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非資訊背景
靠零碎時間考過初級與中級
這一頁寫的是我自己的過程。為什麼決定考、卡在哪裡、後來怎麼解決。 你如果也是非本科,處境應該跟我當初差不多。
為什麼我決定考這張
AI 是趨勢,這件事沒有人會反對。問題是現在每個人都可以說自己懂 AI。開過幾次 ChatGPT 算懂,上過幾堂課算懂,用工具生出一張圖也算懂。
說的人一多,這句話就沒有分辨力了。我想要一個東西能證明我是真的理解,不是只會玩,所以去考了 iPAS AI 應用規劃師。
我的起點
我是非資訊背景,跟資料科學也沒有關係。開始準備之前,機器學習、深度學習、生成式 AI 這些詞對我來說差別很模糊。
從開始讀到考過,大概兩個月。我沒有整段的讀書時間,都是靠零碎時間拼起來的。
最卡的地方是專有名詞
不是題目難,是名詞太多。監督式、非監督式、強化學習、過擬合、正則化、RAG、微調,每一個都要先知道它在講什麼,才有辦法判斷選項。
後來我同時做兩件事。不懂的名詞立刻上網查到懂,再用題目反推自己哪裡還是模糊的。做題不是為了對答案,是為了找出「我以為我懂、但其實沒懂」的地方。
走過的彎路
我踩過的坑
這些是我當時以為有用、後來發現沒用的做法。寫出來,是希望你不用再花同樣的時間。
當初的錯誤做法
把名詞一個一個背起來
我一開始就是這樣做的。看到不會的就記下來,累積成一長串名詞卡。背了不少,但一遇到情境題就完全用不上。
問題是那些名詞沒有位置。單獨背的時候你只記得字面意思,不知道它跟其他概念有什麼關係,也不知道它會在一個 AI 專案的哪個環節出現。可是考題問的往往是「這個情況該用哪個」,不是「這個詞的定義是什麼」。
後來我改成先看骨架。一個 AI 專案會從需求走到資料,再到模型、部署,最後是治理。先把這條線看過一遍,再把名詞掛回它該在的位置。同樣的名詞,掛上去之後就記得住了,題目換句話問也騙不了你。
指正與勘誤
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官方資源
最終還是要看官方怎麼公告
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