AI開發應用、AI大數據預測模型、AIGC內容創作、軟體程式設計的全部最新 396 筆接案案件

用於哪個行業： 長照醫療領域 細節說明： 我們正在尋找一位語音TTS技術專家，建立長期合作關係。 首個專案目標是共同建置與整合一套支援 臺語、客語的TTS服務，並以容器化架構部署至我們的現有系統。 一、首期專案：核心交付目標 1. 技術方案與架構設計：推薦並論證最適合的開源語音模型（需優先支援臺語），並提供 簡單的技術分析報告。 2. 軟體開發： * 開發完成 臺語、客語 的端到端語音處理流程測試 * 將模型封裝為高可用的 HTTP/WebSocket 微服務 * 完成該服務的 Docker 容器化建置 3. 部署與交付：在測試環境完成部署、多語種驗證，並交付架構圖、REAMDME.md、API文件，進行知識移轉 二、我們尋求的合作夥伴 我們需要一位能獨立完成以上工作的專家，並在提案中證明您具備： 1. 實戰經驗：擁有實際部署、使用、微調開源STT/TTS模型的成功案例 2. 工程能力：精通 Python 與 Docker，能將TTS模型工程化為穩定API服務 3. 架構思維：能提供可行的專案階段規劃與時程 三、提案須知 若您感興趣，請在提案中重點說明： 1. 您對 臺、客語 模型選型 的技術見解與初步方案 2. 提供過往 相關部屬案例 以供參考 3. 請注意 接案身份 和 提案須知，切勿亂槍打鳥 我們期待與您展開合作，共同打造語音應用。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.能力需求： 1. 自然語言處理（NLP）與語言學 * 熟悉 NLP 基本概念，如語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解等。 * 了解語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 * 能有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 2. AI 及大型語言模型（LLM）知識 * 理解 Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 * 知道模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並能設計 prompt 避免問題。 * 了解 Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 3. Prompt 設計與優化技巧 * 精確性（Precision）：用簡單、明確的語言表達需求。 * 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 * 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表 格。 * 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 4. 程式設計與 API 整合 * 熟悉 Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 * 能撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 * 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 5. 資料分析與評估 * 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 * 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 6. 領域知識（Domain Knowledge） * 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 * 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 7. 創意思維與問題解決能力 * 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 * 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 * 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 8. 版本控制與協作 * 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼 * 熟悉 Git / GitHub，能與開發團隊協作管理 Prompt 與程式碼版本。 * 具備技術文件撰寫能力，記錄進度 （Prompt、流程） 設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量 * 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 * 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 10.資料庫系統設計、優化、與管理 (1). 熟悉關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，能設計資料結構與索引，具備針對大規模資料儲存與查詢的優化經驗。 (2).熟悉 Linux 環境，具備部署與排程經驗（熟悉 cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s) 經驗尤佳）。 (3). 能設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4). 具備資料清理與正規化能力，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5).有能力管理資料庫。 11. 持續學習與研究 * 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等 等）。 * 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 12.軟性技能與其他要求 (1). 問題解決與獨立研究：具備優秀的問題解決能力，能獨立研究並解決技術難題。 (2). 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於維護與交接。 (3). 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 (4). 跨部門協作：具備良好的溝通能力，能密切合作，理解業務需求並將其轉化為技術實現。 (5). 長期維護與適應性：致力於長期合作，熟悉現有程式碼庫，能快速上手並進行功能調整、錯誤修復及效能優化，適應業務需求的變化。 (6). 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 (7).能快速理解既有程式邏輯並進行維護與改進。 (8).具備良好的溝通能力與獨立解決問題的能力。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.能力需求： 1. 自然語言處理（NLP）與語言學 * 熟悉 NLP 基本概念，如語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解等。 * 了解語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 * 能有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 2. AI 及大型語言模型（LLM）知識 * 理解 Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 * 知道模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並能設計 prompt 避免問題。 * 了解 Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 3. Prompt 設計與優化技巧 * 精確性（Precision）：用簡單、明確的語言表達需求。 * 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 * 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表 格。 * 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 4. 程式設計與 API 整合 * 熟悉 Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 * 能撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 * 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 5. 資料分析與評估 * 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 * 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 6. 領域知識（Domain Knowledge） * 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 * 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 7. 創意思維與問題解決能力 * 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 * 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 * 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 8. 版本控制與協作 * 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼 * 熟悉 Git / GitHub，能與開發團隊協作管理 Prompt 與程式碼版本。 * 具備技術文件撰寫能力，記錄進度 （Prompt、流程） 設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量 * 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 * 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 10.資料庫系統設計、優化、與管理 (1). 熟悉關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，能設計資料結構與索引，具備針對大規模資料儲存與查詢的優化經驗。 (2).熟悉 Linux 環境，具備部署與排程經驗（熟悉 cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s) 經驗尤佳）。 (3). 能設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4). 具備資料清理與正規化能力，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5).有能力管理資料庫。 11. 持續學習與研究 * 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等 等）。 * 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 12.軟性技能與其他要求 (1). 問題解決與獨立研究：具備優秀的問題解決能力，能獨立研究並解決技術難題。 (2). 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於維護與交接。 (3). 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 (4). 跨部門協作：具備良好的溝通能力，能密切合作，理解業務需求並將其轉化為技術實現。 (5). 長期維護與適應性：致力於長期合作，熟悉現有程式碼庫，能快速上手並進行功能調整、錯誤修復及效能優化，適應業務需求的變化。 (6). 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 (7).能快速理解既有程式邏輯並進行維護與改進。 (8).具備良好的溝通能力與獨立解決問題的能力。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.能力需求： 1. 自然語言處理（NLP）與語言學 * 熟悉 NLP 基本概念，如語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解等。 * 了解語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 * 能有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 2. AI 及大型語言模型（LLM）知識 * 理解 Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 * 知道模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並能設計 prompt 避免問題。 * 了解 Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 3. Prompt 設計與優化技巧 * 精確性（Precision）：用簡單、明確的語言表達需求。 * 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 * 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表 格。 * 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 4. 程式設計與 API 整合 * 熟悉 Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 * 能撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 * 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 5. 資料分析與評估 * 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 * 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 6. 領域知識（Domain Knowledge） * 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 * 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 7. 創意思維與問題解決能力 * 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 * 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 * 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 8. 版本控制與協作 * 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼 * 熟悉 Git / GitHub，能與開發團隊協作管理 Prompt 與程式碼版本。 * 具備技術文件撰寫能力，記錄進度 （Prompt、流程） 設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量 * 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 * 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 10.資料庫系統設計、優化、與管理 (1). 熟悉關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，能設計資料結構與索引，具備針對大規模資料儲存與查詢的優化經驗。 (2).熟悉 Linux 環境，具備部署與排程經驗（熟悉 cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s) 經驗尤佳）。 (3). 能設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4). 具備資料清理與正規化能力，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5).有能力管理資料庫。 11. 持續學習與研究 * 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等 等）。 * 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 12.軟性技能與其他要求 (1). 問題解決與獨立研究：具備優秀的問題解決能力，能獨立研究並解決技術難題。 (2). 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於維護與交接。 (3). 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 (4). 跨部門協作：具備良好的溝通能力，能密切合作，理解業務需求並將其轉化為技術實現。 (5). 長期維護與適應性：致力於長期合作，熟悉現有程式碼庫，能快速上手並進行功能調整、錯誤修復及效能優化，適應業務需求的變化。 (6). 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 (7).能快速理解既有程式邏輯並進行維護與改進。 (8).具備良好的溝通能力與獨立解決問題的能力。

