文、Simi 生成式AI的崛起，使得從插畫到產品設計，甚至是遊戲美術，越來越多的創作過程開始借助AI的力量來提高效率和加速創意的實現。這樣的發展也引發了一個重要的問題：在AI逐漸參與設計過程的同時，人類設計師的角色應該如何定位？設計師與AI的關係值得深刻去探索。 數位設計師與AI的融合現況 (1) AI替代完成低階設計任務 AI可以完成一些重複性高、技術性的工作，例如基本的圖像編輯、排版、以及簡單的素材設計等。這些技術性工作由AI處理後，設計師能夠從繁瑣的操作中解放出來，專注於更具創意性和策略性的部分，如設計理念的發展和整體風格的把握。 (2) 人機共同構思進階設計概念 雖然AI也能協助快速生成多種概念，讓設計師從中選擇最符合需求的方向，然後再加以修改和深化，但前提是人類對AI生成的內容能保持批判性的思維，而不僅僅是接受AI給出的結果。根據研究顯示，AI對於低創意者有較大增強效果，而高創意者的能力仍優於AI。因此，設計師應了解AI在創意過程中能提供的輔助有限，真正的創新仍然需要人類的共同參與。 (3) 人類對AI生成物的觀點 雖然AI能夠快速生成各類設計元素，但人類對AI生成內容的偏見是影響設計決策的重要因素之一。這種偏見可能源於對AI生成品質的不信任，或者是認為AI缺乏人類的創造性和情感深度。以日前可口可樂的AI廣告為例，這支廣告運用了AI技術來創作視覺效果，但有許多消費者表示對這些創意的人性化存疑。部分消費者認為，AI生成的廣告缺乏品牌特有的情感連結，無法引發與觀眾之間的共鳴。 (4) 人類自主性與著作權分配 前面提出的可口可樂案例中，有人認為用AI不需要特別講出來，以免引起偏見。當前的研究確實指出，人類在知道某些內容是由AI生成時，往往對其品質產生偏見，認為它缺乏人性化和創造力。 然而，我認為這樣的態度可能並不完全正確。如果AI純粹是工具之一，那麼就像平面設計師不會特別強調自己使用Photoshop或Illustrator一樣，使用AI工具不一定需要過度標榜，重要的是作品本身的創意與品質，而非使用的工具。然而，目前的爭議性在於AI學習的對象為人類創作者，而這有可能會傷害這些創作者的權益。因此，我認為在使用AI協作時，應該要在說明部分由AI生成的同時，著重於人類在創作過程中的貢獻之處。 設計師自主性的維護與強化 設計師的自主性在AI時代尤為重要，因為AI的自動化功能很容易讓人產生依賴。要維護自主性，設計師需要掌握如何有效利用AI生成的素材，並在此基礎上發揮創意、提出洞見。這不僅僅是技術操作，更是設計師如何在創作過程中保持批判性思維和主動性的關鍵。 (1)AI生成內容不是最終結果 設計師在AI生成的初稿中看到的是無限的可能性，而非固定的結果。透過對生成內容的重構與修訂，設計師可以找到屬於自己的創意視角，並賦予作品更多的人文深度和情感表達。例如，AI可以生成多個版本的設計元素，而設計師則需要從中挑選、結合、甚至重新構思，以創造出符合專案需求且具有個人風格的作品。 (2)與AI的有效溝通方式 此外，設計師還應該注重與AI的有效溝通，通過精確的提示語來引導AI生成出更符合自己設計意圖的內容。設計師越是能夠準確描述自己的需求，AI的輔助效果就越明顯，能幫助設計師在創作過程中保持主動性和掌控力。 設計師自主性的維護還涉及持續學習和適應新技術的能力。AI工具不斷更新，設計師需要保持對新技術的敏感度，並學會如何將這些新技術融入自己的創作流程中。這種學習過程不僅能提高設計師的技術水平，也能確保在AI日益強大的時代，設計師的價值和不可替代性得以彰顯。 人類設計師的核心價值 雖然有點老生常談，但AI沒有實體且不具主動性，所有的情感體驗都必須由人類輸入。