任務完成！你已成為一位精通翻譯的大師！還差一點！我們來重新編碼一下這些資訊吧。現實已轉換……這是一場美麗的日落嗎……？……或者只是一堆數字而已……
我們如何稱呼照片和語音筆記這類「雜亂」的資料？
完全正確！非結構化資料不像試算表那樣具有內建的組織形式。
電腦基本上是個巨型高速的什麼？
正確！因為電腦就是計算機，所以它們必須將一切轉換成數學語言才能理解。
將現實轉化為數位數字的過程稱為什麼？
答對了！編碼正是我們將人類經驗轉譯成機器能理解的語言的方式。
在數位影像中，單一的「像素」被賦予什麼來幫助電腦辨識它？
完全正確！每個像素都會被分配一個代表其亮度或顏色的數字。
如果 0 代表像素的全黑，那麼 255 又可能代表什麼？
太棒了！255 常被用來表示數位影像中的最大亮度或純白色。
為了讓一堆隨機數字產生意義，我們會把它們放入哪些「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，讓人工智慧得以發現其中的模式！
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從現實到數字：理解非結構化資料
EvoClass-AI004第2講
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🤖 嘀嘀！歡迎，小隊員！想像一下，試著向一個只懂「數學」的朋友描述日落。這正是我們今天的使命：將混亂而美好的世界轉化為數字！
Py-Bot 指令即時
嘀嘀！歡迎，小隊員！
想像一下，試著向一個只懂「數學」的朋友描述日落。這正是我們今天的使命：將混亂而美好的世界轉化為數字！
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。因為電腦只是巨大的計算機，無法像我們一樣「感受」或「看見」事物，它們只懂得數學！
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子主題 1
什麼是非結構化資料？
為何照片、聲音與故事對電腦來說是「混亂」的。
為了協助人工智慧，我們會「編碼」現實。我們將影像拆解成稱為像素的微小點。暗的像素可能是 0，而亮的則是 255。透過將每一個點轉換為數字，我們創造出機器最終能讀懂的語言！
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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。
你手機上的每張照片，其實都是一張由百萬個微小數字組成的巨大地圖，正等待人工智慧大腦閱讀！
你知道嗎？
你手機上的每張照片，其實都是一張由百萬個微小數字組成的巨大地圖，正等待人工智慧大腦閱讀！
載入中……
⭐⭐⭐

任務完成！

你已成為一位精通翻譯的大師！