Surat, Gujarat
6 hours ago

【3 小時掌握商用 AI 】
NLP 情緒分析與 AI 顧客讀心術

 授課講師: iKala - Irene Chen & Elian Lu
 課程時數: 約3小時
 上線日期: 4/30
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 學習目的

 學習目的:

  • 運用數據與 AI 技術幫公司解決問題與獲利
    想知道如何用 AI 技術解決公司問題並創造商機、想了解公司團隊導入 AI 該思考的面向、該具備的資源與戰力,不知從何做起?
    網路上已有許多 AI 技術教學,但更想快速掌握業界導入 AI 的商用知識及經驗,實際將 AI 技術應用在自己的工作場域。
  • 零基礎也能跨界掌握 AI 職能與實作技能,提升競爭力
    不會寫程式,但想跨界裝備 AI 實作技能,卻總是因為多數課程太多艱深技術、程式知識而駐足猶豫?想找實際操作 AI 模型、數據視覺化的免費專業資源?未來如何和內外部專業 AI 技術團隊協作,善加利用 AI 分析結果?想了解 AI、數據團隊的專業分工與職責?
  • 利用 AI 從社群中挖掘出意想不到的顧客需求洞察與商機
    線上消費者行為日趨破碎與複雜,該如何有效整合內、外部數據,善用 AI 分析洞察出全新的商業題目?
    消費者在社群上累積了大量的數據,如何透過社群數據、AI 技術即時掌握市場趨勢、顧客的行為偏好,挖掘出顧客從未說出的需求,實踐 AI 數據驅動商業與行銷決策?

 課程特色:涵蓋三大面向教學,跟著 iKala,沒有程式背景,也能成為 AI 應用專家

 課程特色:

涵蓋三大面向教學,跟著 iKala
沒有程式背景,也能成為 AI 應用專家

- 知識
由史丹佛大學電腦科學碩士、Google 台灣第 3 號員工、現為跨國 AI 科技公司執行長的程世嘉所共同創辦的 iKala,旗下的 AI 團隊整合過去服務各大產業客戶導入 AI 技術的專業經驗,讓你一次掌握 AI 落地可能會遇到的挑戰、公司該具備的資源,以及如何讓 AI 發揮最佳效益。

- 應用
分享媒體、遊戲、金融等三大產業導入 AI 之實例,以及 AI 技術分析社群數據的應用場景,快速汲取業界運用 AI 技術掌握市場先機之心法。

- 實作
手把手教你操作免費且適合入門的線上工具資源,開發或應用情緒分析,包含可在瀏覽器上撰寫及執行程式語言的 Google Colab,以及不會寫程式也可應用情緒分析的 Google 雲端平台 API。最後也將帶你使用 Data Studio 搭配外部社群數據,實戰數據洞察。

 適合對象 

 適合對象

- AI 零基礎或初學者:
將掌握善用 AI、具備 AI 技能的關鍵,且學會建立基礎的 NLP 情緒分析模型和操作以數據驅動決策的視覺化工具!

- AI 進階者:
能取得其他產業導入 AI 的經驗,例如透過讀者輪廓分析優化行銷投放決策、根據顧客偏好制定異業合作行銷策略、顧客價值與行為分群等。

- AI 專案參與者:
不管身處公司營運部或行銷部,皆能掌握用 AI 加速幫公司獲利的關鍵,了解如何組建數據團隊、用 AI 找出顧客需求,訂定商業策略。

 老師介紹

目前為 iKala AI 團隊負責人,帶領團隊執行 iKala AI 技術應用與服務開發,將 AI 賦能於 iKala 所有產品,並協助企業客戶導入 AI 解決方案及數位轉型。

深植於資料科學社群 - The Global Women in Data Science (WiDS),並且擔任 Women in Data Science (WiDS) in Taipei 的推廣大使,定期在台灣推廣各式各樣的資料科學活動,例如:年度大會、資料科學人物專訪、與企業舉辦聯名推廣資料科學的 Workshop、與 Google Taiwan 合作推動及教導 MLCC 課程等。

