Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101
AI是一條孤獨且充滿惶恐及未知的旅程,花俏絢麗的收費課程或活動絕非通往成功的捷徑。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗;如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起,特別感謝時任職公司台灣雪豹科技無償贊助場地及茶水點心。
這裡匯集了我們歷年的 Meetup 紀錄,還有 AI 演算法與開源資源匯整中心。
🎯企業AI的競爭點,不是做出多少 Agent,而是在可量化的風險、權限、成本與稽核下可靠地執行。🎯
🎯AI Governance (AI 治理) 不能只是一份 SOP 的 PDF;它應該是一組可以執行的 Technical Controls。🎯
「Deep Learning 101」所有內容均屬個人與社群研究心得分享,不代表任何現職或前任雇主之官方立場背書。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗;如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起,特別感謝時任職公司台灣雪豹科技無償贊助場地及茶水點心。
這裡匯集了我們歷年的 Meetup 紀錄,還有 AI 演算法與開源資源匯整中心。
🎯企業AI的競爭點,不是做出多少 Agent,而是在可量化的風險、權限、成本與稽核下可靠地執行。🎯
🎯AI Governance (AI 治理) 不能只是一份 SOP 的 PDF;它應該是一組可以執行的 Technical Controls。🎯
「Deep Learning 101」所有內容均屬個人與社群研究心得分享,不代表任何現職或前任雇主之官方立場背書。
現在市場上最容易出現的錯誤,是把「有沒有 Agent」當成企業 AI 數位轉型的 KPI。但對企業來說,真正應該問的並不是:
「我們公司要不要導入 AI Agent?」
而是:
「這個工作流程是否值得交給 AI?如果值得,企業願意給它多少資料、多少權限、多少計算資源,以及多少錯誤成本?」
這兩個問題完全不同。
📅 2026-08-17 更新快訊
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📅 2026-08-14 更新快訊
- 深度解析 Google DeepMind 發表於《Nature》的 Agentic Profiles 論文。本文從自主性(A)、效能(E)、目標複雜度(GC)與泛化能力(G)四大維度,拆解 AI Agent 的風險矩陣、相變效應與企業零信任治理對策。

