iPAS證照
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本篇說明 AI 專案中資料的重要性，從「資料來源」到「資料清理」建立完整前處理觀念。資料可來自內、外部平台，不同來源影響品質與風險。接著介紹常見的資料問題，包括缺失值、重複值與離群值，它們可能導致模型判斷失準。最後整理資料處理流程。強調 AI 成效取決於資料品質，而非模型複雜度。
本文探討資料在 AI 中的重要性，強調「資料是 AI 的起點」。資料錯誤可能導致決策偏差，並引出「Garbage In, Garbage Out」的觀念。機器學習中「資料品質」直接影響模型能力，必須重視資料處理，並為後續學習資料預處理做準備。
自從我開始在社群分享「全職媽媽用 ChatGPT 自學，30 天考上 AI 應用規劃師」的歷程，開始陸陸續續收到了大家的訊息：「AI 應用規劃師是什麼？」、「不會寫程式也能考嗎？」、「每天只有零碎時間要怎麼準備？」、「考上證照真的有用嗎？」等等，好多大家想知道的問題。
五月，我像是一口氣走完了一段山路，雖然好累卻好值得。寫下來，才發現自己前進了好多。這個月有好多「第一次」，對我來說是很大的突破：
⭐ 第一次開設免費線上講座【你也能用 ChatGPT 考上 AI 證照】，分享我在家自學，考取 AI 應用規劃師（經濟部）+ AI 素養級認證（台灣人工智慧學校）的過程