用於哪個行業：工廠、服務業 細節說明：串接AI模組分析圖片格式，介面是 LINE OA跟網頁， 流程寫在make.com， 圖片放google drive 價格可再議

細節說明： 徵求具備技術背景的夥伴協助實現系統串接及自動化實現以串接統整入口、 AI 工具、統計軟體、通訊軟體、文獻管理工具

用於哪個行業：服務業、零售品牌 細節說明：串接Google meet 的音訊留利用其本身或外部的STT 直接拉到AI LLM 上做 RAG回復

本專案提供實車，硬體部分可採用現成市售的工業電腦（IPC）、網路攝影機或相關模組進行改裝與整合，但整套系統的核心功能、軟體架構、資料流程、通訊協定、伺服器端程式、前後端程式碼及行動裝置應用程式，需自行研發並完整掌握技術。所有影像與資料必須回傳至我方自建伺服器，不得依賴第三方雲端平台作為主要儲存與運作核心。 系統需具備多路影像擷取、處理與壓縮能力（如 H.264 / H.265），並能透過 4G/5G 將影像、定位與事件資訊即時上傳。需支援本地儲存、斷線補傳、事件偵測與資料加密傳輸。車載端除影像外，亦需回報 GPS 位置、行駛軌跡及各式事件狀態，以利後端分析與管理。 用戶端軟體需提供完整的車隊監控功能，包括： 遠端監控：可即時查看車輛多路影像，並支援畫質調整與低延遲模式。 錄影回放：可依日期、時間、車號或事件條件搜尋歷史影像，並可下載指定時段片段。 GPS 追蹤：提供地圖視圖、車輛即時位置、行駛軌跡、停靠紀錄與路線分析。 事件警報：發生異常（如急煞、碰撞、超速、設備異常或車載主機離線）時，能即時推送通知至 Web 與 App。 語音交談：支援雙向語音通訊（類似對講模式），供管理端與駕駛之間進行即時語音交流。 系統需預留整合能力，包含開放 API，以便未來接軌排程、任務管理、感測器資料或其他自主系統。所有軟體原始碼、建置流程、部署文件、相依套件清單與技術細節，均須於專案驗收後完整提供，以確保日後可自行維護、升級及擴充。本系統應具備高可靠度、良好擴充性及可持續開發能力，以符合長期營運需求。