曾多年服務於大型美商資料庫公司擔任大數據分析顧問,服務兩岸金融、電信、電商等產業,為企業導入資料科學解決方案。

  • 曾任台北金融研究發展基金會《FinTech eMBA 協力共創工作坊》AI Workshop 講師 (2020/10)
  • 曾任 iKala AI Workshop 內訓講師 (2020/8)
  • 曾任 iKala 兩屆資料科學讀書會講師 (2019/10~2020/7)
  • 曾任 Women in Data Science 資料科學技術 X Case Study 實戰營總籌兼講師 (2019/12)
  • 曾任 Women in Data Science MLCC Workshop 講師 (2019/3)
  • 曾任淡江大學資管系 EMBA/資管所多門 AI/數據分析課程客座講師
  • 曾任交通大學大數據人才訓練班課程講師 (2016/4)
  • 曾任大型企業 (金融/電信) AI 數據分析導入講師 (2015~2018)

目前為 iKala AI 團隊的機器學習工程師,專精於自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)、AI 推薦系統(Recommendation System)、電腦視覺(Computer Vision,CV),以及生成模型(Generative Model),除了負責協助 iKala 所有產品開發 AI 模組及新應用服務,也協助企業客戶導入 AI 解決方案。

  • 曾任台北金融研究發展基金會《FinTech eMBA 協力共創工作坊》AI Workshop 講師 (2020/10)
  • 曾任大型企業 (媒體) NLP 進階課程講師 (2020/9)
  • 曾任 iKala AI Workshop 內訓講師 (2020/8)
  • 曾任 iKala 資料科學讀書會講師 (2020/3~2020/7)

iKala 是一間跨國的 AI 公司,使命是「AI 賦能」,讓客戶能夠以 AI 為核心來達成事業轉型、加速、及創造新商業模式的目標。

iKala 提供以 AI 驅動的數位轉型及數據行銷整體解決方案,旗下有 iKala Cloud 及 iKala Commerce 等雲端及新零售服務與產品,服務超過 400 家企業及 15,000 家廣告主及品牌主,其中包含多家財星 500 大企業,服務範圍跨越 8 個國家 (台灣、新加坡、泰國、越南、日本、香港、菲律賓、馬來西亞) 及超過 12 種產業。iKala 同時是 Google 及 Facebook 的合作夥伴。 

 課程大綱

開啟 AI 技能前的準備:
導入 AI 前該有的基礎觀念
第一章:
導入 AI 該怎麼做?要找誰做?
掌握 AI 商業應用:
社群數據洞察與三大產業 AI 應用實例
第二章:用 AI 與社群數據落實 KYC (了解你的顧客),訂定新商業策略 
第三章:三大產業實例帶你了解 AI 如何成為顧客讀心術,增加獲利
  • 媒體娛樂:讀者輪廓分析與行銷投放決策
  • 金融產業:信用卡顧客價值與行為分群應用於顧客深度經營
  • 遊戲產業:玩家偏好分析與異業合作行銷策略
實戰 AI:
NLP 情緒分析模型實作與數據洞察演練
第四章:認識情緒分析
第五章:實作情緒分析
第六章:用視覺化工具與社群數據練習數據洞察

獲得 AI 最大效益的關鍵,除了有對的技術資源、對的專家團隊,還需要能從 AI 數據分析中找出商業洞察,這時,透過視覺化工具來解讀 AI 數據分析結果,並向老闆或核心利益關係人說一個好故事,就變得至關重要。

 課程大綱

開啟 AI 技能前的準備:導入 AI 前該有的基礎觀念
第一章:導入 AI 該怎麼做?要找誰做?
  • 導入 AI 常見的五大挑戰

    - 公司是否有 AI 基礎設施?是否才有可用的數據能加速發揮 AI 價值?那資料沒上雲就不能導入 AI    嗎?公司的運作及現況是否有益於導入 AI?

