ELSA
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這是一個關於「理解」與「實作」的學習沙龍。
我會分享程式與 AI 認證的學習脈絡，拆解考點背後的邏輯，
幫助學習者在快速變動的科技環境中，建立真正可用的能力。
這個沙龍適合：
・正在準備程式或 AI 相關認證的人
・剛開始學程式，卻覺得觀念零散的人
・轉職中，希望打好基礎、不想只追流行名詞的人
全部內容
由新到舊
文章深入淺出地解釋了AI領域中的「分類」（Classification）概念，並將其與「分群」（Clustering）、「迴歸」（Regression）以及影像與文字處理任務做出區別。從最基本的分類，到進階的物件檢測、語義分割、實例分割、全景分割，再到文字分類，為讀者提供了一個清晰的AI任務圖譜。
本文以「AI 應用規劃師」考綱為基礎，將其拆解為企業決策、模型判斷及技術應用三大航線。從痛點識別、法規遵循、總體擁有成本（TCO）的評估，到鑑別式與生成式 AI 的選擇、避免模型過擬合的技術，再到 No Code / Low Code 的應用與場景分析，讓你建立扎實的 AI 知識架構。
本文深入探討企業在導入AI時常低估成本的四大主因：AI模型與工具費用、資料整理與知識結構建置、系統整合與維運、以及人與組織的學習曲線。藉由詳細拆解各項潛藏成本，協助企業更精確地評估AI專案支出，確保AI投資能真正發揮效益，而非淪為短期話題。
科技日新月異，面對海量資訊與不斷推陳出新的工具技術，許多人感到迷失與恐慌，不知道該如何學習才能不被淘汰。本文旨在引導讀者停止盲目追逐最新名詞，而是著重理解技術背後的邏輯，並將所學轉化為自身實力，建立扎實的理解與思考基礎，從而應對快速變動的時代。
