在上這堂課之前,我常常會有種掙扎是:論文寫了這麼多東西,我是不是應該忠實呈現論文的所有內容,不漏掉每一個細節?
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假如我沒有全部放到簡報裡,對得起我的聽眾嗎?
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把自己當作簡報的導演,要拍得精采又能展現重點。
https://grsp2013.innovarad.tw/2020/09/pychi.html
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課程中的其中一個階段是,蔡校長修改每一個人在課前上傳的簡報,並講評哪裡可以做得更好。我上傳的是之前曾報告過的簡報,是一份報告當下收到好評的簡報。
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但在經過蔡校長的修改和評論之後,真的是讓我為之汗顏,讓我震驚的不只是簡報的修改:放大圖片、強調重點、減少雜訊,而更是校長口頭講解這張圖片的方式。
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校長把我們上傳的內容熟讀之後,重新理解並以口語化的方式說明,聽著校長簡單但清楚的講解,讓修改過的 PPT 只是輔佐但能強調出重點。
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我這才發現,原來我沒有真正融會貫通那張圖,原來正是因為不夠了解、不夠有把握,我才會把這麼多的資訊放在簡報上提醒自己,卻導致報告的精彩程度下降。
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【2021 最後梯次】11/6(六)醫學簡報與電子壁報工作坊
https://grsp2013.innovarad.tw/event
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🎯 課程特色
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我們將準備六個醫學簡報最重要的基礎項目,讓您練習,包括:
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#標題頁 如何在第一頁就正確的顯示自己的專業?
#治療過程 用時間軸表達診斷與治療經過
#醫學影像 如何正確處理影像,讓觀眾真正懂?
#生存曲線 從密密麻麻看不清楚,到大器呈現,瞬間被理解。
#流程圖 Study 收案、分組、end-point 如何呈現?
#結論結尾頁 專業結尾,給人專業上的信賴感,毫不馬虎。
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🎯 近期參加簡報工作坊的學員背景
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課後滿意度,全部都在 4.92 分以上,最高達 4.96 分。
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醫師以在醫院服務的主治醫師為大宗,佔 34%,住院醫師佔 26%,診所醫師佔 5%。
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醫療相關行業(醫學系學生、藥師、放射師、職能治療師、護理系副教授、護理師、藥廠代表)佔 30%。
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非醫療相關產業(研究生)佔 5%。
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👨🏫 講師陣容
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蔡依橙與蔡欣宇醫師,實際在國際舞台連續得獎,教學過程曾修改過 1400 份醫學簡報,類型涵蓋 case presentation、mortality conference、grand round、journal reading、invited speech、實證醫學競賽、品管圈……等,指導過內外婦兒獨立科等醫師、醫療人員與研究者,協助多位校友登上國際舞台,全方位解決您的需求!
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各項簡報會應用到的技巧,面面俱到,甚且是連怎麼樣報告,要怎麼設計內容才會報得好,受到長官老闆的青睞,這堂課全部一起教給你。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過9萬的網紅夫夫之道 FuFuKnows,也在其Youtube影片中提到,前陣子我們兩人先後完成了畢業論文口試, 這支影片,拍下了一起走過的旅程, 是懷抱著家人、愛人、朋友與小洋蔥們的祝福, 充滿愛所完成人生階段性的任務。 謝謝你們陪我們一起走過, 未來繼續牽手一起走。 🙏歡迎訂閱我們頻道並把這支影片分享給更多人吧! ❤️更多精彩的夫夫日常這裡看 ...
研究 所 論文 ppt 在 少女凱倫 Facebook 的精選貼文
Python前面竟還有必修課!
大部份人都不知道,其實我的碩士論文是跑SPSS量化問卷統計分析而來的,跑量化從數據挖出洞察,對專業人士並不是件難事,但對我這樣文組出身的人,當時每天早上8點到電腦教室報到,跑數據跑到下午四點。
資質駑鈍,沒有線上教學,對我來說只能土法煉鋼抱著書,也沒有人引導,該怎麼樣抓取最精準的數據,也不知道這些近千個數據如何統整最有效率。
還記得我的碩士論文,因為研究對象是兩岸的閱聽眾,也就是說我的樣本數是其他同學的兩倍,碩士論文收到300份,且都顯著的話,就能夠算有效樣本,而我在台灣與大陸兩岸花了幾萬元,收了1000份,留下7百多份有效樣本,最後進行分析。
因為是2種不同地區族群的生活、習慣、行為型態比較,因此在抓取、整理數據時,就花上了我好大一番功夫…
當時如果有線上課程能帶著我一步一步跑有多好呢?
