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AI 碩士 PTT的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦榮泰生,陳國威寫的 圖解電子商務與網路行銷 和王維菁等24人的 AI時代的數位傳播素養教育都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和五南所出版 。
逢甲大學 工業工程與系統管理學系 楊士霆所指導 張邦育的 基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式 （2021），提出AI 碩士 PTT關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、深度學習、問答任務、BERT、群眾智慧、文本關聯性。
而第二篇論文國立成功大學 高階管理碩士在職專班(EMBA) 馬瀰嘉所指導 彭季堯的 應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例 （2021），提出因為有 機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗的重點而找出了 AI 碩士 PTT的解答。
圖解電子商務與網路行銷
為了解決AI 碩士 PTT 的問題，作者榮泰生,陳國威 這樣論述：
#一單元一概念，迅速掌握電子商務與網路行銷的關鍵與祕訣 #全方位網路行銷圖解專業書，理論與實務兼具 #圖文並茂．容易理解．快速吸收 亞馬遜網路書店的執行長貝佐斯：「這是一個令人嘆為觀止的電子商務時代。」 網路行銷（Internet Marketing）是一個必然的趨勢，各類型及規模的組織都必須了解網路行銷所帶來的衝擊和龐大利益，在網路行銷的環境，店址已無關緊要，而且顧客已習慣於享受全天候的服務，傳統公司必須體認到這個現象，才能在現今商業世界中獲得生機，進而取得契機，同時，在網路行銷的世界中，以小博大的例子更是屢見不鮮。 本書完整解析電子商務世界
，以及說明有效運用網路行銷策略，適合大專院校、研究所作為行銷管理、企業管理課程的教科書，也是從事或想了解廣告、行銷、企劃等領域社會人士的最佳進修手冊。
基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式
為了解決AI 碩士 PTT 的問題，作者張邦育 這樣論述：
近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃
取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問
題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意
見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。
AI時代的數位傳播素養教育
為了解決AI 碩士 PTT 的問題，作者王維菁等24人 這樣論述：
本書以人工智慧時代的傳播議題為主軸，探討日趨嚴重的資訊操控現象，亦提及文化、公民應用與社群媒體等面向，兼具理論、實務和實踐。內容包括：數位傳播生態、人工智慧時代下的民主議題、AI對於社會文化層面的影響，以及新公民科技的應用，各章節同時提供相關範例說明。希冀從媒體素養的概念出發，分析傳播現象，進入議題深度討論，促進讀者反思人工智慧時代媒體素養議題，並落實監督媒體和發揮傳播權的實踐。
應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例
為了解決AI 碩士 PTT 的問題，作者彭季堯 這樣論述：
經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使
用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶
成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。