雖然當前對與機器人視覺與觸覺等研究都在持續進行中，但像是「意識」這種人類自己也搞不太清楚的東西就別談要去模擬了。 設計的核心在於創意和情感表達，而這些特質往往來自於設計師個人對生活的體驗、對文化的理解，以及對人性情感的洞察。這些元素讓設計作品能夠打動人心，與觀眾產生共鳴。即使AI能夠生成精美的圖像或提供技術上的協助，但它缺乏對人類情感的深層理解，也無法在創作過程中主動融入人性化的表達，需要人類的引導。 那麼回到本文的重點，人類設計師與AI究竟應該保持什麼樣的關係？我看過很多研究，有些將人機關係譬喻為助理：人類指派任務，機器去執行；有些則比作為夥伴：人機互相平等，共同協作。 我們總是面臨許多消磨心智的瑣事，在可信度足夠的情況下，這些工作如果能交派給AI也是好事，這樣的安排雖然不能直接提升創意品質，但確實能顯著提升工作效率，讓人類有更多時間專注於創意的深度與品質提升。如果我們希望在人機協作的情境下達到創意品質的提升，並遵循當前所倡議的「以人為本的AI」原則，那麼人類和AI之間的關係就不完全平等。 我認為在未來的AI人機協作中，人類應該將AI視為思維的延伸，並清楚了解在不同情境下該如何有效驅動AI。人類對AI應該保持有界限的信任，在雙向溝通下依靠AI來輔助自身發展，但同時保持自主性，避免對AI產生過度的情感依附，這樣才能確保AI真正地發揮作用，並讓人類的創造力在這種協作中得以最大化發揮。 ⭐點我加入官方LINE，獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Simi 科技的快速進步使數位轉型成為各行各業的趨勢，市場需求、客戶期望和工作方式都在變化，也深刻影響了設計師的職業道路。雖然並非所有設計師都必須全面數位轉型，但掌握數位技能已成為提升競爭力的關鍵。本文將探討數位轉型對設計師的影響，分析為何需要轉型、哪些人需要轉型，以及設計師應如何適應這種趨勢。 數位設計師的持續轉型 當然不是所有的設計師都必須都跟著數位浪潮起伏。對於傳統設計師，例如：手工藝設計師、傳統手繪畫家或雕刻家而言，他們的工作主要依賴於手工技巧和物理材料，對於這些設計師來說數位轉型可能不是必需的，但可考慮數位工具來輔助創作或推廣作品。但殘酷的現實是，除非是純粹興趣不以此為生，否則往往在這一類型中可能只有佼佼者得以倖存，其餘仍面臨轉型甚至轉行的問題。 而數位設計師，如：UI/UX設計師、數位插畫家、動畫師等，他們的工作環境已經高度數位化，數位轉型對他們而言是必要的。自由接案者和小型工作室則需要擴大他們的服務範圍，提供更多元的數位解決方案，以吸引更多的客戶。 何謂數位轉型？ 數位轉型就是透過引入先進的數位技術和工具，重新構建和優化傳統的方法和流程，以適應不斷變化的市場需求。 1.設計工具數位化 工具數位化是數位轉型的基礎。傳統上，設計師可能依賴手繪草圖和實體模型來表達創意。然而，隨著電腦技術的普及，數位設計軟體如 Adobe Photoshop、Illustrator、Sketch 和 Figma 等，已成為設計師的必備工具。這些軟體提供了豐富的功能，讓設計師能夠更精確地操控圖形、色彩和排版，同時也大大提升了修改和共享的便利性。 2.雲端協作和遠端工作 這徹底改變了設計師的合作方式。過去，團隊協作常受限於地理位置，但現在透過雲端平台，設計師可以與全球的團隊和客戶即時共享設計稿，進行同步協作。團隊成員可以同時編輯同一份設計文件，提高工作效率、縮短專案週期。 3.新的設計形式 用戶體驗（UX）和用戶介面（UI）設計的崛起，也是設計產業數位轉型的重要體現。