    建立一個能向未來僱主回答你工作經歷的 chatbot，展示你的 Google Cloud 技術 → http://goo.gle/37RqJZw

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    chatbot範例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2018-01-14 18:33:53
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    [AI洞見]AI產業化還是產業AI化？我對於AI應用的看法

    by
    周存貹 2018.01.12

    有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？

    AI的研究已有50多年，近年在大量資料與機器運算關鍵技術突破等因素下，AI在應用上有極大的進展，其中最熱門的應用有無人車、AI醫療、AI金融與AI農業。

    AI的突破，最有名戰役堪屬AlphaZero，下棋下到天下無敵，事實上，AI也可以用來玩video遊戲呢! （筆者30年前用一台PC接攝影機對著另一台PC控制它的鍵盤，玩Tetris，也算做過AI吧?!）。

    AI的應用包羅萬象，例如：科學家用AI找其他太陽系行星，警察用來判斷嫌疑犯有沒有說謊，用臉部辯識為門禁把關，作家用AI幫忙寫哈利波特續集大綱，AI還可以寫現代詩集，作曲，編電影短片的劇本，維基百科用AI輔助編輯，AI報導體育新聞，AI作即時翻譯。

    對於一般人的日常生活，AI也有許多用途，例如: 購物網站很久以前就用AI推薦產品了 （最新的AI還可以對於同一個推薦商品，依據不同的客戶，用不同的推薦圖案），客服機器人（Chatbot），求職網站使用AI做職業配對，會計師事務所用AI大量閱讀合約，節省稽核人員的時間。在選舉期間，AI也被運用來預測某一地區政黨投票的傾向，AI的應用真是到了演化史上「寒武紀大爆發」的年代。
    活下來的AI公司

    有一部電影的名言， 「生命總會找到出路」，可是事實上，地球從有生命以來，99%的物種都消失了，現今的AI新創公司很多有可能會消失，就像2000年的網路泡沫。

    可是，就如同地球上的生物，絕種的雖然很多，存活下來的物種卻是越來越聰明，其中最聰明的物種──人類──主宰了整個地球，由此讓我們聯想會不會將來AI存活下來的新創公司，將主宰了整個產業？

    這是有可能的，但是機率很低，因為像Google跟Facebook這類的Internet巨人一定不會讓這種事情發生，不但如此，他們正在大量網羅世界上頂尖的AI工程師，讓自己再次走在新科技的浪頭上。

    現在AI的新創，跟2000年的新創所面臨的產業與環境的挑戰確有其相似與相異之處，相同的是沒有獲利但是估值很高，但不同的是當今的產業巨人，已經在做很多AI新創公司的事情（甚至我們可以說是模仿）。可以確定的是，當年的Internet幾乎影響了所有產業，現今的AI應該也很有可能。
    +AI比較可以找到「獲利」的應用

    所以什麼樣的AI新創會留下來? 什麼樣的AI應用會變成殺手級應用？很簡單，可以獲利的應用，可以「持續」獲利的應用，就能存活下來。

    本夢比是一時的，夢醒了，還是要付帳單啊？目前號稱AI的新創公司大部分都還在燒錢的階段，沒人知道何時會獲利，甚至開始獲利以後，可以維持多久的獲利？

    這種以AI新創為主，找到應用然後公司開始成長，我們稱之為AI+，也就是AI產業化，相對應的就是+AI，也就是「產業AI化」，筆者認為+AI是比較可以找到「獲利」的應用。

    譬如筆者所在的公司趨勢科技，全球最大的資安公司之一，就很快的把AI的想法跟技術，應用到公司的產品跟經營。我們利用機器學習來找垃圾郵件，辨別惡意檔案，網路異常流量分析，甚至，我們用機器學習來加強我們對客服的經驗，預測客戶流失的機率等等，這種+AI的模式 （把新科技導入公司），對於台灣產業是比較可行的方式。

    把機器學習導入公司某個產品或營運，不用開工廠做生產線，即使失敗了影響也不大，就算剛開始的成果不如預期，加入更多的數據，仍有很高的機會把成果提升。這種開發成本不高，成果可以持續改善的專案，對於台灣的企業應該是最佳的AI應用方式。

    至於怎麼樣可以在公司內部找到可以AI化的產品或應用呢？

    建議先參考別人已經在做的事情，譬如客戶流失預測、產品推薦預測、銷售目標預測、產品瑕疵預測、線上客服經驗提升，若是想做一點跟別人不一樣的，可以看看公司內部的營運有沒有已經有很多數位化的歷史資料，簡單用一下公有雲上的機器學習模型做個簡單的預測，配合原來流程，再與既有資料相互驗證，就知道有沒有幫助了。

    由於很多資料科學家跟工程師正努力把機器學習門檻降低，在加上Internet上面也有很多範例，一般企業應該是有機會獲得AI的能力做到+AI的。
    我們就不要做AI+了？

    AI+需要投入大量的技術研發，加上何時獲利的未知，所以是不是我們就不要做AI+了？

    筆者認為要做可以，但是要挑著做；譬如無人車，投入成本高，法律規範多，回收期未定，國外大公司以經建立技術門檻，很難跟他們競爭。又譬如臉部辨識 （或影像辨識），國際上很多這樣的比賽，中國隊伍總是有著非常亮眼的成績，在加上他們資料量大，辨識率一定比別人好。

    「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是台灣最有機會的領域

    筆者認為 「AI醫療」 跟「AI金融產品預測」應該是我們台灣最有機會進入的產業領域，因為我們有全世界最好的健保系統，有大量的資料，一個等者科學家去挖掘的大金礦，一旦有成果，對大眾健康，社會成本等等，有著巨大而正面的影響。

    至於「AI金融產品預測」，很多資料也都公開，即使沒公開的也買得到，如果我們可以做出「金融商品神預測」，那得到的利潤將將是十分可觀的。這兩個方向有幾個共通點: 市場超大，可以容納較多廠商；利潤超大，可以持續進步跟擴張；賣到全世界，不用擔心台灣市場太小；投入成本相對小，我們可以跟目前的產業巨人競爭。
    結語

    過去台灣有很多優秀的AI人才被國外其他公司重用，如果台灣本身就可以有產業讓他們在地發光發熱多好！ 期許不管是AI+或者+AI，台灣能夠在這次AI的浪潮上，再攀高峰，再造奇蹟。

    資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/47704/ai+-ai-bubble

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