【陳宗興老師：建模成本最貴，服務才是王道】

#善用你具有的程式設計能力邁入AI產品開發

🤔如果...
已經具有一個程式語言的設計能力，如Python或者C#或者Java/Ruby等，您可以發揮您的專案，借助現有的人工智慧服務平台，進行AI系統整合構思與架構，並且在低成本與穩定與安全性的考量下，快速完成您的AI產品開發。

🤔例如...
我想開發一個結合Line Bot聊天室的人機介面，讓使用者可以借助Line直接詢問想資料的區域與特約藥局現有口罩存量狀態。透過Line採用聊天方式進行資料查閱與回應。無須借助選單式的功能表操作方式進行 。您又該如何實現這樣的具有自然語言解析能力AI配合的即時性口罩查詢智能查詢聊天室開發?

當我們想實踐一個《聊天機器人自然語意查詢即時剩餘口罩系統》我們需要整合那些技術規範?

1⃣需要具配有HTTP通訊協定開發與整合的能力
2⃣具備有開發RESTful API介接服務的能力
3⃣具備有Line Messaging API服務介接能力
4⃣SQL Server SSIS整合服務Package開發能力
5⃣SQL Server Agent自動化排程管理能力
6⃣Azure LUIS.ai訓練建模能力(自然語意分析建模)
7⃣SQL Server資料庫OLTP處理能力
8⃣Open API資料JSON文件分析能力

#文中將附上如何實現及時口罩人工智慧聊天機器人架構

如上面所列只是一個參考架構，當然可以有不同的解題架構進行設計。我只想說明的一點就是:

《實踐一個AI應用系統的整體架構，是一個整合系統開發，絕非單一程式或者單一經驗即可完成。》

不要小覷你已經具有的程式開發經驗與能力，因為這些經驗都將是實現一個AI系統不可或缺的角色與能力。

#跟陳宗興老師一同學習
◎課程主題：C#介接LUIS.AI自然語意解析
◎課程連結：https://bit.ly/3cw75St

資料科學，資料分析無疑是近幾年相當熱門的技術，最早期聽到它的應用應該是在一個銀行客戶那邊聽到的，銀行有龐大的客戶信用資料，他們是如何分析你的消費與還款的習慣然後來找出信用良好的客戶給予貸款? 當年聽到的技術名詞是-資料探勘。

現在的大數據應該不侷限於銀行了，消費型的電子商務網站，客戶購物的資料也很龐大，這些資料要如何處理與分析？

Udemy 這堂資料分析的課程非常講究實務操作，它會教你

1. 如何清理與準備你的資料做分析
2. 如何準備基本的資料視覺化
3. 如何將你的資料塑模
4. 如何 curve-fit 你的資料

講師會教你使用以下工具

1. SQL
2. SSIS
3. Tableau
4. Gretl

這門課在 Udemy 相當熱門，4.5顆星，一萬七千多人參加這堂課

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