隨著智慧型手機和各類數位產品的普及，企業對優質 UX/UI 設計的需求日益增長。設計師需要具備以用戶為中心的設計思維，深入了解用戶需求和行為，創作出直觀、易用且令人愉悅的產品。例如，一款成功的手機應用程式，不僅需要美觀的視覺設計，更需要流暢的操作體驗，這直接影響到用戶的滿意度和產品的市場表現。虛擬實境（VR）和擴增實境（AR）技術的發展，開闢了設計的新領域。設計師可以為用戶提供沉浸式的體驗，創造全新的互動方式。 4.新的設計方式 人工智慧（AI）和機器學習技術的應用，為設計產業帶來了新的契機。設計師可以利用 AI 工具，自動化地完成一些重複性工作，將更多時間投入到創意和策略思考上。大數據驅動的設計決策也是數位轉型的重要一環。透過數據分析，設計師可以更深入地了解用戶行為和偏好，以改良設計方案。 5.新的商業模式 數位轉型也帶來了商業模式的創新。設計師不再僅僅依賴傳統的接案模式，還可以透過線上平台銷售數位作品和服務，直接面對全球的客戶。插畫家可以在線上平台販售自己的數位插畫、設計模板，拓展收入來源，同時提升國際知名度。 為何設計師需要轉型？ 市場需求的轉變是設計師需要轉型的主要原因之一。現代消費者對於產品和服務的期待已不僅僅停留在美觀的視覺效果上，更注重的是整體的使用體驗和個性化需求，設計師需要深入了解用戶的心理和行為，才能創作出真正滿足市場需求的作品。 而技術的快速迭代推動了設計行業的革新。人工智慧（AI）、虛擬實境（VR）、擴增實境（AR）等新興技術，正在深刻影響著設計的方式和呈現形式。這些技術為設計師提供了全新的創作工具和平台，也為作品的表現力帶來了無限的可能性。 此外，競爭環境的加劇也是促使設計師轉型的關鍵因素。隨著網路的普及，設計市場已經全球化，來自世界各地的設計師都可能成為潛在的競爭對手。自動化工具的出現，亦使得部分設計工作被取代，這迫使設計師需要提升自身的核心競爭力，專注於更具創造性和策略性的領域。 設計師的角色從傳統上專注於美學和視覺呈現的創意者，轉變為融合技術、商業和用戶體驗的跨領域人才。現代設計不僅僅追求視覺上的吸引力，更強調產品和服務在功能性、易用性和滿意度方面的體驗，設計師需要深入了解用戶的需求、行為和心理，透過用戶研究和數據分析，為用戶提供量身定制的解決方案。 設計師如何轉型？ 技術的快速迭代使得設計工具和平台不斷推陳出新，環境也要求現代設計師具備跨領域的知識和技能，因此需要持續學習新的軟體和技術，以保持競爭力。然而這需要大量的時間和精力，對於日常工作繁忙的設計師而言是一項巨大的負擔。 網路的普及使得設計市場全球化，設計師們面臨來自世界各地的競爭對手。這種環境要求設計師不僅要提升自身的創意和技術水平，還需要具備良好的溝通能力和文化敏感性，以適應不同地域和文化背景的客戶需求。 隨著 AI 和自動化工具的發展，部分重複性和基礎性的設計工作可能被取代。這使得設計師更要專注於更具創造性和策略性的領域，提升自身的不可替代性。 雖然新技術對設計師帶來了直面的衝擊，但也開啟了全新的創作領域。 設計師應該持續學習與自我提升：積極學習新技術、新工具和新方法，保持對行業趨勢的敏感度，並拓展跨領域技能，培養多元化的技能組合以提升自身的競爭力。 ⭐點我加入官方LINE，獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Simi 設計產業的數位化進程不斷地在改變設計師創作和呈現視覺內容的方式。從早期的桌面出版到如今的多媒體和互動設計，每一個技術進步都為設計師帶來了新的挑戰和機遇。