神經網路
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深度學習（DL）是機器學習的進階技術，透過模仿人類神經網路，自動從海量資料中學習複雜特徵，廣泛應用於影像辨識、語音理解與生成式 AI。它不需人工定義規則，但高度依賴大量資料與 GPU 算力，且決策過程常呈現「黑箱」特性，是現代 AI 發展的核心引擎。
自從 OpenAI 於2022年底發布 ChatGPT 以來，AI 與人類的生活逐漸變得密不可分，尤其對像我這樣的大學生而言，用 AI 快速完成不想做的報告似乎是個誘惑性十足的選項...
然而，假如你仍然只在有瑣事要解決或想要情緒價值時，才會使用 AI，那可就大錯特錯了。
4/5白話人工智慧
本篇為《白話實驗室》第二章 AI 教材模組，介紹神經網路核心架構：
CNN、RNN、LSTM、GRU 與 T（Transformer）。
解析各模型適用的資料型態與處理能力，說明現代大型語言模型（如 GPT）為何建立於 T 架構之上，適用於 AI 入門與 iPAS 應用規劃師考試基礎知識。
這幾年，身邊的軟體工程師們，幾乎被 AI 相關的技術發展弄得非常焦慮。許多人不斷地追尋最新的應用技術，但我想反過來，透過 WeHelp 提供從基礎開始打底的深度學習職業訓練服務，即將在 2026 年 6 月 8 號開始第八屆的期程。
簡單介紹類神經網路(artificial neural network, ANN)的應用範圍、運作方式、學習方式、第三方程式庫等。
這一章要介紹的是現在紅透半邊天，可以說是AI基石的類神經網路(artificial neural network, ANN)。
「人工智慧 +1」自學 Day4：
類神經網路(Artificial Neural Networks, ANN)與深度學習(Deep Learning, DL)
▹類神經網路(Artificial Neural Networks, ANN)
1.發展
▪︎ 概念：模仿生物神經元，對人類大腦
對話式人工智慧是什麼？如何運作？
對話式人工智慧(Conversational AI)指的是讓人跟機器用對話的方式進行溝通。通常應用在智慧家電，例如當你說開燈，燈就會自動打開。另外還有對話機器人，例如Line的對話機器人或是一些公司的客服，可以用打字的方式進行對話，處理問題。
如何讓機器與人對話
影像辨識(Object Recognition)是什麼？
影像辨識也就是在一張照片裡辨識出裡面的物件。電腦的識別比人類還要優秀可以一眼看出車子的類型，甚至是出廠年份。
影像辨識可應用在很多地方，例如美國的大型機場，有著24小時的全面監控，如果有人的行李或包裹離開身邊太久，就會請清潔人員或者警衛清
類神經網路是如何訓練參數的呢？
用影像辨識舉例，假設我們要找電腦能夠識別一張鳥的圖片。我們要先有足夠多的資料來判斷。假設我們有10萬張鳥的圖片以及10萬張其他動物的圖片。並且已經知道標記過是什麼動物的圖片。我們就可以開始訓練智能模型。
一、共用性與特用性
我們先從鳥的圖片裡收集鳥的各種特徵，將