怎麼學AI
閱讀時間約 2 分鐘
上週發了一篇AI書單推薦
今天來談談，我是怎麼學習的，我總共學了七年AI，自然對於一個小白想入門有更深刻的體悟，更能了解怎麼樣學習才能不至於一次面臨太多困難而放棄
我的建議是這樣：
- 先花兩年把Machine Learning學完，當中會遇到很多數學問題，這方面可以「在遇到問題時」再去翻Optimization、Information Theory的書籍，否則順序錯誤的話，會很茫然沒有方向
- 有了Machine Learning概念之後，再學Deep Learning會很快，大概花個一年即可
- 到目前為止，已經能掌握Supervised Learning的知識，最後要跨足最難的Reinforcement Learning，這是未來趨勢，詳見談談未來的AI趨勢，這邊如果要有完整的掌握，需要從Dynamic Programming開始學起，這是一段艱難旅程，預計需要三年的時間才能對數學、程式有充分的掌握
- 走到這一步，已經可以往各自有興趣的領域發展，例如花半天掌握一下Transformer即可快速切入目前很夯的大型語言模型，想要自己動手訓練ChatGPT也可以憑身上的功夫選擇Supervised Learning或Reinforcement Learning，可以參見我的實作項目：
- ChatGPT回答不是你要的怎麼辦？
- 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
- 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 1
- 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 2
- 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 3
- 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 4
- 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 5
- 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 6
如果大家在學AI這條路上有什麼困難，都可以留言分享，我很樂意用自身經驗幫助大家，或是對於AI書單推薦的閱讀順序上有選擇困難，我也可以協助客製化閱讀順序
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
分享我怎麼「用 AI 設計一個學習流程」讓我把學過的英文「真的記住，並且用的出來」
這個過程不會碰到複雜的技術，
只需結合基本學習原則，還有在ChatGPT用中文下指令的技巧
這樣你以後就可以針對自己想學的英文內容設計客製化的學習材料跟練習過程喔！
因為 AI 領域的技術不斷地迭代更新，無法避免的是需要一直去追新的技術 並且需要在一個有限的時間學會，或是實作應用導入到專案之中。
那我覺得在學習新技術可通過以下步驟:
1. 找一個讀得懂的教學資源
現在網路上的教學資源很多，或是書籍的資源也很豐富， 同時也有像是 chatgpt 的 AI
在開始學習計畫前的三個問題
為什麼學？
該學什麼？
如何去學？
為什麼學的主要歸類
本質性的學習
為了學習而去學習
不確定將來如何使用
功能性的學習
學習這個技能或主題可以幫助自己達成目標
該學什麼？
概念
若某些事物需要被理解而非只是記憶，就屬於概念
ex: 學習人工智能
序幕
又來到一年一度的年中的時刻了， 不免得要來復盤一下今年的軟體學習與開發上面有了哪些的進步與轉變， 很有意思的是今年加入了AI的元素， 其實早在去年我們就分享了一篇「【🔒 江湖一點訣】關於寫作，你不需要很厲害才開始，但你從現在開始就可以很厲害」， 裡面包含了我們長期累積的心得之外， 早就已經
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
AI 科技的發展，有助於提高工作效率、節省時間和開發創意，從而提升你的經營自媒體的績效，使學習AI變得更加重要。這篇文章討論了學習AI技能的價值和重要性，並提供了一些具體的學習成果。
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
近來AI繪圖以及如Chatgpt等可進行對話的AI進入到大眾視野，讓AI成為了熱門話題，網路媒體和論壇冒出許多相關的文章，足見AI之勢著實非同小可。
最近和朋友討論AI，朋友提到了跟上AI議題、學習AI工具的難點：
雖然知道有各種AI工具，但不知道哪裡會用得到。
工具演變這麼迅速，如果現在學，工具一下子又更新，就又得重新學習，好像永遠都跟不上。
如果AI幫我做了很多事情，那我要做什麼？
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