    - iKala 獨家提出以 AI 為核心的 DAA 飛輪,透過數位化 Digitalization、分析能力 Analytics、
      行銷科技應用 Application,讓企業導入 AI 更有明確策略規劃及發展藍圖。
  • 導入 AI 的工作流程有哪些?以媒體產業為例

    - 從確認商業目標開始到製作視覺化呈現商機洞察報告

    - 資料收集與前處裡的工作包含哪些?

    - 以媒體娛樂產業實例,掌握導入 AI 的關鍵工作流程。
  • AI 專家有哪些? 

    - 導入 AI 的工作流程中會牽涉到哪些人?

    - AI 團隊中每個人的角色為何?須具備哪些 coding 或技術能力?

    - 若想斜槓或跨領域成為 AI 專家,有哪些選擇?
【單元一】
開啟 AI 技能前的準備:
導入 AI 前該有的基礎觀念導入 AI 該怎麼做?
要找誰做?
第一章:
導入 AI 該怎麼做?要找誰做?(20 mins)
掌握 AI 商業應用:社群數據洞察與三大產業 AI 應用實例 

獲得 AI 最大效益的關鍵,除了有對的技術資源、對的專家團隊,還需要能從 AI 數據分析中找出商業洞察,這時,透過視覺化工具來解讀 AI 數據分析結果,並向老闆或核心利益關係人說一個好故事,就變得至關重要。

第二章:用 AI 與社群數據落實 KYC (了解你的顧客),訂定新商業策略 
  • 認識 AI 技術領域及商業應用

    - 從 NLP 自然語言處理、CV 電腦視覺、DS 資料科學,到 Crawler 爬蟲技術

    - AI 模組的多元應用,例如預測分析、分群分析、情緒分析、自動貼標...等
  • 「用 AI 洞察社群數據」與「公司商業策略」的關係

    -  消費者輪廓難以掌握?社群數據難以善加洞察與利用?
       用社群數據及 AI 技術驅動的精準商業暨行銷策略來解決難題
  • 了解洞察消費者及顧客輪廓的重點技術

    -  黏著與忠誠度分析
    -  貼標與趨勢分析
    -  視覺化呈現
    -  情緒分析
第三章:三大產業實例帶你了解 AI 如何成為顧客讀心術,增加獲利  
  • 媒體娛樂:讀者輪廓分析與行銷投放決策 
  • 金融產業:信用卡顧客價值與行為分群應用於顧客深度經營 
  • 遊戲產業:玩家偏好分析與異業合作行銷策略
【單元一】
開啟 AI 技能前的準備:
導入 AI 前該有的基礎觀念導入 AI 該怎麼做?
要找誰做?
第一章:
導入 AI 該怎麼做?要找誰做?(20 mins)
實戰 AI:NLP 情緒分析模型實作與數據洞察演練

獲得 AI 最大效益的關鍵,除了有對的技術資源、對的專家團隊,還需要能從 AI 數據分析中找出商業洞察,這時,透過視覺化工具來解讀 AI 數據分析結果,並向老闆或核心利益關係人說一個好故事,就變得至關重要。

第四章:認識情緒分析
  • 什麼是情緒分析 (Sentiment Analysis)? 

    - 情緒分析 Conceptual Challenge:以不同句子舉例情緒分析的可能結果

    - 為什麼情緒分析很難:語言特性、多重情緒、反諷、俚語
  • 為什麼情緒分析很重要 

    - 情緒分析能如何協助掌握顧客需求?

