COSCUP 2015 X 黃金級贊助商攤位特報!!!

Appier

這是第二年 Appier 來徵才啦~

你去攤位研究過職缺了嗎? 跟駐攤位工程師討論過技術了嗎?

想切磋人工智慧與大數據的應用, 快去攤位找他們聊聊~

捕夢網

你有用過捕夢網的產品嗎? 你有可能會用捕夢網的產品嗎?

甚麼是「用多少、付多少」?
快去現場攤位問問有沒有現場優惠

Skymizer

讓小編超有印象的, 是這次講者晚宴, Luba 掏腰包付費帶了五位工程師進場與各方講者交流，

如果想學 ARM 技術的開源軟體，這樣不私心的主管你絕對要好好認識! 現場攤位徵才中，還沒找到伯樂的你, 怎能錯過!! XD

Vpon

以大數據為基礎精準放行動廣告, 在台北、上海、東京、香港均有辦公室，想要了解技術，知道精準的秘密，你也不能錯過!

AWS

虛擬主機的業界代表!! 現場提供闖關小遊戲，闖關成功的，可以到KKBOX玩一次自助棉花糖唷~

ORACLE\mysql

MySQL 是當今最受歡迎的開源資料庫!

想知道有甚麼進階版優惠，只要敢問就有機會有!

PIXNET

現場拍照打卡送贈品!
另外小編在現場訪問時，也參與了機智問答絕對有獎活動，問題都好刺激又具複習效果!!
想帶好可愛的贈品回家、順便挑戰自己的程式能力，快到攤位現場下戰帖!

KKBOX

KKBOX 一直是支持開源軟體活動的好朋友!!! 這次帶了好可愛的棉花糖機，編自己動手做棉花糖、忍不住就想跟著歌曲一起哼呢~~~ 每日限量, 快去參觀!

GitHub

第一次來COSCUP的 GitHub，需要大家幫忙填問卷唷~ 這次他們也帶來章魚貓的貼紙，快跟我們一起繽紛你的筆電吧~

Booking.com

因為有優秀的台灣夥伴在阿姆斯特丹的Booking.com拚經濟，所以他們決定2015年，來COSCUP 做亞洲區徵才的第一站!

來自Booking,com的議程要教大家怎麼寫一份國際化的英文履歷! 有興趣的朋友快到攤位了解職缺、留下資料獲取小贈品，也要聽聽HR部門的 Meghna & Paul 分享給你英文履歷的小技巧!

啊啊啊啊, 那些小禮物, 小編通通想帶一份回家啊~~~~~~

這個網誌中的熱門文章

鑽石級贊助商 - KKBOX 帶你打造具備 NLP 功能的 Telegram Bot (上)

打造具備 NLP 功能的 Telegram Bot（上）最近因為一些契機學了 Python 3，用它做了一個 Telegram Bot （ GitHub 連結），裡面用到 NLP Service，用上下兩篇文章記錄一下實作過程還有眉角。上篇首先教大家如何做一個最基本的回聲 Chatbot，接下來我們可以透過 NLP 服務，讓 Chatbot 根據使用者不同的訊息做回答，這樣就變成更加人性化的聊天機器人囉！使用的工具及服務： Python 3 （for develop） pipenv （for dependency management） OLAMI （for NLP） ngrok （for testing） Step 1. Creating new bot Telegram 很有趣的地方在於，與其他通訊軟體（Line、Messenger）相比，開發者管理 Bot 的方式也是透過官方提供的一位 Bot 在處理的，它叫做 BotFather （眾 Bot 之父 XD）。如果已經有 Telegram 帳號，只要加 BotFather 為好友，就可以開始管理你的 Bot。加入 BotFather 好友後，它會親切地問候，並告訴你他能為你提供什麼服務。 I can help you create and manage Telegram bots. If you're new to the Bot API, please see the manual ([https://core.telegram.org/bots](https://core.telegram.org/bots)). You can control me by sending these commands: /newbot - create a new bot /mybots - edit your bots [beta] /mygames - edit your games ([https://core.telegram.org/bots/games](https://core.telegram.org/bots/games)) [beta] Edit Bots /setname - change a bot's name /setdescr...

