COSCUP 開源人年會

Appier 技術長陳明愉博士 人們對大型語言模型（LLM）的態度已經從單純的嘗鮮轉變為實際需求，如 ChatGPT 和 Bard 等大型語言模型已逐漸成為商業領域中不可或缺的工具。預計到 2027 年，企業在生成式人工智慧（AI）解決方案上的投入將達到 1,511 億美元，且 2023 到 2027 年的複合年增長率將達到 86.1%，顯示企業對 AI 應用的興趣正在急速上升。 大型語言模型已從最初的熱門話題轉變為企業的策略焦點，力求將 AI 更深度地融入商業運作中。例如，麥肯錫的年度 AI 發展現狀調查顯示，有三分之一的企業至少在一項業務中固定採用生成式 AI。同時，有 25% 使用 AI 的企業表示生成式 AI 已被納入其董事會議程，凸顯了 AI 在企業決策面的重要性。 隨著生成式 AI 解決方案的發展更具策略性和針對性，企業加大技術應用的態勢必將提升整體績效，使 2024 年成為企業採用大型語言模型的關鍵一年。這項演進標誌著新時代的來臨，在這個時代中， AI 不再只是一項實驗性工具，更是企業發展策略和營運的基本要素。 大型語言模型應用：2023 年與 2024 年 在 2023 年，雖然有部分公司員工開始嘗試使用 ChatGPT 及其他大型語言模型工具，這些工具主要用於撰寫電子郵件或回覆訊息。更具前瞻性的人可能會利用這些工具來撰寫提案或其他篇幅較長的文件。然而，有鑑於大型語言模型生成的內容可能出現不符事實或類似幻覺的情況，大多數時候，這些內容僅用於內部參考，並不適合用於外部公開場合。 然而現在，經過一年的實驗和改進，大型語言模型開發人員已經準備好推出──或者已經推出面向企業的商務版產品，以滿足企業開發的需求。其中最受矚目的，莫過於「客戶服務」和「內容創建」兩大應用領域，今年，這兩項應用的品質與採用率可望有顯著的提升。 為什麼是 2024 年？ 2024 年將成為大規模採用大型語言模型應用程式的轉捩點之年，背後驅動的兩大關鍵因素是「技術演進」和「市場情緒」。自從 ChatGPT 於 2022 年 11 月面世以來，大型語言模型技術已經從單純完善文案和分析模型，演變成為功能...

Appier 新時代新創意： 如何運用 3D 行銷素材抓住顧客的目光 面對現今數位廣告市場，日益競爭激烈的生態，行銷人員不斷尋找可以吸引顧客注意力的新方法，以利品牌能從中脫穎而出。 為了尋求最吸睛的行銷素材，廣告人員讓廣告不斷進化，從黑白邁向彩色、從靜態邁向動態，發展出更多元的廣告形式。從近年來的廣告成效證明， 超互動富媒體的廣告素材 在提升效益方面特別有效，同時也說明了我們正經歷廣告素材從 2D 演變成 3D 的時代。 Appier 3D 行銷素材介紹： Appier 近期推出了 3D 行銷素材系列，包含兩種行銷素材形式：3D Magic 及 3D Like。 3D Magic: 輕鬆為 2D 圖像創造深度圖，以生成 3D 廣告的形式 3D Like: 將內容分層、視覺效果動態化，創造帶有彈出式 CTA 按鈕的 3D 廣告形式。 這種嶄新的 3D 行銷素材可說是廣告素材的一大革新，可用於即時競價（RTB）廣告當中。這些皆屬於富媒體（ rich media）的一種素材形式，能於指定網頁的不同版位上顯示出來，透過多種創意方式讓消費者與廣告有更深的互動。 根據 Appier 為現有客戶執行的廣告活動中，新 3D 行銷素材已證實能顯著增加曝光與點擊率，並改善終端使用者的整體瀏覽體驗。 Appier 的 3D 行銷素材如何運作？ Appier 的 3D 行銷素材的操作方式再簡單不過。廣告人員僅需提供欲使用的 2D 圖像，剩餘的工作則交給 Appier 演算技術即可。Appier 的演算法將自動產出深度圖（depth map），以顯示出圖像中的物件距離鏡頭的遠近，並創造出動態的 3D 圖像。 我們致力於將操作過程變得輕鬆快速，讓廣告人員無需付出額外的心力，便能跟上最新的廣告科技趨勢。 在最近針對硬派（hard-core） RPG 遊戲及賭場遊戲的新使用者獲取活動中，將新 3D 行銷素材應用於提升點擊率及下載量方面的效果也相當顯著。我們相信 3D 行銷素材，能應用於其他產業的數位廣告活動中，並取得良好的成效。 新素材新方法：有效吸引你的目標客群 在現今的數位廣告生態中，必須使用創新且吸睛的行銷素材形式，才能在激烈的競爭市場中脫穎而出。 Appier 的新 3D 行銷素材便是其中一例，運用新科技...

