土芭樂數位學堂

BigData 大數據分析, 大數據平台建置及應用 (Hadoop/spark),虛擬核⼼技術,資訊技術的分享, TiddlyWiki教學, Google 服務應用教學, 3D列印創意思維

9月 24, 2026

Linux 引論

星期四, 9月 24, 2026
大家好!很高與今天有此機會帶領各位認識 Linux 作業系統
Linux

1.下載 Putty      2.如何使用 Putty      3.Ubuntu官網      4.VMPlayer官網


9月 22, 2026

自然語言與LLM大語言模型的差別?

星期二, 9月 22, 2026
AI 基礎概念|LLM入門簡報 [cite: 2]

自然語言與 LLM 有什麼不一樣? [cite: 2]

從人類溝通、語言處理,到大型語言模型概念整理・適合初學者 [cite: 2]

01|先掌握核心差異 [cite: 2]

一句話理解兩者的角色 [cite: 2]

💬 自然語言 (Natural Language)

人類用來溝通與表達思想的語言。[cite: 2]

  • 例子:中文、英文、日文。[cite: 2]
  • 範例:「今天天氣很好,我想出去散步。」[cite: 2]
🧠 LLM (Large Language Model)

以大量文字資料訓練的人工智慧模型,能依據輸入內容處理並生成文字。[cite: 2]

  • 例子:GPT、Gemini、Llama。[cite: 2]
💡 結論:自然語言是「語言本身」;LLM 是「處理與生成語言的模型」。 [cite: 2]

02|自然語言 vs. LLM [cite: 2]

從本質、例子與用途快速比較 [cite: 2]

比較項目 自然語言 [cite: 2] LLM [cite: 2]
本質 人類使用的語言 [cite: 2] 人工智慧模型 [cite: 2]
例子 中文、英文、日文 [cite: 2] GPT、Gemini、Llama [cite: 2]
主要用途 溝通、表達資訊與想法 [cite: 2] 理解脈絡、回答問題、生成文字 [cite: 2]
如何形成 人類在生活與教育中學習 [cite: 2] 透過資料與訓練程序建立 [cite: 2]
典型輸出 人說出的話或寫下的文字 [cite: 2] 模型根據提示產生的回應 [cite: 2]

03|用一次對話看懂運作流程 [cite: 2]

自然語言是輸入與輸出的形式,LLM 負責模型運算 [cite: 2]

🙋 1. 你輸入自然語言:
「請用簡單的方式解釋什麼是 Kubernetes?」[cite: 2]
⬇️ 傳送至
⚙️ 2. LLM 處理:
分析文字與上下文,依模型學到的模式逐步生成內容。[cite: 2]
⬇️ 生成
🤖 3. 產生自然語言回覆:
「Kubernetes 是管理容器化應用程式的平台……」[cite: 2]

⚠️ 提醒:LLM 會生成看似自然的文字,但不代表每個回答都必然正確。[cite: 2]

04|別把 NL、NLP 與 LLM 混為一談 [cite: 2]

三個概念彼此相關,但代表不同層次 [cite: 2]

  • 自然語言 (NL): 人類日常使用的語言。例如:中文、英文。[cite: 2]
  • 自然語言處理 (NLP): 讓電腦處理人類語言的技術領域。例如:翻譯、分類、情緒分析。[cite: 2]
  • 大型語言模型 (LLM): 以大規模資料訓練的模型類型,可用於多種 NLP 任務,也能生成文字。[cite: 2]
🔗 簡化關係:
NL 是語言;NLP 是技術領域;LLM 是其中一類重要模型方法。[cite: 2]

05|重點整理 [cite: 2]

自然語言 [cite: 2]

人類溝通使用的語言。[cite: 2]

NLP [cite: 2]

研究如何讓電腦處理人類語言的技術領域。[cite: 2]

LLM [cite: 2]

能依輸入內容處理與生成語言的 AI 模型。[cite: 2]
📌 記住:語言是內容,NLP 是方法領域,LLM 是模型。[cite: 2]

9月 08, 2026

LLM 先修指南

星期二, 9月 08, 2026

這是一份為資管系大學生準備的「LLM 課前先修指南」。請點擊下方簡報區塊,使用鍵盤的「左右方向鍵」切換章節,遇到有程式碼的單元,請按「下方向鍵」查看實作範例。

💡 提示:點擊投影片內部後,按下鍵盤 F 鍵可進入全螢幕模式。

9月 07, 2026

學習 LLM 第一站

星期一, 9月 07, 2026

AI發展簡史

LLM 互動科技應用與實務

帶你輕鬆掌握生成式 AI,打造專屬的高效工作流!

📍 第一站:AI 是怎麼進化的?

  • 🤖 AI (人工智慧): 賦予機器模仿人類智慧的能力。
    📌 生活範例:掃地機器人的路徑規劃、遊戲裡的 NPC 行為。
  • 📈 ML (機器學習): 從「寫規則給機器」變成「給資料讓機器自己找規律」。
    📌 生活範例:購物網站的商品推薦系統、垃圾郵件過濾。
  • 🧠 DL (深度學習): 模仿人類大腦神經網路,處理複雜的非結構化資料。
    📌 生活範例:自動駕駛影像辨識、手機臉部解鎖 (Face ID)。
  • 💬 LLM (大型語言模型): 吸收全網海量文本的「超級文字接龍大師」。
    📌 生活範例:ChatGPT,能理解自然語言並生成企劃或程式碼。

💡 數位學堂科普:什麼是「NPC 行為」?

