資料策略、資源與人員

認識人工智慧（AI）

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

資料策略與治理

資料策略： 設計與開發以資料為核心的方法，用於擷取資訊與支援商業決策

資料策略步驟：

  1. 設定以資料為導向的目標
  2. 找出所需資料
  3. 決定資料來源與型別
  4. 預測式與指示式分析
  5. 將資料驅動流程落地

設定以資料為導向的目標

找出所需資料

決定資料來源與型別

預測式與指示式分析

將資料驅動流程落地

認識人工智慧（AI）

AI 基礎架構

雲端型 AI 基礎架構

  • 可擴充的運算資源、資料儲存、AI 工具與預先建置模型
  • 彈性、隨需供應

Google Cloud、Azure 與 AWS

  • 優點： 高擴充性、成本效益佳
  • 缺點： 資料所在地、需網際網路

在地端（自架）AI 基礎架構

  • 組織自有硬體、軟體、資料與網路資源，以支援 AI 營運

在地端基礎架構

  • 優點： 資料控管更佳、延遲更低
  • 缺點： 前期成本高、擴充受限
認識人工智慧（AI）

MLOps 方法論

Machine Learning Operations（MLOps）： 在企業內高效且可靠地管理與營運 ML（AI）系統

MLOps 方法論

認識人工智慧（AI）

MLOps 方法論

Machine Learning Operations（MLOps）： 在企業內高效且可靠地管理與營運 ML（AI）系統

MLOps 方法論步驟

認識人工智慧（AI）

AI 相關職務

AI 架構師

AI 架構師

資料科學家

資料科學家

機器學習與資料工程師

機器學習工程師

其他： AI 倫理專家、專案經理

其他 AI 角色

認識人工智慧（AI）

打造你的 AI 團隊

領導與管理

  • AI 經理／團隊主管
  • AI 專案經理

執行

  • AI 架構師：選擇工具
  • 資料科學家：分析資料並訓練與評估模型
  • ML 與資料工程師：將模型部署到生產環境並建置資料管線

支援

打造團隊

認識人工智慧（AI）

打造你的 AI 團隊

領導與管理

  • AI 經理／團隊主管
  • AI 專案經理

執行

  • AI 架構師：選擇工具
  • 資料科學家：分析資料並訓練與評估模型
  • ML 與資料工程師：將模型部署到生產環境並建置資料管線

支援：AI 倫理專家；領域專家

打造團隊

認識人工智慧（AI）

一起來練習吧！

認識人工智慧（AI）

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