任務完成！你已成為一位精通翻譯的大師！不完全正確！讓我們重新編碼這些資訊。現實已轉換……是美麗的落日嗎……？……還是僅僅一堆數字而已……
我們如何稱呼照片和語音筆記這類「雜亂」的資料？
沒錯！非結構化資料不像試算表一樣具有內建的組織架構。
電腦基本上是一台巨大的高速什麼？
正確！由於電腦本質上就是一台計算機，因此必須將所有事物轉換為數學語言，才能理解它們。
將現實轉換成數位數字的過程被稱為什麼？
答對了！編碼正是我們將人類經驗轉譯成機器能理解語言的方式。
在數位影像中，單一的「像素」被賦予什麼，以幫助電腦辨識它？
太棒了！每個像素都會被賦予一個代表其亮度或色彩的數字。
如果像素中的 0 代表完全黑暗，那麼 255 又可能代表什麼？
完美！255 常用來代表數位影像中的最大亮度或純白色。
為了讓一堆隨機數字具有意義，我們會將它們放入何種「數學形狀」中？
正確！向量與張量是特殊的容器，能將數字有序排列，讓人工智慧找出其中的模式！
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從現實到數字：理解非結構化資料
EvoClass-AI004Lecture 2
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🤖 嘀噠！敬禮，隊員！想像一下，要向一位只懂「數學」的朋友描述落日景象。這正是我們今天的任務：將混亂而美好的世界轉換為數字！
Py-Bot 指令即時
嘀噠！敬禮，隊員！
想像一下，要向一位只懂「數學」的朋友描述落日景象。這正是我們今天的任務：將混亂而美好的世界轉換為數字！
主題進度0%
我們所喜愛的大多數事物——例如語音筆記或小狗狗的照片——都是「非結構化」的。它們並不在整齊的試算表中。因為電腦本質上只是巨型計算機，無法像我們一樣「感受」或「看見」事物，它們只能理解數學！
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子主題 1
什麼是「非結構化資料」？
為何照片、聲音與故事對電腦而言是「混亂」的。
為了協助人工智慧，我們會「編碼」現實。我們將影像分解成稱為像素的小點。暗的像素可能是 0，亮的則是 255。透過將每一個點轉換為數字，我們創造出機器最終能夠閱讀的語言！
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子主題 2
編碼的力量
利用像素與數值來彌補差距。
你手機上的每一張照片，實際上都是一張包含數百萬個微小數字的巨大地圖，等待著人工智慧大腦讀取！
你知道嗎？
你手機上的每一張照片，實際上都是一張包含數百萬個微小數字的巨大地圖，等待著人工智慧大腦讀取！
載入中……
⭐⭐⭐

任務完成！

你已成為一位精通翻譯的大師！