NPC (Non-Player Character) 是遊戲中的「路人甲」。早期的 NPC 只能重複程式寫死的一句話;而加入 AI 後的 NPC,會根據環境做反應(如:下雨躲雨、被攻擊會反擊)。這是「電腦模仿人類行為」最經典的範例!

🧩 第二站:AI 的胃口與記憶體

1. Token (詞元) = AI 的閱讀單位

我們算「字數」,AI 算「Token」。一個英文字母或單字大約 1 個 Token,一個中文字大約佔 1~2 個 Token。每次請求都會消耗 Token 額度。

2. Context Window (上下文視窗) = AI 的短期記憶

就像電腦的記憶體 (RAM)。如果對話記錄或貼給它的資料太長,超過了視窗容量,AI 就會「失憶」,忘記最一開始的設定或前提。

🪄 第三站:神級詠唱術 (Prompt) 四大要素

把 AI 當成你的實習生,指令下得越具體,產出的品質就越高!

1️⃣ 扮演角色 (Role)
「你現在是一位資深資料科學家...」
2️⃣ 指派任務 (Task)
「請幫我解釋這段 Python 程式碼...」
3️⃣ 提供背景 (Context)
「因為我只有基礎的程式知識...」
4️⃣ 輸出格式 (Format)
「請用條列式重點加上程式碼區塊呈現。」

⚔️ 第四站:練習時間

  • 🥊 任務一:搜尋引擎 vs. 生成式 AI
    遇到看不懂的報錯訊息 (Error Code) 時,比較 Google 搜尋與 ChatGPT 提問,誰解決問題更快?
  • 🪄 任務二:咒語升級實驗
    比較「一句話廢話指令」與「加入四大要素的精準指令」,觀察產出品質的巨大差異。
  • 🤥 任務三:抓包 AI 說謊 (幻覺實驗)
    故意詢問一個「虛構的科技工具或歷史」,測試 AI 是否會一本正經地胡說八道,練習事實查核!

🎁 Prompt 實用範例

  1. 長篇文獻摘要: 請 AI 快速抓取核心論點與研究方法。
  2. 雜亂數據表格化: 將網路上複製的混亂文字一秒變表格。
  3. 程式碼除錯與註解: 找出 Bug 並加上中文註解。
  4. SWOT 分析: 迅速產出專案的優劣勢分析。
  5. 模擬面試官: 設定目標職缺,讓 AI 對你進行靈魂拷問。

4月 04, 2026

K8S 黃金太空人講師團隊推出最新課程了

星期六, 4月 04, 2026

使用 Agent Skills 賦能 Containerization 重構企業 IT 架構
用 Agent Skills 將企業 IT 命脈精準封裝!
本課程將帶領你跨越單純的 Prompt Engineering,進入 Agent Skills 的實戰領域。我們不教你如何「問」AI,而是教你如何「裝備」AI,讓它從一個只會說話的助理,進化成懂架構、懂資安的資深工程師。


四天實戰:從基礎架構到 AI 自動化重構
透過四天的密集訓練,深入解構 Agent Skills 核心,學會如何透過精準的 Agent Skills 消除 AI 幻覺。我們將從最底層的 Container 架構,一路進化到能指揮 AI 自動重建整套 IT 解決方案,將不確定的生成過程,轉化為穩定、可複用且無懈可擊的標準化轉型策略。報名資訊請見「 太魯閣領航學院https://tobala.net)」

在 4/6(一)前報名即享有早鳥優惠,大家千萬別錯過!



現在購買課程提供線上刷卡及分期付款,讓大家可以減輕壓力,學習更輕鬆!

1月 09, 2025

「Kubernetes 太空人養成計劃」來了

星期四, 1月 09, 2025

立即報名「Kubernetes 太空人證照班」

2025資訊人黃金證照:8天快速掌握 Kubernetes 重要精髓,順利考取證照!!      

課程中將由四位 Kubernetes 太空人講師深入解析最前瞻的科技趨勢及實作練習。 並深度聚焦在核心服務功能,現場的精彩內容由已取得Kubernetes 太空人講師親自傳授經驗,幫助準備考取太空人證照的你!

Kubernetes 太空人養成計劃導引
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10月 28, 2024

2024金象盃全國大數據實務能力競賽

星期一, 10月 28, 2024
第11屆全國大專校院暨高中職BigData金象盃競賽時間表

5月 24, 2023

網工篇:網工班作業解答

星期三, 5月 24, 2023

以下是 5/13 網工班作業解答:


3月 18, 2023

網路作業系統

星期六, 3月 18, 2023
網路作業系統
講義下載點:請按此下載
請將講義第25頁的練習題做完,
有空請多花點時間先練習基礎I基礎II講義內容。

11月 29, 2022

雲端與SRE網站可靠性工程師班-第7梯招生中

星期二, 11月 29, 2022



目前企業數位轉型具有科技密度高的特質,在實際運作上需透過 SRE (Site Reliability Engineering) 團隊來執行,透過本課程的訓練讓學員具備從多雲系統基礎建設以及維運觀點來 強化企業應用系統,更進一步做到健全的架構設計以利實踐 DevOps 快速迭代以及高可靠度 (HighAvailability) 的平台。
歡迎有志成為SRE網站可靠性工程師工作者報名參加 !!

課程內容涵蓋: 
多雲系統基礎概論與技術養成 
多雲系統核心虛擬技術 
Container及Kubernetes 關鍵技術與實務應用 
資訊科技(Information Technology) 核心技術養成 
資料科技 (Data Technology) 核心系統養成 
資料科技分析語言與工具 (Hive, Zeppelin,Spark) 
專題製作 / 專題演講 
就業輔導及人才媒合

詳情請見報名網站:https://mymcu.mcu.edu.tw/zh-hant/product/c042212011