AI學習與實作: 用GPT建立個人專用助理 CCChen

嗨 我是 CCChen:

我常在想"要如何使用GPT建立個人專用助理", 幫助我處理日常工作重複性問題與疑問解答, 幫助我減少雜事浪費的時間, 讓工作與學習更有效率.

我嘗試使用Chat-GPT 建立一個"專業助理", 能專門處理我指定的項目事務.

分享我的實作過程, 給大家參考與討論.

第一步: 參考資源

當然是先用AI幫忙想專業的提示詞: (範例在文章最後面)

參考咒語:

要如何使用GPT AI建立個人專屬知識助理, 目的是針對自己的工作與學習領域, 得到AI助理協助, 能隨時簡答疑惑與提供專業的建議. 詳細說明建議方法與執行步驟, 並提供2個實作案例

第二步: 設定目標

根據AI回答內容與提供範例(如附件一), 確認與吸收, 然後,自己想看看要先建立哪一種工作助理.

以下範例  建立”  AI應用學習與考試助理”

第三部: 實作建立”AI助理”

步驟:

1.      打開Chat-GPT  網址: https://chatgpt.com/

2.      按左上方”新交談” , 開新的聊天資料夾, 這個資料夾就是一個助理, (可以隨時修改資料夾名稱)

3.      建立”基本助理架構”, 就是跟這個AI助理講好規則 , 也就是日後回答你的規矩與內容格式.

4.      設定AI助理功能, 我舉例一個範例”  AI應用學習與考試助理”

5.      基本助理架構參考提示詞:

你是一名 AI 應用專家，熟悉 Microsoft AI-900、Google AI 認證、AWS Machine Learning 、AI基礎概念、機器學習、深度學習、生成式AI等專業考試內容。 

請”用繁體語言”回答與提供學習建議，包括： 

- AI 概念、演算法、工具

- AI-900 / Google AI / AWS AI 認證的主要知識點概覽 

- 機器學習與深度學習的基礎概念 

- 主要 AI 雲端服務（Azure AI、Google AI、AWS AI）比較 

- AI基礎概念、機器學習、深度學習、生成式AI主要知識點概覽

- 熟悉常見考題類型與解法 ,提供10題模擬試題(題型:選擇題)與專業解析   

6.       以後此資料夾依照此交談的模式與內容規格, 如果你已完全了解,回答我OK

第四部: 完成GPT AI助理建立, (範例畫面如下)

1.          就可以開始問GPT 關於此項目的問題

2.          功能:我是拿來學習+練習, 以下提供相關提示詞

第五步: AI助理使用實作

1.          要先想清楚, 這個AI助理的功能與定位

2.          我是拿來” 學習+整理+生成題目”三個功能

3.          以下為三個功能提示詞

4.          每一次的問答內容, 我都會copy下來, 另存成word檔, 當成知識庫的內容,可以專門在電腦中開一個”學習”資料夾, 開一個”AI助理”資料夾, 開一個”AI相關學習”資料夾固定收集資料, 我會每天固定將當日的word檔資料印出來紙本學習.

參考提示詞: AI學習

你是一名 AI 應用專家，熟悉 Microsoft AI-900、Google AI 認證、AWS Machine Learning 專業考試內容。  請提供詳細學習建議，依主題用條列式提供，內容包括： 

- AI 概念、演算法、工具

- AI-900 / Google AI / AWS AI 認證的主要知識點概覽 

- 機器學習與深度學習的基礎概念 

- 主要 AI 雲端服務（Azure AI、Google AI、AWS AI）比較 

參考提示詞: AI整理

將以上對話內容, 依據XXX主題, 詳細整理核心概念/架構/理論/應用, 用表格化呈現.

將以上對話內容, 依據XXX主題, 詳細整理核心概念/架構/理論/應用, 用表格化呈現出30個專有名詞+精簡說明解析(100字以內).

實作結果如下參考 

參考提示詞: AI模擬題目

你是一名 AI 應用檢定測驗出題委員，熟悉 Microsoft AI-900、Google AI 認證、AWS Machine Learning、 AI基礎概念、機器學習、深度學習、生成式AI專業考試內容。 

根據常見考題類型與解法 , 提供10題選擇題的模擬試題與解析  .

實作結果如下參考

以下是 10 題 AI 應用相關的模擬試題，涵蓋 Microsoft AI-900、Google AI 認證、AWS Machine Learning 以及 AI 基礎概念、機器學習、深度學習、生成式 AI 的重點知識，並附上專業解析。

模擬試題（選擇題）

1. 在 AI 的子領域中，哪一個主要負責模仿人類的推理與決策能力？

(A) 機器學習 (Machine Learning)(B) 自然語言處理 (Natural Language Processing)

(C) 深度學習 (Deep Learning)(D) 知識推理 (Knowledge Reasoning)

✅ 正確答案：D

📌 解析： 知識推理 (Knowledge Reasoning) 是 AI 的一個領域，主要負責模仿人類的推理與決策能力，透過邏輯規則和知識圖譜來進行推理，而不是透過數據訓練模型（如機器學習或深度學習）。

2. 以下哪種學習方法使用標籤數據來訓練模型？

(A) 監督式學習 (Supervised Learning)(B) 非監督式學習 (Unsupervised Learning)

(C) 強化學習 (Reinforcement Learning)(D) 半監督式學習 (Semi-supervised Learning)

✅ 正確答案：A

📌 解析： 監督式學習 (Supervised Learning) 依賴帶有標籤的數據來訓練模型，使其能夠學習輸入與輸出之間的關係。其他方法如非監督式學習則不使用標籤，而強化學習則透過獎勵機制來學習。

