Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
NTUAI企業參訪
Search
LINE Developers Taiwan
PRO
December 15, 2025
0
460
NTUAI企業參訪
LINE Developers Taiwan
PRO
December 15, 2025
Tweet
Share
More Decks by LINE Developers Taiwan
See All by LINE Developers Taiwan
Data TECH FRESH企業參訪- Amber
line_developers_tw
PRO
0
540
Data Team 實習分享
line_developers_tw
PRO
0
2.5k
Backend Intern之旅
line_developers_tw
PRO
0
5.1k
清大企業參訪- Ben
line_developers_tw
PRO
0
1.3k
LLM 商品規格萃取大冒險- Vila
line_developers_tw
PRO
0
1.2k
Playwright/MCP/AI -Winter
line_developers_tw
PRO
0
1.2k
LINE EC Product Catalog Development- Rei
line_developers_tw
PRO
0
1.2k
LINE 與 AI 機器人技術應用現況
line_developers_tw
PRO
0
17
QA Testing
line_developers_tw
PRO
0
270
Featured
See All Featured
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
7.9k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
21
3.5k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
BBQ
matthewcrist
89
9.9k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
162
23k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
196
70k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Transcript
NTU AI 企業參訪 Data Dev / Edward Chiu 2025.12.05
Edward Chiu Data Scientist @ Data Dev 2024: Data Scientist
@ Bubbleye 2021: Statistics MS @ NTHU 2016: Math BS @ NTU Hobbies: Anime, Netflix, Coffee
01 LINE Data Dev 簡介 CONTENT 02 Data-Driven 專案設計思維 03
Agentic AI 帶來的影響 04 Q&A
藉由資料科學、機器學習、人工智慧等技術, 協助優化LINE相關產品及服務 01 LINE Data Dev 簡介
Data Dev Data & ML Platform team Data Science team
AI Solution team Search Platform team
What are we doing? Raw Data Service Data Science Data
Engineering Machine Learning Software Development
What are we doing?
一個 data-driven service 從出生到落地究竟會遇到哪些挑戰呢? 02 Data-Driven 專案設計思維
我想要一個可以偵測每日 KPI 是否異常的系統 Q: 如何把抽象的問題轉譯成可測的指標? 定義指標 收集數據 Q: 如何取得真實資料用以反映可測指標? 萃取資訊
Q: 如何從原始資料中整理出有意義的特徵? 產生洞見 Q: 如何讓資料特徵能被商業情境理解? 擴展應用 Q: 如何將解決方法應用到更多的場景?
當 AI 不再只是工具,而是可以使用工具的代理人... 03 Agentic AI 帶來的影響
AI 模型的演進 ML/DL 模型 有限的輸出可能性 Generative AI 將有限的輸出排列組合出 無限的可能性, 以模仿出人類的創意
Agentic AI GenAI 搭配外接工具, 賦予模型自主決策的能力
哪些資料科學步驟能抽換給 AI Agent 處理?
定義指標 收集數據 萃取資訊 產生洞見 擴展應用
定義指標 收集數據 萃取資訊 產生洞見 擴展應用 是否為週末會顯著影 響平台流量變化...
定義指標 收集數據 萃取資訊 產生洞見 擴展應用 分類模型 or 異常偵測...
定義指標 收集數據 萃取資訊 產生洞見 擴展應用 SELECT … FROM … WHERE
…
04 Q&A
LINE 如何導入 AI 於服務中,導入到哪些服務? 目前有遇到甚麼難題?未來預計會想要嘗試導 入甚麼 AI 技術?
如何將AI tools運用在工作上?
LINE 在導入各種 AI 功能的優先順序衡量? 團隊在將 AI 導入產品時的決策流程?