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
我們現在要探討人工智慧在各行各業中，最具變革性、也最有倫理價值的應用領域——醫療保健（Healthcare）！在AI的廣泛應用藍圖中，醫療領域是AI技術發揮強大潛能、直接模擬人類智慧（如學習、推理、感知）以執行複雜任務的典範場景。
AI在企業營運的目標之一，就是透過提供個人化服務和增強決策能力來促
🔥 課程焦點：高維度資料的分類大師—支援向量機（SVM）徹底拆解！
今天我們要來認識一位在機器學習分類界，地位崇高、實力強悍的頂尖高手——支援向量機（Support Vector Machine, SVM）！
SVM 可不是一個普通的模型，它專注於尋找最完美的「決策邊界」，即便在資料錯綜複雜、
我們現在要探討的，是人工智慧在金融領域（Finance）這個高速、高風險且高報酬產業中的應用！金融業是AI技術最早期、也是最積極的應用者之一，因為AI具備的預測型能力和實時數據分析能力，完美契合金融機構對於效率提升、風險控管和抓住投資機會的核心需求。
在AI的「主要應用領域」藍圖中，金融業應用著重
問題 1 (中級)
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題目: 在金融詐欺偵測模型專案中，開發團隊需要評估某用戶在過去24小時內的交易行為是否存在異常。為了更有效地捕捉用戶行為的「波動性」，而非僅是平均值，下列哪一個統計量作為特徵工程的輸入，最能幫助模型判斷其交易行為的
各位AI應用規劃師的準學員們，我是iPAS AI應用規劃師的首席講師！
太棒了，我們現在要探討的，是機器學習概念（ML）中最重要、最核心的分類——「學習方法」！這就像我們學武功一樣，要知道機器到底是如何被「訓練」出來，並從數據中獲得智慧的。
根據數據的特性和訓練目標的不同，機器學習被劃分為三大類
我們現在要深入探討「機器學習概念（ML）」中最根本、最核心的基本原理（Basic Principles）。在AI的殿堂裡，掌握機器學習的基本原理，就像掌握了這門技術的「操作手冊」，能夠讓你清楚知道AI是如何從數據中獲得智慧，並持續自我進化！
在「人工智慧基礎概論」（科目一）的評鑑主題中，「機器學習
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