試著透過回顧設計產業數位化的關鍵時間點，從設計數位化、多媒體設計、用戶生成內容、跨領域設計、多感官互動，到如今的生成式AI加入，來探討視覺設計師在每階段是如何整合這些新技術以保持競爭力，同時反思技術進步帶來的影響和問題。 1.設計數位化 ：傳統手工到數位工具轉型 1980年代中期蘋果公司的Macintosh電腦以及 Adobe系列軟體的推出引領了桌面出版，使圖像編輯變得更加靈活，迅速成為設計師必備的工具。這些數位工具的整合提升了設計流程的效率，設計流程變得更加靈活。 但隨著電子完稿技術的普及，設計師需要更充分地運用軟體技能，如果設計師對基礎設計原則的理解不夠深入，過度依賴工具的設計師會在創意和技術之間失去平衡。此外，數位工具的高效性也使得工作節奏加快，使設計師面臨更大的工作壓力和競爭。 2. 多媒體設計：從靜態到動態的元素轉變 在1995年Pixar推出了首部3D動畫電影《玩具總動員》後， Autodesk也發布了3D Studio MAX 1.0這款重要的3D建模和動畫設計工具，進一步推動了3D設計的普及和應用。此外，隨著網際網路的崛起，設計師開始學習和使用網頁設計和Flash動畫工具，使得動態和互動網頁設計逐漸成為主流，市場對具備基本網頁設計和HTML技術的設計師需求增加。 此外，由於數位相機的出現使攝影變得更加便捷，並促進了數位影像處理技術的發展，設計師開始廣泛使用數位攝影進行創作，並將其與其他多媒體元素結合，創造出更加多樣化和引人入勝的視覺內容。 然而技術門檻的提高使設計師需要投入額外時間和精力來學習和掌握這些新技能。這可能導致設計師在專業方向上過於分散，需要更好地平衡各種技能的學習。 3. 用戶生成內容：社交媒體時代的設計挑戰 從Web1.0到Web 2.0，代表了著互聯網技術和用戶行為的重大轉變。Facebook和Twitter等社交媒體平台的推出，為即時訊息傳播和短內容創作提供了新途徑。 社交媒體的普及改變了內容創作和傳播方式，設計師不僅需要掌握網頁設計和前端開發技能，還需要理解社交媒體的運作方式。 由於社交媒體內容的短期性和即時性，設計師往往被迫在短時間內創作大量內容，需要在追求短期效果和長期品牌建設之間找到平衡。 4. 跨域設計：設計工具與技術的融合 隨著Unity和Unreal Engine等遊戲引擎相繼推出，大大降低了程式設計的門檻，讓更多設計師能夠進入遊戲開發領域，Arduino微控制器的普及也使電子項目開發變得更加便捷。 3D印表機和雷射切割機的普及，也更進一步推動了個人和小型工作室的製造能力。Canva和Figma等雲端設計工具的推出，讓非專業視覺設計師也能創建一定品質的成品。 這些設計工具和技術的普及，逐漸模糊了領域之間的分工界線，也促進了產品開發的靈活性和高效性，並且降低了進入製造和設計領域的門檻，鼓勵了跨領域的設計與創作，同時也更加推進用戶生成內容的趨勢。 然而，跨領域設計對許多人來說仍是相當不容易，要同時掌握程式與視覺設計需要付出相對應的學習時間，最終也有可能兩者都無法兼顧。 5. 多感官互動：沉浸式體驗設計 在微軟推出Kinect後，動態感測技術開始應用於多媒體和互動設計，為設計師提供了新的創作工具。2013年，以增強現實（AR）技術為基礎的Google Glass雖然未成功，但將此技術帶入消費者市場。隨後各廠的虛擬現實（VR）頭戴顯示器相繼釋出，智慧語音助手也隨著智慧裝置的興起日漸普及。2016年，Pokemon Go的發布將AR技術推向了新的高峰，讓全球用戶體驗到了現實與虛擬世界的融合。 隨著這些技術的出現，設計師開始學習和應用AR/VR設計原理，創建沉浸式體驗。這些技術的應用拓展了設計師的創作範圍，提供了創建沉浸式體驗的新工具。