AI自學
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在學 AI 或機器學習時，「迴歸、分類、聚類」看起來好像差不多，但其實完全不是同一件事。
這篇整理我在準備 iPAS 時最卡的一段，
用最直白的方式拆解：
迴歸是在猜數值，分類是在選答案，聚類則是連答案都沒有，要自己分出來。
如果你也有「每個字都懂但整句看不懂」的感覺，這篇會幫你釐清。
玩視覺小說遊戲的時候，你會不看攻略亂選，
還是直接查好結局一路精準過關？
或者，在一次次Bad End之後，慢慢學會怎麼選才不會出事？
在自學機器學習時，我發現這些遊戲中的進行方式，
其實正對應到三種不同的學習模式。
原來我們早就在用機器學習了，只是從來沒有這樣叫它而已。
從 機器學習）的限制出發，介紹深度學習如何透過多層神經網路，讓機器能夠自行從資料中學習特徵，而不再依賴人工定義；介紹深度學習的運作概念、AI「黑箱模型」的特性、 CNN、RNN、Transformer 等常見模型與應用。——AI，其實早已存在於我們的生活之中。
原本覺得AI概念都長得很像，看了很多圖還是有點混亂。後來試著自己重畫架構，才發現問題其實是不同層次被混在一起。這篇就是我從「好像懂了」到「比較能說清楚」的整理過程。
邊上班邊學AI，我靠3個方法：
1️⃣ 主動問IT：直接問公司有沒有Python可用，獲取Jupyter notebook
2️⃣ 善用午休：內部工具只在公司能用，午休時間拿來實測
3️⃣ 下班找答案：白天遇到的問題記下來，晚上Google/AI找解法，隔天繼續測
主動把AI變成生產力工具
文組背景，三個月自學準備 AI 證照，並同時報考 iPAS AI 應用規劃師與生成式 AI 能力認證。
這篇記錄我的準備過程、學習方法與考試心得，
也分享文組如何建立 AI 知識架構，以及如何在 AI 時代找到自己的位置。
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iPAS AI 應用規劃師（初級）整體評鑑架構分為兩大科目，科目設計的順序是從基礎知識到實戰應用規劃：
科目一：人工智慧基礎概論 (AI 的基礎常識與燃料)
這科是奠定你 AI 知識基礎的科目。它涵蓋了
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。
