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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。

為什麼把過程寫下來

我很清楚初學者最難的是什麼。不是題目太難,是連名詞都看不懂,所以連「自己哪裡不會」都說不出來。

所以我把過程寫下來,用的是我自己聽得懂的白話。這不是把教科書濃縮一次,是把我從完全不懂到考過的那條路,連同踩過的彎路一起記下來。

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