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第 492 期

2024 年 08 月 28 日

資料清整及視覺化

講者:陳偉傑 先生

陳偉傑 先生完成資料的爬蟲之後,大量的原始資料(raw data)未經清整及分析的情況下,無法提供簡潔而兼具信度及效度的分析結果。本課程以車禍案件中,當事人有無注意車前狀況為例,示範如何從巨量資料中依循邏輯篩選所需要的特徵因子、歸納整理表格的一系列資料清整流程。在資料清整後,若進一步將整理過的表格進行資料視覺化,使文字轉換為圖形,將有助於直觀理解資料的分布、比例、趨勢。Plotly作為Python資料視覺化的開源模組,得編輯不同類型圖表的相應程式碼,並調整變數設定後完成資料視覺化。最後,模組化的設定則可以讓使用者與程式進行互動...

講座影片:
資料清整及視覺化

Figma 畫面設計

講者:陳偉傑 先生

專案進行期間經常需要向其他團隊進行協商、溝通、研討,然而要在每一階段實際做出成果將耗費許多時間、金錢,且成果也不一定盡如人意。Figma為最熱門的線上介面設計工具之一,能協助使用者進行UI(user interface)、UX(user experience)、網頁、App應用程式的介面設計,讓不同團隊能夠直觀了解程式運作及未來與使用者互動的模擬情況。除內含元件庫系統外,Figma更支援多人協作,可在不同時間地點共同編輯繪製,提升團隊協力創作的效率。本課程說明Figma基礎畫面設計及其運作原理,作為程式專案的發表工...

講座影片:
Figma 畫面設計
經典回顧

NumPy 介紹與 Matplotlib 資料視覺化

講者:蘇豐文 教授

蘇豐文 教授人工智慧(Artificial Intelligence, AI)概念於1950年代被提出,但受限於電腦計算能力等問題致發展幾經波折。1990年代末,圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)技術迅速發展並提升電腦計算能力,人工智慧議題再次受到矚目,逐漸改變人類經濟與社會活動型態,同時重塑並挑戰既存的各產業體制架構與規範。人工智慧發展標的相當廣泛:專家系統、啟發式問題推理及解決、機器學習、自然語言處理、傳感洞察、情緒感知等等。在人工智慧技術不斷落實於諸多法領域之際,法律人有必要更加了解...

講座影片:
NumPy 介紹與 Matplotlib 資料視覺化
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