嗨 我是CCChen
預計11/08參加AI中級第二場考試
本次學習策略是閱讀專業書本,增加知識累積量.同時運用AI提示詞優化設計,嘗試自動化整理閱讀筆記.
以下書本為iPAS官方推薦考試參考書本
本篇文章為 分享書本:《人工智慧導論》 的閱讀整理
書本資訊
書名：人工智慧導論
作者：鴻海教育基金會 編著
出版社：全華圖書公司
出版日期：2019年7月1日
ISBN：9789865030773
頁數：約 228 頁
書本摘要
本書為台灣第一本針對高中課程設計的人工智慧教材，由鴻海教育基金會領銜，結合產官學專家共同編寫。
內容以淺顯易懂的方式介紹人工智慧的基本概念與核心技術，並配合教師教案、互動教材，期望提升青年學子的數位素養與 AI 基礎能力。
全書從「認識 AI」開始，逐步帶入神經網路架構、圖像識別、視頻識別、語音與文字處理等技術，並延伸至知識發現、AI 創作與強化學習，最後以 AI 的未來發展作結。
本書特色在於模組化章節結構，方便學習者逐步掌握；同時強調實作與案例導向，培養學生動手做與跨領域思考能力。
書本精華重點 (3點)
1. 本土編撰，融合國內大學與專家知識，具教育與實務兼備的特性。
2. 模組化章節，涵蓋 AI 基礎與應用，結構清晰易於學習。
3. 強調實作，配套 AI 平台與教師資源，理論與實務並行。
10大核心重點概念摘要
1. 人工智慧的定義與發展背景
2. 神經網路的基本結構與運作方式
3. 卷積神經網路在圖像識別中的應用
4. 視頻資料的特徵提取與行為識別
5. 語音識別技術與語音轉文字應用
6. 自然語言處理與語意理解技術
7. 知識發現與資料挖掘方法
8. 生成模型與 AI 在創作領域的應用
9. 強化學習的基本概念與實際案例
10. AI 倫理與未來發展趨勢
內容重點整理 + 技術彙整
本書內容分為十章，逐步引導讀者認識人工智慧的基本概念與應用。
第一章點出 AI 的本質在於「問對問題」，強調數據與模型的連結。
第二章介紹神經網路的三種典型架構，包括 NN、CNN 與 RNN，為後續應用奠基。
第三與第四章進入視覺領域，解釋圖像與視頻資料處理方法，說明如何利用卷積、時序特徵提取與行為識別技術，讓 AI 能看懂並分析影像。
第五章轉向語音識別，涵蓋聲紋處理與語音轉文字應用。
第六章則介紹 NLP 技術，包含斷詞、詞向量與語意分析，幫助電腦理解人類語言。
第七章知識發現闡述了資料挖掘與模式識別的重要性。
第八章探討 AI 在音樂、美術等創作的應用，呈現人工智慧的創造潛能。
第九章強化學習則讓 AI 能透過回饋進行決策與自我改善。
最後第十章綜合 AI 的未來發展，提醒學習者需同時關注倫理與社會影響。
技術彙整 (5點)：
1. CNN 與 RNN 是影像與序列資料處理的兩大核心技術。
2. NLP 涵蓋斷詞、詞向量與語意理解，是語言處理的基石。
3. 強化學習提供了 AI 自主學習與決策的框架。
4. 資料挖掘與模式識別是從數據中提取知識的主要方法。
5. AI 倫理與應用並行，未來發展需重視社會責任。
《人工智慧導論》完整架構地圖
1. 基礎概念
認識 AI (AI是什麼？)
- 定義： AI 是一種讓電腦系統模擬、延伸和擴展人類智慧的技術。
- 主要目標： 讓機器能夠像人一樣思考、學習、推理和解決問題。
- 關鍵技術： 機器學習 (Machine Learning)、深度學習 (Deep Learning)。
神經網路基礎 (AI的大腦)