隨著區塊鏈與5G技術的增進，元宇宙的概念也被提出，對能夠設計和開發沉浸式體驗的專業人才需求激增，特別是在遊戲和教育領域。 然而這些技術也需要投入大量的時間和資源才能充分學習和應用。 6. 生成式AI技術：革新設計流程 近年使用生成式AI工具興起，自然語言技術使其能夠生成高度流暢和連貫的文本，而 擴散模糊技術能夠生成逼真的圖像。這些生成式工具對設計師的影響還在持續被探索當中，但可見的是，這一技術很有可能讓設計的流程及方式產生變化。 儘管生成式AI技術提供了強大的輔助功能，設計師需要注意避免過度依賴這些工具。以免限制設計師的創意發揮。 結論 透過這些整理，可以發現到有些技術改變了設計的「方式」，有些則改變設計的「形式」。技術的變遷改變了產業需求的結構，舊有的需求雖然不會消失，但會減少；除非站在原先需求的制高點，否則設計師們勢必需要不斷地適應這些變化。而是否能敏銳地感知或預知這些變化則是設計師保持競爭力的關鍵，以應對不斷變化的設計需求和市場環境。 ⭐點我加入官方LINE，獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Simi 隨著AI繪圖技術的不斷發展，AI繪圖工具能夠完成越來越複雜的工作，在提高繪圖效率的同時也降低了繪圖創作門檻！ AI繪圖工具可以幫助沒有繪畫基礎的人快速生成圖像，這導致的道德問題我們也在前面的文章談過 📖延伸閱讀：AI人機協作創作：如何利用AI輔助人類發散收斂？ AI也能拓寬創作領域，用於只靠人類技術難以達到的狀態，實現更多的想像。 但大家不要忘記，目前的AI所知的內容都來自大數據，而且只能根據人類的指令進行操作，沒有獨立思考的能力(即使技術上能做到，所有科幻電影也都已經告訴我們那樣會有什麼下場。 如同史丹佛大學所提倡的「以人為本的AI」，在AI時代中人類仍然應該作為創作的主體，AI可以作為人類的輔助，幫助人類提高效率、拓寬思路，但它不能取代人類的創造力，而人類除了學習AI技術，讓AI能徹底為己所用之外，應該回歸到更核心的能力： 提升創造力： 目前許多研究都顯示，AI可以提升低創意者的創造力，但是對高創意者的幫助有有限，而且尚未超越人類最有創意的人的創造力，因此人類自身的創意更加重要；所有人都應該具備基本的美感與設計力，不是只有想成為畫家或設計師的人學習而已。至於繪畫技法的學習則可以回歸到人類情感的抒發，而非淪為在資本中被壓榨的工具。 培養批判性思維： AI生成的內容並非完美無缺，人類如果完全盡信或直接採用，就無法在迭代中使成果更加豐碩；人類必需具備批判性思維，以自身的洞見對AI生成的內容進行客觀評價和修改，提升最終成果的品質。 增強溝通能力： 不只是人與人之間，人機協作也需要有效的溝通。如果能透過製作指導文件（Guideline），或是草圖、表格等方式與AI進行交流，就可以更清晰地表達自己的需求和想法，並能夠理解AI的回饋和建議。 AI時代，人機協作將成為一種不可逆轉的趨勢，如果人類本身不具備足以駕馭AI的能力，就會被數據操弄，淪為AI的附庸，唯有不斷精進自身，培養獨立思考、審美能力及判斷力，才能在AI時代中成為真正的創作者。 AI在藝術和設計領域的應用是一個雙刃劍，它既有潛力提升創作的效率和多樣性，也可能帶來創作品質和原創性的問題，因此，作為創作者，我們需要培養對AI技術的深刻理解，發展與之協作的能力，同時加強我們對美學、設計和創造力的內在培養。 FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Simi老師 最近看到一則網路迷因：「人類期待AI洗衣掃地，我們就能寫詩畫畫，而現在卻是AI在寫詩畫畫，而人類在洗衣掃地」。 