iPAS AI自學路
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我深知跨領域學習的痛點：時間少、術語難。我的使命是將iPAS AI的艱澀觀念「翻譯」成白話文。透過YouTube頻道「用聽的」輕鬆入門，並在方格子提供系統化的結構筆記跟考題。讓我們一起，用最省力的方式，搞懂AI，順利取證！https://www.youtube.com/@ipasstudybuddy
我是一位正在追求職涯升級的 40 歲非本科系上班族。我會將自己摸索出的高效白話筆記與聽覺學習法無私分享，助你：克服術語障礙、利用零碎時間學習、系統化整理考點。
也歡迎到我的頻道逛逛https://www.youtube.com/@ipasstudybuddy
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由新到舊
我們現在要探討的，是所有AI專案的靈魂基礎——統計學概念！在「資料處理與分析概念」這個宏大背景下，如果數據是AI的燃料，那麼統計學就是我們駕馭數據、萃取洞見的指南針！
在iPAS的職能基準中，我們強調AI應用規劃師必須具備堅實的統計學基礎。這是因為無論是資料清洗、特徵工程，還是選擇最合適的模型，都
我們在「資料處理與分析概念」中完成了數據的蒐集與清洗，現在我們的數據雖然乾淨了，但還不能直接餵給機器學習模型！為什麼呢？因為數據的「形狀」和「尺度」還沒有調整到模型最喜歡的樣子！
接下來，我們要進入AI專案中一個極度考驗細心和專業度、但又常常被新手忽略的環節——數據轉換（Data Transfor
在「人工智慧基礎概論」的脈絡下，我們討論了數據蒐集（Data Collection）的重要性，它是獲取燃料的第一步。但接下來，我們要面對一個更現實、更關鍵的挑戰：數據清洗（Data Cleaning）。
請記住：「Garbage In, Garbage Out」。再強大的機器學習模型，一旦餵給它有
在「人工智慧基礎概論」的學習旅程中，我們不僅要掌握AI的技術細節，更要清楚自己的職能藍圖！因為你們未來將成為企業導入AI技術的關鍵決策者與策略推動者！
「AI應用規劃師職能基準」定義了完成特定職業工作任務所需具備的能力組合（知識、技能、態度）。它明確告訴我們，這個角色是企業將抽象的AI技術，轉化為
🎓 知識點拆解：CAP 定理 (Consistency, Availability, Partition Tolerance)
CAP 定理是分散式計算領域的一個基礎假設，它指出任何分散式資料儲存系統，在面臨網路分割（Partition Tolerance）時，無法同時保證資料一致性（Consi
拆解 AI 專案的超級引擎：Apache 技術總覽
在 AI 的應用生態系統中，Apache 技術（特別是在大數據領域）主要可分為三大類：分散式運算加速、數據儲存與查詢，以及資料管線與串流。
以下為您整理出資料中提及的所有 Apache 核心技術，並附上最白話的解說：
一、 分散式運算與處理
太棒了！交叉驗證（Cross-Validation）是我們AI應用規劃師在模型評估階段，用來確保模型「公正、可靠」的關鍵技術。
您提出的這四種交叉驗證方法，涵蓋了從基礎應用到處理極端情況（如小樣本或類別不平衡）的完整策略。作為您的首席講師，我會用最白話的方式，將這些複雜的概念拆解清楚！
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問題 1 (中級)
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題目: 一家大型零售集團希望建立一個統一的顧客360度視圖，以提升精準行銷與顧客體驗。其顧客數據分散於線上交易系統、社群媒體監測平台、實體POS系統及客服記錄等多個異構來源，且數據模態包含結構化、半結構化和非結構化
ROLLUP、CUBE、GROUP BY 和 ORDER BY 都是資料處理和分析中至關重要的核心指令，它們代表了資料科學中兩個最基礎的能力：資料的「彙總歸納」與「順序排列」。
在我們的 AI 應用規劃藍圖中，無論是處理大數據（Data Processing）還是進行敘述性分析（Descripti