- 概念： 受到人腦神經元結構啟發的數學模型。
- 組成： 包含輸入層、隱藏層和輸出層。
- 運作方式： 透過調整「權重」來學習，將輸入數據轉換成有意義的輸出。
- 為什麼重要： 它是許多現代 AI 應用的核心，特別是深度學習。
2. 視覺應用
圖像識別 (讓AI看懂圖片)
- 應用場景： 人臉辨識、產品分類、自動駕駛。
- 技術核心： 通常使用卷積神經網絡 (CNN)。
- 運作方式：： CNN 會自動從圖像中提取特徵，例如邊緣、形狀、紋理，最終識別出圖像中的物體。
視頻識別 (讓AI看懂影片)
- 應用場景： 監控系統、動作分析、影片內容審核。
- 技術核心： 結合圖像識別和時序分析。
- 運作方式： 將影片分解成連續的圖像幀，並分析幀與幀之間的關聯性，從而理解影片中的動態事件。
3. 語音與語言
語音識別 (讓AI聽懂人說話)
- 應用場景： 智慧音箱、語音助理、客服自動化。
- 技術核心： 將聲音訊號轉換為文字。
- 挑戰： 處理不同語氣、口音和背景噪音。
- 常見模型： 循環神經網路 (RNN)、注意力機制。
自然語言處理 (NLP) (讓AI理解人類語言)
- 應用場景： 機器翻譯、情感分析、聊天機器人、文章摘要。
- 技術核心： 讓電腦理解、解釋和生成人類語言。
- 任務： 語法分析、語義理解、文本生成。
- 最新進展： Transformer 結構模型，如 GPT、BERT。
4. 知識與創作
知識發現 (讓AI從數據中學習)
- 應用場景： 醫療診斷、市場趨勢預測、科學研究。
- 技術核心： 從大量的非結構化數據中，提取出隱藏的、有價值的資訊或模式。
- 方法： 關聯規則挖掘、聚類分析、知識圖譜構建。
創作 AI (讓AI成為藝術家)
- 應用場景： 寫作詩歌、生成圖像、譜寫音樂。
- 技術核心： 生成對抗網路 (GANs)、大型語言模型 (LLM)。
- 運作方式： AI 透過學習大量的現有作品，來模仿並創造出新的內容。
5. 學習與未來
強化學習 (讓AI邊玩邊學)
- 概念： AI 代理人在特定環境中，透過不斷嘗試、犯錯，並從「獎勵」或「懲罰」中學習，以達成目標。
- 應用場景： 遊戲 AI (如 AlphaGo)、機器人控制、自動化系統。
- 核心要素： 代理人 (Agent)、環境 (Environment)、動作 (Action)、獎勵 (Reward)。
未來發展 (AI的下一步)
- 通用人工智慧 (AGI)： 讓 AI 在多個領域都能展現出類似人類的智慧。
- AI 倫理與治理： 討論如何安全、公平地使用 AI 技術，避免潛在的風險。
- 跨領域融合： AI 與生物、醫學、材料科學等領域的深度結合，創造出更多可能性。
附錄：與 iPAS AI 應用規劃師考試對應分析
8.1 初級考試對應
符合初級考試範圍的考點：
- AI 基本概念與歷史
- 神經網路基礎（NN、CNN、RNN）
- 圖像識別與應用
- 語音識別基礎
- 自然語言處理基礎
- 強化學習基本框架
- AI 倫理與社會影響
準備時應重視基礎名詞解釋與技術原理理解。
8.2 中級考試對應
符合中級考試範圍的考點：
- CNN、RNN 深入應用與比較
- NLP 的詞向量與語意分析
- 強化學習的應用案例與策略
- 資料挖掘與知識發現技術
- 生成模型與 AI 創作應用
- 模型評估與 AI 治理倫理
準備時應著重技術運作機制、應用案例與跨領域應用分析。