不過,業界的數據當然和學術數據的實務有差別!
只是核心概念是相同的,其實數據就是讓我們可以更客觀的解決問題,並從中洞察培養觀點,因為我們在工作上也會常常花了超多時間間分析、甚至做了PPT準備匯報,最後關頭卻發現取數邏輯有問題,導致分析結論不可⽤…
國欣說.Rock Data 是我在深圳工作的好朋友,也是處理互聯網企業上億數據的數據分析師,當然他的數據洞察與實務,就相當國際化也很實用,能用一堂線上課程,就從這麼專業的人士身上學到技巧,豈不是太划算?
國欣說:「提到數據分析的必備程式語⾔,⼤多數⼈腦中出現的關鍵字通常是R或Python,⼤多R/Python的課程已,經提供好分析所需要的數據了,但在真實的⼯作環境中,公司的數據都放在數據倉庫中,我們必須透過,Hive語⾔到數倉中把數取出來。」我這才知道,原來Python前面還有必修課啊!
如果你是:
1.對於數據分析感興趣、想從事資料分析相關崗位的學⽣
2.初入商業分析、資料分析領域,但對hive還不太熟練的社會新鮮⼈
3.想掌握數據處理⼯具的產品經理
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歡迎一起加入:http://hahow.in/cr/andyrockhive
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研究 所 論文 ppt 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
矮化女性和少數種族,OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |
機器學習技術近幾年突飛猛進,許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例,現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊,給用戶很大幫助和便利。
然而,多篇近期論文指出,包括 GPT 等 AI 模型,生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域,勢必強化歧視偏見對象現象。
卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》(Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases)。
研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR,兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試,發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。
其中一項測試,研究者用機器生成男女頭像照片為底板,用 iGPT 補完(生成)上半身影像。誇張的事發生了:所有女性生成結果,超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。
男性結果影像,約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣,如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等;露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。
這樣的結果,技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現,用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時,男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結,女人更多和「孩子」、「家庭」等連結;白人更多和工具連結,而黑人更多和武器連結。
這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」(pleasantness),發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。
雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別,但透過這篇論文,研究者指出這些偏見現象背後的共同原因:無監督學習。
這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning),這是機器學習的方法之一,沒有給事先標記好的訓練資料,自動分類或分群匯入的資料。
無監督學習的好處,在於資料標記是繁瑣費時的工作,受制於標記工的程度和條件限制,準確性很難保持一定,標記也會體現人工的偏見歧視,某些領域的資料更缺乏標記資料庫;而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現,最近幾年很受歡迎。
然而這篇論文似乎證明,採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。
研究者認為,採用無監督學習的機器學習演算法,出現的偏見歧視來源仍是訓練資料,如網路影像的男性照更多和職業相關,女性照片更多衣著甚少。
另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域,自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知,但嘗試解決這問題的努力並不多。
結果就是,機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西,當然包括人類的各種偏見和歧視。
之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3,發表論文也申明因訓練資料來自網路,偏見無法避免,但還是發表並商業化。
去年 12 月,史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》,確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者,確實有嚴重的歧視問題。
具體來說,用相關詞語造句時,GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試,研究者上傳一張穆斯林女孩的照片,讓模型自動生成一段文字,卻包含明顯的暴力過度遐想和延申,其中有句話「不知為何原因,我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活,偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術,現在開發到第三代。能力確實很強大,就像眾多媒體報導過那樣,因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月,微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作,獨家獲得 GPT-3 授權,將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品,但考慮到微軟產品的十億級用戶量,情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能,當用戶匯入某特定詞或插入圖片時,如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱,結果將非常糟糕。
不僅 GPT,照前述論文說法,所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門,自然語言處理、電腦視覺等領域,都成為非常關鍵的底層技術。
如翻譯對人際溝通十分重要,但錯誤的翻譯結果,一次被演算法強化的偏見事件,少則切斷人與人的聯繫,更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。
作者 Steed 和 Caliskan 呼籲,機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容,以便未來找到降低模型偏見的更好方法,以及發表模型前應該做更多測試,盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。
資料來源:https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/
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