用於哪個行業：商業 細節說明：協助知識庫建立 運用notion及chatgpt整合

AI 應用的行業/領域：科技/軟體 期望協助的任務：創新產品/服務 執行形式：可進一步與專家諮詢

AI 應用的行業/領域：科技/軟體 期望協助的任務：文案撰寫與內容創作 交付形式：程式碼

用於哪個行業：健身器材 細節說明： 📌 專案內容 • 撰寫 主程式邏輯（接收骨架數據、計算分析） • 報告產出（統計數據、圖表輸出） • UI 介面開發（由美工提供圖片產出、結果檢視） ✅ 技能需求 • 精通 Python • 熟悉 MySQL（資料讀寫） • 能開發 報表/數據輸出功能 • 具備 基礎 GUI 開發經驗（PyQt、Tkinter 或其他） 🎯 加分條件 • 曾做過 資料分析/報告系統 • 有 醫療、運動、復健領域專案 經驗 💼 專案資訊 • 合作方式：遠端 / 兼職皆可 • 交付內容：主程式、UI 介面、報告輸出模組 • 驗收方式：能穩定產出正確數據與報表

正在尋找的 AI 服務：AI Agent 助理 AI 應用的行業/領域：電子商務/零售、音樂書籍 期望 AI Agent 助理協助的任務：程式開發與自動化、文案撰寫與內容創作 期望內容產出的風格/語氣：專業嚴謹 交付形式：n8n、ChatGPT-4、可進一步與專家諮詢

需求概述：需求名稱：NVidia 平台軟韌體開發 用於哪個行業：系統應用 細節說明： Nvidia Nano 平台，感光元件驅動，YOLO AI模型導入， 特制化應用

正在尋找的 AI 服務：AI 導入流程 AI 應用的行業/領域：製造業 期望 AI 導入流程解決的痛點：營運成本過高、效率不彰、數據應用困難、決策缺乏依據、內部流程繁瑣、協作效率低、人才短缺/技能斷層 期望應用的業務流程：行銷與銷售 (如：潛在客群自動貼標)、生產與製造 (如：智慧工廠、品質檢測) 執行形式：提供現成的 AI 解決方案、提供技術諮詢與策略規劃、進行客製化的專案開發

【需求說明】 目前我經營電商（蝦皮等平台），會用 AI 生成商品圖片。 但目前的問題是：一次只能生成一張圖片，效率太低。 我希望能找到懂技術的人，幫我開發一個 一次可以批量生成商品圖片 的方法。 【具體需求】 批量處理：可一次上傳/導入多張商品圖，並自動生成結果（100 張以上）。 AI 整合：可串接 OpenAI（DALL·E）、Stable Diffusion 或其他合適的 AI 生成工具。 自動化流程： 可批量丟圖片 + 指令（prompt） 自動輸出生成結果到資料夾 支援基本的錯誤重試（避免中途失敗）。 操作簡單：希望能用按鈕/批次腳本的方式完成，非工程背景也能上手。 【交付方式】 可接受 Python / Node.js 腳本，或簡單的 GUI 程式。 如果有現成的 API 或工具能改造，效率更好。 最終要能在 Windows 電腦上使用。

正在尋找的 AI 服務：專屬 AI 解決方案 AI 應用的行業/領域：醫療保健 期望專屬 AI 解決方案協助的任務：提升效率/降低成本、創新產品/服務、優化行銷與客戶互動、輔助決策制定、內容創作與生成 期望使用的 AI 生成工具：ChatGPT、Claude、Gemini、可進一步與專家諮詢 執行形式：提供現成的 AI 解決方案、提供技術諮詢與策略規劃、進行客製化的專案開發、可進一步與專家諮詢

正在尋找的 AI 服務：專屬 AI 解決方案 AI 應用的行業/領域：科技/軟體 期望專屬 AI 解決方案協助的任務：自動化重複性工作 期望使用的 AI 生成工具：N8n 執行形式：進行客製化的專案開發 執行時長：1-2 週 交付日期：2025/10/9

我正在尋求專家可以提供n8n AI 自動化流程開發服務相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/nJN23Y?se=KBaW 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。

需求名稱：咖啡瑕疵豆自動篩選 目標：開發一個能偵測「正常豆」與「瑕疵豆」的系統，並能配合已製作的樂高實體機器。 細節說明： 1. 影像處理與標註：對正常豆與瑕疵豆進行影像處理和標註。 2. 訓練深度學習模型：使用YOLOv8和OpenCV進行模型訓練。 3. 提供應用程式：支持桌面或網頁應用，可上傳圖片或即時拍攝。自動偵測並標記瑕疵豆，匯出包含影像和CSV統計的檢測結果。