AI學習路徑：從零基礎到實戰掌握
為AI初學者量身打造的系統學習路線，助您全面認識人工智慧，掌握核心概念、程式設計技能與前沿應用，開啟AI探索之旅。
1第一階段：數學與程式設計基礎
深入理解人工智慧的基石。本階段涵蓋Python程式設計基礎（包括資料類型、控制流、函數、物件導向程式設計）、常用科學計算庫（NumPy、Pandas）以及資料視覺化庫（Matplotlib、Seaborn）的使用。同時，掌握AI所需的數學基礎，如線性代數（向量、矩陣運算）、微積分（導數、梯度）和機率論與統計（機率分佈、假設檢驗），這些是理解機器學習演算法的關鍵。
2第二階段：經典機器學習
學習傳統機器學習的核心演算法和模型。您將掌握監督學習（線性迴歸、邏輯迴歸、支持向量機SVM、決策樹、隨機森林、梯度提升）和非監督學習（K-Means聚類、PCA降維）的原理與應用。理解模型的訓練、評估指標（如準確率、召回率、F1分數、RMSE）以及過擬合與欠擬合的診斷與處理方法。透過Scikit-learn庫進行實踐操作。
3第三階段：資料與特徵工程
探索資料預處理和特徵優化的重要性。本階段將指導您進行資料清洗（處理缺失值、異常值）、資料轉換（標準化、歸一化）、特徵選擇（過濾法、包裹法、嵌入法）和特徵提取（如文本的TF-IDF、圖像的SIFT/HOG等概念），以及如何利用這些技術提升模型性能。掌握資料分析流程，為構建高效AI模型打下堅實基礎。
4第四階段：深度學習與神經網路
邁入人工智慧最前沿的領域。學習神經網路的基本結構（感知機、多層感知機）、反向傳播演算法。深入理解卷積神經網路（CNN）在圖像識別中的應用、循環神經網路（RNN）及其變體（LSTM、GRU）在序列資料處理（如自然語言處理）中的原理。掌握主流深度學習框架如TensorFlow或PyTorch的搭建與使用，構建並訓練自己的深度學習模型。
5第五階段：探索AI應用領域
將所學知識應用於實際場景。本階段將帶您了解AI在各個行業的廣泛應用，包括電腦視覺（圖像分類、目標檢測、圖像生成）、自然語言處理（文本分類、情感分析、機器翻譯、問答系統）、推薦系統、語音識別、強化學習、機器人技術等。透過案例分析，拓寬您對AI潛力的認知。
6第六階段：AI專案實戰與部署
將理論知識轉化為實際專案經驗。選擇一個感興趣的AI應用領域，從資料收集、模型選擇、訓練優化到最終部署，獨立完成一個端到端的AI專案。學習如何利用GitHub進行程式碼管理、如何將訓練好的模型部署到雲平台或本地環境，並了解模型的可解釋性和倫理考量。透過真實專案提升解決問題的能力。