既令人莞爾又感到諷刺，但我認為這還是誤解了人類與AI的真正應有相處模式，現在的這些現象很大程度可能是因為許多人原本不具備創作的能力與素質，而AI賦予了這些人「製造」的能力，於是大家就像暴發戶一般地瘋狂使用這些能力，然而，在眾人對AI製造的產物日漸麻木之際，能夠讓人眼前一亮的作品還是回歸到人類的創造力上。 所謂人機協作 在AI時代來臨之前，所謂的「人機協作」通常指的是人類與電腦硬體設備的互動操作。 設計師需要透過人機介面，利用電腦上的各種繪圖軟體進行創作，當時的「機器」僅扮演輔助工具的角色，提供製圖、上色、調整效果等基本功能，但無法參與創作過程，仍然極度倚賴人類的手工操控。但AI時代的人機協作則是全然不同的層次。 雖然依舊缺乏主動性，但生成式AI的出現，讓機器不僅能理解和分析資訊，更能基於所學習的知識自主生成內容，這種「AI助理」的能力，開啟了真正意義上的人類與AI協作創作的新可能，以前的文章中已經討論過利用AI共思與共創的好處與問題，這次則想來談談未來人類與AI共同創作的展望。 📖 延伸閱讀：生成式AI創作的藝術作品，誰才是真正的作者？受著作權保護嗎？ AI如何輔助發散收斂 生成式AI的核心是大規模的機器學習模型，透過吸收數據訓練，賦予其在特定領域生成內容的能力，但AI畢竟是機器，在獨立的創造理解能力和情感表達上仍有限制，因此需要與人類創作者的主觀判斷與加工相輔相成。 人機協作創作正是利用AI的優勢來輔助和增強人類創造力，但絕非讓AI直接取而代之！目前的研究中，AI確實在創造上有著優秀的表現，但是AI缺乏主動性，在回應問題時提出的論點必定是曾經出現過的概念；如果想要得到嶄新的創意，可以在想法發散階段由人類提出初步構想，AI則快速呈現相關創意並加以充實細節，或是輔助融合不同想法；於收斂階段則回歸人類判斷篩選出優秀作品並賦予內涵演繹，AI即時依指令進行調整修飾。這種互動過程，讓創作具有更高效率和更多樣化的可能性。 要達到有效的人機協作，必須不斷透過反覆互動和迭代來提升成果，人類發揮發散思維時，可以運用AI來激發靈感和創意；而在進入收斂決策的階段，由人類主導篩選並運用AI整合凝聚最終作品。 人機雙方把各自的優勢發揮到淋漓盡致，才能產出獨一無二的創意成果。創作的核心一直都是人類的主觀能動性，AI的加入並非取而代之，而是開啟人類創造力的嶄新維度，透過與AI的密切協作來突破原有的創作藩籬。 AI學習補助與線上資源 👉🏻網路上一堆AI線上課程、資源，我該從哪裡開始？ 👉🏻可以從文章開始暸解概況 不要急於花錢學 ！！ AI人工智慧人才培訓班 從Python入門、網路爬蟲、資料探勘、視覺辨識、機器學習、 Web開發，真正奠定AI領域關鍵技術！ AI繪圖時代，人類創作者的必備能力 AI繪圖工具可以幫助沒有繪畫基礎的人快速生成圖像，這導致的道德問題我們也在前面的文章談過 AI人機協作創作：如何利用AI輔助人類發散收斂？ 網路迷因：「人類期待AI洗衣掃地，我們就能寫詩畫畫，而現在卻是AI在寫詩畫畫，而人類在洗衣掃地」。 AIGC職場開掛術 生成式AI浪潮來襲！把握進修好時機，AI整合應用奪先機。精選６大領域課程：程式、影音、平面、插畫、遊戲、室內設計，資深業師乾貨不藏私，打造全領域 AI 通才，提升效率、引爆創意，擁抱AI並駕馭它，讓他成為你的金牌助手！ AI人工智慧工程師就業轉職培訓班 人工智慧時代來臨，超夯AI人才培訓！深度學習：Python入門、程式資料分析、網路爬蟲開發、資料探勘、視覺辨識、機器學習，讓你真正奠定AI領域關鍵技術！ 利用AI複合式技巧製作海報：ChatGPT、Bing創作者圖片和Photoshop Beta的逐步指南 利用AI的力量製作令人驚嘆的海報。