AI自學
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資料處理與分析是 AI 專案中的基礎階段，它的主要目標，就是將那些雜亂無章的原始數據（Raw Data）轉化成高品質、適合模型分析的格式，最終從中提取出我們需要的「黃金情報」（有價值的資訊）。而「資料蒐集 (Data Collection)」就是這個宏大工程的第一步，是我們獲取數據的過程。
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資料（數據）處理與分析，就是將海量的原始數據（Raw Data）轉變成高品質、可分析格式的過程。這是所有 AI 專案的基礎。統計學（Statistics）就是我們駕馭資料、獲得洞見的指南針。
知識點拆解：資料處理的四大天王
整個資料處理流程可以拆解為四大核心步驟：
1. 數據蒐集 (Data
前言：當 AI 不只會回答，還會「自主行動」
提示工程（Prompt Engineering），就像給 AI 一份「完美的食譜」，讓它做出標準的菜餚。
但現在，AI 的能力已經升級了。它不再只是被動的「廚師」，而是一個會「感知、規劃、行動」的 AI 代理人（AI Agent）。它能像你的私人助理
用 COVID-19 快篩，白話拆解最難懂的 混淆矩陣、精確率與召回率。教你區分 「誤殺」（偽陽性）與 「漏放」（偽陰性）的成本，讓你精準掌握 AI 評估核心，高效通過 iPAS 證照。
哈囉，各位學習路上的夥伴們，我是iPAS AI自學路的創辦人。
首先，我想先坦白：我是一位四字頭的中年上班族，更重要的是，我並非資訊本科系出身。白天我在職場上忙得焦頭爛額，下班後還要兼顧家庭。說實話，我能拿來「系統學習」的時間，大概只剩下每天早晚的通勤時間、或午餐後偷來的三十分鐘。
我深知，在這