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...

  Appier 首席人工智慧科學家孫民 數位轉型並非新的概念，過去這幾年，各行各業也都面臨著科技變革步調越來越快的壓力。2020年蔓延全球的新冠疫情迫使企業加快轉型的腳步，讓企業紛紛轉向數位優先（Digital-first）的經營模式。 零售業是一個亟需因應疫情變化而調整與消費者互動方式的產業，許多零售業都緊跟轉型的步伐。過去七十多年，零售業歷幾個階段的轉型，從百貨公司的興起到超級市場的發展，批量生產實現後又帶動了像7-11這類連鎖便利商店的普及。而在亞馬遜（Amazon）或阿里巴巴（Alibaba）這些電商企業推動之下，我們現在正處於零售業的第四波變革，這個階段的變革重點在於科技的應用，不只要更好地滿足並預測消費者需求，還必須使零售業每一階段的供應鏈更加有效率。可以預見的是，未來，越來越多的數據將被應用於零售業的三大核心元素，那就是店家（或網站）、商品與顧客。 人工智慧是驅動數據發揮作用的關鍵，它可以比人類更快速且更有效率地發掘數據的規律與洞察，因為人工智慧能以人類無法手動完成的方式，對海量數據進行極度廣泛的觀察。你能夠為人工智慧設定一個特定目標，例如分析顧客消費旅程的複雜性。人工智慧不只有分析數字與文字資料的能力，還能處理所謂的「感知」數據，例如蒐集並分析客戶瀏覽商品時的視覺線索。 人工智慧是一種通用技術，可以在整個零售業的不同階段加以應用，而數位行銷是其中一項零售業應用人工智慧的領域，因為數位行銷必須仰賴大量的數據蒐集與分析才能產出更精確的結果。對零售業的行銷人員來說，他們首要關注的目標是 獲取用戶（Acquisition）──人工智慧可以蒐集線上與線下數據獲得更全觀的用戶輪廓，並且找出對特定產品擁有較高瀏覽意圖的人群。 其次是互動參與（Engagement）──有效的互動指的是在對的時間、用對的方式、將對的資訊提供給對的消費者。對人們來說，這是一個極其艱鉅的任務，因為單靠人力只能利用有限的渠道去接觸少量的受眾群體；而人工智慧可以透過分析既有的可用資訊後，自動分析出最適合接觸消費者的時間點與渠道。 接著則是要將互動參與（Engagement）良好的受眾成功轉換為顧客（Conversion）。對此，人工智慧可以對線上瀏覽行為進行實時分析並定義猶豫客，讓零售業者只需要提供優惠或折扣給最有可能因此產生轉換的對象。透過提供優惠給真正需要的消費者，實現更好的行...

Making AI easy! 和Appier一起打造世界級AI應用 Appier 成立於 2012 年，是一家專注於人工智慧與跨螢技術的新創公司，以人工智慧技術為基礎幫助企業解決跨螢世代的各種複雜難題，並讓更多領域的企業透過人工智慧應用擬定最佳的商業策略。Appier 由一群充滿熱情的電腦、資訊科學家以及網路行銷專家所組成，成員從 Google、Intel、Yahoo 等知名企業而來，技術團隊則來自於擁有豐富人工智慧研究成果的哈佛及史丹佛大學。 Appier總部設於台北，目前在新加坡、東京、吉隆坡、胡志明市、馬尼拉、香港、孟買、新德里、雅加達、首爾、雪梨、曼谷和大阪等14個城市設有營運據點，為超過500家知名品牌與代理商提供優質服務。 在Appier我們提供 具競爭力的薪酬獎金制度：優渥的薪資水準、股票選擇權。 員工保險：除法定保險外，我們更提供完善的團體保險，給予同仁更貼心的保障。 優秀人才推薦獎金制度：透過推薦獎金制度獎勵員工推薦優秀人才，為Appier團隊找到志同道合的好夥伴，注入新能量。 特休假制度：優於勞基法的休假天數，員工到職後即可依當年度在職比例享有特休假。 訓練發展：鼓勵同仁不斷精進學習，定期舉辦教育訓練及研討會，並不定期邀請海內外優秀講者至Appier進行座談會。 多元福利活動：辦公室免費供應各式飲料及點心、每週舉辦Happy Hour、部門聚餐、團隊凝聚活動，與福委會各類活動。 優質工作環境：寬敞明亮且舒適的辦公環境。 國際化職場環境：與國內外AI大數據研發、行銷與管理等優秀人才共事，快速提升國際視野與競爭力。 強力徵求 Machine Learning Scientist Task of the role Use machine learning and analytical techniques to build prediction model for advertising/enterprise solutions. Experience in analyzing and extracting valuable information from large amounts of business data Design, develop and test advanced models for predicti...

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~~~~~~ ...