機器學習的五大實務問題：對企業的影響與相應的化解方式

Appier 首席機器學習科學家　林守德博士正如 Jason Jennings 及 Laurence Haughton 在《以快吃慢–如何藉速度在商戰中克敵制勝》一書中指出──未來，不是大公司吃掉小公司，而是速度快的公司吃掉速度慢的公司。從現在開始，唯有善用適當的資訊快速做出決策的企業，才能成為戰場上的贏家。機器學習技術驅動了這場變革。無論企業是嘗試向顧客提出建議、改進生產製造流程或應對市場的變動，都能運用機器學習技術處理大量的資料，進而提高自身的競爭優勢。然而，機器學習雖能創造大好機會，卻也同時帶來了相應的挑戰。機器學習系統需要大量的資料，以及執行複雜的運算能力。顧客期望改變、出乎意料的市場波動等等外部因素，都意味著機器學習模型的運作並不是百分之百的自動，往往仰賴許多外部的資源來作監控及維護。此外，機器學習也有不少尚待解決的實務問題。以下將深入探討機器學習的五大實務問題，以及這些問題對企業應用會產生的影響。 1. 資料品質機器學習系統仰賴資料進行訓練，而訓練資料在廣義上可分為「特徵」及「標籤」兩種類別。「特徵」是輸入機器學習模型的資料，像是來自感測器、顧客問卷、網站 cookie 或歷史資訊等等。然而這些特徵的品質可能良莠不齊。舉例而言，顧客在填寫問卷時可能會隨便填寫，或對題目略而不答；感測器可能因失靈而回傳錯誤資料；即使使用者的網頁行為明確，網站 cookie 回報的資訊也可能不完整。此外，資料也可能包含雜訊，當無謂的資訊夾雜其中時，機器學習模型將會受到誤導而做出不正確的預測。相較於「特徵」，「標籤」的正確性與穩定度更為重要。標籤是機器學習模型最後輸出的結果。所以需要在訓練的時間利用正確的結果教導機器學習模型。標籤的稀疏性也是個問題，這是當系統已掌握大量輸入的資料卻對輸出的結果沒有把握時出現的現象。在這樣的情況下，將難以針對該模型偵測其特徵與標籤之間的關聯性優化，甚至需要耗費額外的人力干預，將標籤與輸入資料關聯起來。機器學習需仰賴輸入與輸出資料的關聯，才能具備足夠的泛化能力以預測未來行動並提供相關建議。因此，如果輸入資料過於雜亂、殘缺或有所偏差時，將可能難以理解某輸出／標籤的產出原因。近年來機器學習也開發出許多先進的方法如半指導式學習，轉移學習來處理這樣的問題。 2. 複雜性與品質的取捨建立強大的機器學習模型需要大量的計算資源來處理特徵和...

COSCUP 2025 Call for Proposals / 徵稿辦法

COSCUP 常規徵稿已於 2025-05-10 截止，接下來進入加碼徵稿階段。加碼徵稿是為了提升大會的稿件品質，依據投稿狀況（數量、品質）部分徵稿主題可能提前喊停。最遲請於 05 月 24 日(AoE) 前投稿，徵稿主題可參考下方列表。 The regular call for proposals (CFP) for COSCUP closed on May 10, 2025. We are now entering the bonus CFP phase to improve the quality of submissions. Some topics may close earlier than expected, depending on the current status of submissions (in terms of quantity and quality). Please submit by May 24 (AoE) at the latest. You may refer to the topic list below for inspiration. 開始投稿 Submit Your Proposal 提案須知 Things you may need to know 演講形式：預設為現場30分鐘演講包含QA，若有其他需求可於提案系統註明，由各主題主辦單位決定如何安排。 Talk Format : The default format is a 30-minute on-site talk, including Q&A. If you have other requirements, please indicate them while submitting your proposal. The final arrangement will be decided independently by the organizers of each topic. 語言：COSCUP 受眾包含海內外與會者，大會不限制發表語言但鼓勵以英語發表。大會將公布雙語議程表，請提供中英文版議程介紹。 L...

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