AI開發應用、生成式AI、AI專案技術顧問的全部最新 92 筆接案案件

AI 應用的行業/領域：電子商務/零售 想解決的痛點：市場競爭激烈、創新不足 執行形式：提供技術諮詢與策略規劃

A.按當月驗收完成之行業批量計費/每批行業3-5萬元 B.長期配合/平均每日投入時間至少5小時 C.請留聯絡方式詳談細節 D.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. 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。

一.每日平均投入時間至少5小時/長期配合 二.按驗收完成之行業批量計費/每批行業3-5萬元 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. 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。

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：提供技術諮詢與策略規劃

用於哪個行業：AI訓練 細節說明： 我有大量的產品型錄DM資料，我想要用本地端開源模型，調適出可以正確回答客戶提問的模型

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

正在尋找的 AI 服務：專屬 AI 解決方案 AI 應用的行業/領域：電子商務/零售 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、內容創作與生成 期望使用的 AI 生成工具：ChatGPT、可進一步與專家諮詢 執行形式：提供現成的 AI 解決方案、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：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：創新產品/服務 期望使用的 AI 生成工具：可進一步與專家諮詢 執行形式：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：AI 導入流程 AI 應用的行業/領域：科技/軟體 期望 AI 導入流程解決的痛點：營運成本過高、效率不彰、客戶體驗不佳、流失率高、市場競爭激烈、創新不足、數據應用困難、決策缺乏依據、內部流程繁瑣、協作效率低、產品服務品質待提升、人才短缺/技能斷層、可進一步與專家諮詢 期望應用的業務流程：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 執行時長：1 個月以上

正在尋找的 AI 服務：專屬 AI 解決方案 AI 應用的行業/領域：製造業 期望專屬 AI 解決方案協助的任務：可進一步與專家諮詢 期望使用的 AI 生成工具：可進一步與專家諮詢 執行形式：進行客製化的專案開發 執行時長：可進一步與專家諮詢

AI 應用的行業/領域：製造業 想解決的痛點：內部流程繁瑣、協作效率低 執行形式：可進一步與專家諮詢

我正在尋求專家可以提供客製化媒合平台開發相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/qYVgJ7?se=3XyZ 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。

AI 應用的行業/領域：教育/培訓 想解決的痛點：市場競爭激烈、創新不足 執行形式：進行客製化的專案開發

AI 應用的行業/領域：教育/培訓 想解決的痛點：營運成本過高、效率不彰 執行形式：進行客製化的專案開發

用於哪個行業： 細節說明： 打造能自動生成高擬真且可誤導分類器的對抗樣本系統。 工作內容：以 PyTorch 實作 DCGAN/CGAN 之 G/D，整合預訓練 ResNet 為目標分類器；設計 GAN loss + 對抗 loss（交叉熵）；導入 FGSM/PGD 作暖啟與對照實驗；建立訓練/評估 pipeline（攻擊成功率、FID/IS、跨模型轉移性），並提供可重現腳本與記錄。 需求條件：熟悉深度學習與 GAN、對抗攻擊實作（含資料管線、混合精度、Checkpoint/早停）、GPU 訓練與實驗追蹤；能撰寫乾淨可維護程式與技術報告。 加分：WGAN-GP/譜正規化、Lightning、W&B、MLOps 經驗。

AI 應用的行業/領域：幣圈 期望協助的任務：程式開發與自動化 交付形式：可進一步與專家諮詢

AI 應用的行業/領域：個人專案 期望協助的任務：自動化重複性工作 執行形式：可進一步與專家諮詢

AI agent, 智慧家居的智能體，我提供模型用Langchain組合後，透過Home assistant 跟matter協議控制智慧家電

AI 應用的行業/領域：電子商務/零售 想解決的痛點：產品服務品質待提升 執行形式：可進一步與專家諮詢