    - 情緒分析的使用情境與案例:情境舉例、案例分享
  • 有哪些資源可使用情緒分析 

    - 情緒分析資料集:英文、繁體中文、簡體中文

    - 情緒字典與字詞的關係:中文情感字典、英文情感字典
第五章:實作情緒分析
  • 【實作】開始一個基礎的情緒分析 (15 mins)

    - 斷詞斷字 Tokenization: 斷詞 API、    資源介紹、斷詞的重要性和致命傷
    - 詞袋法與 One-hot 詞向量:BoG 方法、One-hot Encoding 介紹、詞向量的問題
    - 如何用機器學習領域經典的演算法支持向量機 (Support Vector Machine, SVM) 做情緒分析?
    - 影片 demo,提供程式碼體驗實作流程
  • 【實作】開始一個基礎的情緒分析 

    - 斷詞斷字 Tokenization:斷詞 API、資源介紹、斷詞的重要性和致命傷

    - 詞袋法與 one-hot 詞向量:BoG 方法、One-hot Encoding 介紹、詞向量的問題

    - 如何用機器學習領域經典的演算法單純貝氏分類器 (Naive Bayes Classifier) 做情緒分析?
      <Colab 實作> 影片 demo,提供程式碼體驗實作流程
  • 不會寫程式也可應用情緒分析的方式:運用 GCP (Google 雲端平台) AI Platform NLP Sentiment Analysis API (15 mins)

    - GCP AI Platform 介紹:內容介紹、    資源介紹
    - GCP NLP Sentiment Analysis API    實作教學 :內容介紹、資源介紹
  • 不會寫程式也可應用情緒分析的方式:
        運用 GCP (Google 雲端平台) AI Platform NLP Sentiment Analysis API 

    - GCP AI Platform 介紹:內容介紹、資源介紹

    - GCP NLP Sentiment Analysis API 實作教學:內容介紹、資源介紹
第六章:用視覺化工具與社群數據練習數據洞察

獲得 AI 最大效益的關鍵,除了有對的技術資源、對的專家團隊,還需要能從 AI 數據分析中找出商業洞察,
這時,透過視覺化工具來解讀 AI 數據分析結果,並向老闆或核心利益關係人說一個好故事,就變得至關重要。

  • 透過視覺話工具說出更有說服力的故事 (15 mins)

    - 市面上有哪些視覺化工具?
    - 簡單說明 DataStudio 操作、
      案例情境
  • 透過視覺化工具說出更有說服力的故事 

    - 市面上有哪些視覺化工具?

    - 簡單說明 Data Studio 操作、案例情境
  • 以 Data Studio 實作數據洞察 (15 mins)

    - 提供外部社群數據,讓你有方法、有資料,快速透過 Data Studio 免費工具實際將 AI 技術與社群數據結合,並自行設計報表實踐數據洞察。
  • 以 Data Studio 實作數據洞察 

    - 提供外部社群數據,讓你有方法、有資料,快速透過 Data Studio 免費工具實際將 AI 技術與社    群數據結合,並自行設計報表實踐數據洞察。

 業界推薦

台北金融基金會從 2018 年開辦『FinTech eMBA 協力共創工作坊』課程以來,每期規劃不同主題 FinTech工作坊。2020 年 10 月很榮幸能與 iKala AI team 合作「數位賦能,驅動產業創新的AI應用」工作坊課程,受到學員熱烈迴響。

課程分享如何透過社群數據與AI技術,掌握受眾輪廓以創造精準行銷,最後藉由 Google Data Studio 實際操作演練,將數據資訊轉換成可視化架構與商業洞察,以幫助業務的連結與推動。

課後學員反饋上課內容協助挖掘出數據的真正價值,有助實現產業的創新與服務升級,激發工作上加速探索與實現未知的新火花。

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說明:開課前報名本課程可參加「 iKala 商業 AI 導入諮詢服務 (約30分鐘) 」免費抽獎活動。企業規格的一對一諮詢顧問服務,搭配學習本課程,將幫助學員深入了解個人或所屬企業導入 AI 的可行性及步驟。

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 常見問題說明

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