了解如何將ChatGPT用於文字生成，Bing創作者圖片用於圖像合成，以及Photoshop Beta用於編輯和優化。 Python辨識視覺化與機器學習課程不只能讓你輕鬆入門，還會帶著你考取國際證照！ 如何在Python視覺化中使用OpenCV 與Dlib 開發人臉偵測程式,即時擷取網路攝影機串流影像，輸出人臉偵測結果。本課程之主軸將以python為主，希望藉由一免費且多數企業在使用之python軟體來協助企業分析資料以進行決策，另一方便也可減少企業在軟體上之投資。 Python【AI 人工智慧】用Python 掌握AI 的未來，助你成為AI 先行者！ 生成式AI浪潮來襲！把握進修好時機，AI整合應用奪先機。精選６大領域課程：程式、影音、平面、插畫、遊戲、室內設計，資深業師乾貨不藏私，打造全領域 AI 通才，提升效率、引爆創意，擁抱AI並駕馭它，讓AI成為你的金牌助手！ Python是什麼？將是你的下一個必備技能 在過去的數十年中，Python已經從一個小小的程式語言成長為一個巨大的生態系統，它在科學、技術、商業和藝術領域都有著無數的應用，儘管它強大，但Python的魅力在於它的簡潔。 Python程式資料分析 人工智慧時代來臨，超夯AI人才培訓！深度學習：Python入門、程式資料分析、網路爬蟲開發、資料探勘、視覺辨識、機器學習，讓你真正奠定AI領域關鍵技術！打造軟硬整合的AI技能，最高3年不限次數免費重修，不怕學不會，立即養成AI時代下你要有的競爭力 Python 在數據科學領域的應用：從數據分析到機器學習 Python的函式庫如Pandas、NumPy和Matplotlib等提供了豐富的工具，使得開發者能夠輕鬆地進行數據分析和視覺化工作。例如，使用Scikit-Learn進行監督學習和非監督學習，使用TensorFlow和PyTorch進行神經網絡的構建和訓練，可以實現各種任務，如分類、回歸、聚類、圖像識別、語音識別等。 失業者培訓:Python數據分析養成班 『1.欲報名者，請來電詢問報名資訊並將資料郵寄/mail給承辦人 ；2.並於google表單填上資料：https://reurl.cc/xgzDWz』 👉🏻 以下是目前2024年政府針對AI線上學習給予的補助資源，填寫最下表先幫您確認資格 職業訓練助您把握AI技術浪潮，乘勢而上！ 隨著AI技術的快速發展，技術人才也是促進產業發展的重要關鍵，勞動部為協助培育AI技術人才，透過青年職業訓練措施、失業者職業訓練措施及在職訓練措施，開辦相關訓練課程，供民眾參訓。 【政府補助：台北免費職訓】AI人工智慧與邊緣運算工程師班 【政府補助：台北免費職訓】AI人工智慧與邊緣運算工程師班： 曾有勞保現無勞保在保中即享學費全額補助 *兼職、派遣曾短暫投勞保即算 *適用學習獎勵金課程 政府補助50% | AI智慧應用人才培育 透過線上課程、短期實作課程及長期就業課程等學習方式，協助人才更快在職場上手及就業; 其培訓領域聚焦在泛資通訊相關課程，包含AI人工智慧、區塊鏈、雲端技術、物聯網、行動應用、數位商務、遊戲製作、科技管理等八大領域。提供最完整的職能培訓課程，是職場充電的最佳夥伴。 AI人才夯！勞動部配合產業發展培訓跨域人才！ AI應用席捲各行各業，也成為民眾熱門的進修項目。根據數位發展部調查，有超過半數約56.1％的企業反映就業市場人才供給不足，預估未來3年（112-114年）資訊服務業對AI專業人才的需求每年平均新增至少4,000人，顯示業界對AI人才的需求迫切！