覺得學習新技術很難?
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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工具可以輔助學習， 最重要的是挑一個自己看得懂的資源，這樣學習起來才會有效果
2. 從頭到尾學一遍並做筆記
在學新技術的時候，一定會有很多新的專有名詞， 沒看過的演算法，讀起來就會相當陌生那第一遍學的時候，先理解這個技術為何而生、要解決什麼問題 這技術的核心概念是什麼，都先記錄下來
3. 把筆記內容拆解成最小可理解單位
把剛剛記錄下來的大筆記，開始慢慢拆解與疏理 這個過程是最花時間的，在整理筆記的同時， 其實也是在大腦與記憶中建立對新技術的理解 並把原本不懂的概念，用自己可以理解的話重現它，這樣才是真正的學會
4. 找一個 sample data 實作新技術
理解後，最期待就是這個步驟了，快點拿來應用才能感受到它的價值 這時候就找一個 sample data ，來套新的方法實驗看看
5. 比較舊技術與新技術的成效差異
那用新技術實作後，會想知道那跟舊的差異到底多大 舊的成效如何，換成新的成效又是如何， 做完這個比較好，就會更有感與認識～新技術的美好了
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歡迎來到《桃花源記》專欄。這裡不僅是一個文字的集合，更是一個探索、夢想和自我發現的空間。在這個專欄中，我們將一同走進那些隱藏在日常生活中的"桃花源"——那些讓我們心動、讓我們反思、讓我們找到內心平靜的時刻和地方
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AI繪圖要廣泛用於商用還有一大段路，還需要依賴人類的經驗判斷、調整，為什麼呢？
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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
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。
由於不是這方面的專業，所以一切靠爬文嘗試，我的學習之路不見得正確，就記錄一下自我學習的過程。若有高手見文願指點一二，實屬我之榮幸。
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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