學習筆記
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AI900 X 電腦視覺基本概念 X 考題重點
本筆記包含：總整理心智圖、電腦視覺基本概念、考題重點，以及Azure操作練習範例。
簡介常見的電腦視覺模型原理，如卷積神經網路(CNN)、Transformer
從微軟實作範例，教你一步步用Azure玩電腦視覺。
有GPT幫忙，從完全零經驗，到成功打造「LINE 傳圖→自動寄 Gmail」的流程，中間踩過哪些坑？
這不是教學，而是一場真實的自動化實驗記錄。
如果你也好奇 AI + 自動化怎麼改變日常工作流程，來看看我這趟折磨又充滿成就感的初體驗！
AI900 X Azure ML 實作流程 X 考題重點
Microsoft Azure Machine Learning是微軟的雲端平台，用於訓練、部屬、管理機器學習模型，本文透過微軟的學習範例，一步步帶你建立自動化機器學習。
《打造超人筆記》核心理念是：筆記不只是紀錄資訊，而是將資訊轉化為知識與行動的工具。書中提出「五大法則」：紀錄、提取、整理、搜尋、應用，並透過實例解析不同情境下的筆記方法。作者也介紹卡片筆記法與數位工具應用，幫助讀者建立系統化流程，讓零散資訊轉化為可持續進化的知識資產。
AI900 X 學習筆記 X 英文名詞對照
機器學習、深度學習的名詞已紅了多年，到底是在"Deep"什麼？
深度學習(Deep Learning)是一種模仿人類大腦運作方式的機器學習方法。它透過建立人工神經網路(ANN)，以數學函式模擬生物神經元的活動。
AI900 X 學習筆記 X 英文名詞對照
分群(叢集)為非監督式學習，不需要使用標籤好的資料進行訓練，模型觀察數值或特徵的相似性來分組。
考試的重點：何種情況下使用分群？
AI900學習筆記 X 考題重點 X 英文名詞對照
分類模型和迴歸模型一樣，都是監督式機器學習(Supervised ML)，不同的是，迴歸模型預測的是數值，而分類模型是判斷某個資料點屬於哪一類。
了解分類模型，以及如何評估分類模型的優劣。
AI-900 X 學習筆記 X 英文專有名詞對照
迴歸模型就是用來預測數值的工具，它會依據訓練資料中已知的特徵與已知的標籤(答案)來學習。
本文包含：迴歸模型原理、如何評估模型好壞？
AI-900系列 X 筆記整理 X 心智圖
機器學習(Machine Learning)，基本概念就是用過去觀察的資料，預測未知的結果或值。例如：冰淇淋店結合歷史銷售數據+天氣紀錄，根據天氣預測，推測未來銷售額。
什麼是監督式學習與非監督式學習？分類和分群怎麼辨別？
收藏了無數文章、懂了很多道理，卻總覺得自己仍在原地踏步？學習的困境，問題往往不在方法不夠多，而是忽略了那套看不見的內在運作系統。這次，羊羹我試著將這個「學會如何學習」的內在系統拆解開來，從心態地基、處理引擎到調節方向盤，希望能和大家一起，找到讓努力真正開花結果的施力點。