發展署針對青年、在職勞工及待業者等不同對象皆開辦AI專業培訓課程，即使無相關經驗、非理工背景亦可學習跨領域技能，迎接AI浪潮、順利與產業接軌。 成果專區-DIGITAL+數位創新補助平台 本主題型研發計畫係以鼓勵企業投入人工智慧技術研究與發展為目標。本署持續推動「人工智慧應用服務補助」，以人工智慧產業發展趨為核心，透過補助獎勵及輔導機制，鼓勵潛力業者投入研發AI新興技術應用產品或方案及成功落地。 AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班 1.掌握AI發展。 2.了解機器學習/深度學習在做甚麼。 3.快速理解機器學習/深度學習中常見的演算法。 4.了解機器學習/深度學習實務上會遇到的問題。 5.基礎理論+業界範例+實作練習+技術指導+經驗交流。 台灣就業通｜青年職訓資源網- Detail 1. 以年滿15歲至29歲以下具工作意願且結訓後有立即往資料科學、AI應用等相關領域就業意願者青年失業者優先。 2. 能提供課程相關線上或線下學習紀錄，能證明自己有強烈學習 【求職應援 相約桃園】5大職場力課程，拓展職涯可能 桃園市政府青年事務局近期推出「求職應援，相約桃園」計畫，協助青年尋找職涯方向、接軌理想職場，更與聯成電腦、104人力銀行強強聯手。 超過1000個正職、兼職及新創實習職缺，與桃園地區大專院校的育成中心開辦新創實習、新創加速器及多家新創公司合作，藉由至少100小時實習，了解職場實際環境，提升求職實戰力，透過多元的AI職場增能一躍成為熱門趨勢產業專業人才！近期也將辦理實體徵才媒合會，協助青年根據自身的專業及興趣勇往職前，決定自己未來的樣子！ 北市府創新創業獎勵補助再釋利多 主題式研發聚焦AI 每案補助200萬元 臺北市政府為加速推動創業家友善城市，以新創三箭「投資金」、「匯人才」、「促成交」作為政策施行重點，本（113）年度推出新一波政策利多。自113年3月1日起「創業補助」金額調整為每案新臺幣100萬元，並放寬「創新加速」補助申請資格，將設立8年以上企業納入申請對象。此外，本年度第一梯次「主題式研發補助」以「 AI創新應用」為主題，每案補助200萬元 台中市勞工大學 「AI智能生圖與影像後製」課程致力於教授勞工先進的人工智慧技術，讓他們能夠運用AI智慧生圖技巧和影像後製方法，創造令人印象深刻的視覺效果。 政府補助計畫- 高雄市提升產業競爭力輔導計畫 本計畫鼓勵與我國產業互補互利之跨國企業，規劃、開發超越目前我國產業水準之前瞻性技術、產業所需之關鍵性技術或整合性技術，與我國業者共同研發合作，共構我國產業生態系統，進而促成國際創新研發合作，延伸到新創事業及生產等更深層價值創造活動，創造雙贏之成果。 112年教育部補助中小學校人工智慧教育計畫開始收件囉！ 教育部推動人工智慧教育 向下扎根，鼓勵中小學校依據自身學校願景、校本課程規劃、地域或人文特色，開授人工智慧相關彈性課程。並且鼓勵學校組成跨科教師團隊，規劃AI人工智慧特色課程，融入不同領域的知識及資料（例如：自然、生物、數學、語文、藝術等），讓學生體會人工智慧的跨領域運用特性。 FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
Photoshop Beta版🖥️生成填充工具
今天要來跟大家介紹覺得Generative Fill的生成工具，Generative Fill本身是屬於Adobe Photoshop的Beta版本，他的功能非常強大，擴張圖片、新增元素，快速完成客戶需求...
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