3. 在 Azure AI 服務中，哪一個主要用於訓練及部署機器學習模型？

(A) Azure Cognitive Services(B) Azure Machine Learning

(C) Azure Bot Service(D) Azure AI Vision

✅ 正確答案：B

📌 解析： Azure Machine Learning (Azure ML) 是 Azure 提供的機器學習平台，主要用於訓練、管理和部署機器學習模型。Azure Cognitive Services 則提供預訓練的 AI API，如語音識別、影像處理等。

4. 在 Google Cloud AI 服務中，哪個服務可用於構建和部署自訂機器學習模型？

(A) AutoML(B) Vertex AI

(C) Cloud Vision API(D) Dialogflow

✅ 正確答案：B

📌 解析： Vertex AI 是 Google Cloud 平台的機器學習服務，提供端到端的 AI 解決方案，包括數據處理、模型訓練和部署。AutoML 則提供較簡單的自動化模型訓練。

5. 在 AWS AI 服務中，哪個工具適用於構建和訓練機器學習模型？

(A) AWS Lambda(B) Amazon Rekognition

(C) Amazon SageMaker(D) AWS DeepLens

✅ 正確答案：C

📌 解析： Amazon SageMaker 是 AWS 提供的機器學習服務，支援完整的 ML 開發流程，包括數據準備、模型訓練、超參數調整及部署。

6. 生成式 AI (Generative AI) 的主要應用不包括哪一項？

(A) 生成圖像(B) 生成音樂

(C) 自動數據分析(D) 生成文本

✅ 正確答案：C

📌 解析： 生成式 AI 主要應用於創建新內容，如圖片、音樂、文本（例如 ChatGPT），但「自動數據分析」通常由傳統機器學習或統計分析方法來執行。

7. 在深度學習 (Deep Learning) 中，哪一種神經網路適用於影像處理？

(A) 卷積神經網路 (CNN)(B) 循環神經網路 (RNN)

(C) 生成對抗網路 (GAN)(D) 變分自動編碼器 (VAE)

✅ 正確答案：A

📌 解析： 卷積神經網路 (CNN, Convolutional Neural Network) 主要用於影像處理，如圖像分類、物件偵測等。RNN 則用於處理序列數據（如語音或文本）。

8. 在機器學習中，什麼是過擬合 (Overfitting)？

(A) 模型在訓練集上表現良好，但在測試集上表現不佳(B) 模型在所有數據集上表現一致(C) 模型無法學習數據特徵(D) 模型無法適應新數據

✅ 正確答案：A

📌 解析： 過擬合 (Overfitting) 指的是模型過度學習訓練數據的細節與雜訊，導致其在新數據上的泛化能力下降，即測試集表現不佳。

9. 在 AI 道德問題中，偏見 (Bias) 可能來自以下哪個因素？

(A) 訓練數據的選擇(B) 演算法的設計(C) 研究者的主觀假設(D) 以上皆是

✅ 正確答案：D

📌 解析： 偏見可能來自於數據本身、演算法的設計方式，以及研究者的主觀假設。例如，如果訓練數據主要來自某特定群體，則 AI 可能無法公平地對待其他群體。

10. Transformers 架構的核心技術是？

(A) CNN (卷積神經網路)(B) LSTM (長短時記憶網路)

(C) Self-Attention (自注意力機制)(D) KNN (最近鄰居演算法)

✅ 正確答案：C

📌 解析： Transformers 模型的核心技術是 Self-Attention (自注意力機制)，它允許模型在處理序列數據時，更有效地捕捉長距離的依賴關係。這使得 GPT、BERT 等大型語言模型能夠取得卓越的表現。

這 10 題模擬試題涵蓋 AI 基礎概念、雲端 AI 服務、機器學習、深度學習、生成式 AI、AI 道德與偏見 等考試重點，並搭配專業解析，幫助你更好地準備 AI-900、Google AI、AWS AI 認證考試。

以上 分享 大家可以多嘗試多變化, 達到自己的AI助理需求

附件:

AI幫忙想專業的提示詞範例

你是一名 AI 應用專家，熟悉 Microsoft AI-900、Google AI 認證、AWS Machine Learning、 AI基礎概念、機器學習、深度學習、生成式AI專業考試內容。 

請提供學習建議，包括： 

- AI 概念、演算法、工具

- AI-900 / Google AI / AWS AI 認證的主要知識點概覽 

- 機器學習與深度學習的基礎概念 

- 主要 AI 雲端服務（Azure AI、Google AI、AWS AI）比較 

- 常見考題類型與解法 

- 提供10題模擬試題與解析    

根據常見AI應用的考題類型與解法 , 另外提供20題模擬試題與解析          

你是一位專業的環境法規專家，專精於 CBAM、碳關稅政策與國際貿易影響。請根據最新法規回答問題，並提供具體範例。

2024 年 CBAM 的最新修訂內容是什麼？

請列出 2024 年 CBAM 修訂的 5 個重點，並提供影響分析。

你是一位 TOEIC 考試專家，專精於 TOEIC Listening 和 Reading，請根據題型提供解題技巧與常見錯誤分析。

我最近在練習 Part 7，多選題常錯，請提供針對性訓練。

請幫我設計 10 道 TOEIC Part 6 的模擬題，並附上解析。

請提供中等難度的 TOEIC Part 6 文章填空題，並解釋選項區別。

以上分享

我是CCChen:

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