AI 學習路線圖

AI 與機器學習 Roadmap

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flowchart TD
  %% 主題節點
  RB["Rule-based方法(規則為主方法)"]
  RB_compare["👉Rule-based v.s. AI方法比較"]
  Iris_example["👉深度學習(Deep Learning)、機器學習(Machine Learning)、規則為主方法(Rule-based Method)—從鳶尾花範例帶您了解"]
  RB_intro["👉Rule-based method是什麼? 與Machine Learning的差異為何?它們的應用場景是在哪裡?"]

  ML["機器學習"]
  ML_intro["機器學習基礎"]
  ML_types["機器學習種類"]
  ML_supervised["👉監督式學習的訓練方法—六步驟帶您了解"]
  ML_semi["👉半監督式學習Semi-Supervised Learning"]
  ML_reg_class["👉回歸與分類—機器學習面臨的問題種類介紹"]
  ML_preprocess["特徵前處理"]
  Label_encoding["👉Label Encoding與One-Hot Encoding介紹"]
  Feature_norm["👉特徵歸一化(feature normalization)"]
  Data_augmentation["👉探索物理領域的資料擴增技術：提升機器學習效能的關鍵要素"]
  ML_training["機器學習訓練基礎"]
  ML_tr["👉淺談關於機器學習訓練—不可不知的事情"]
  Local_minima["👉何謂局部最小值?如何避免陷入局部最小值？"]
  Mini_batch["👉批次訓練(mini-batch)是什麼?為何它可解決龐大數據面臨的痛點?"]
  Hyperparam["👉淺談超參數：控制機器學習模型性能的關鍵因子"]
  Accuracy_robustness["👉精確度(均方根誤差,MSE)與穩健度(全距,Range)的考量"]
  ML_methods["機器學習方法"]
  ML_supervised_methods["監督式方法"]
  Lasso_elastic_ridge["👉淺談Lasso, Elastic net, Ridge方法"]
  Lasso_fur["👉深度解析Lasso, Elastic net, Ridge方法"]
  Decision_tree["👉決策樹原理"]
  ML_unsupervised["非監督式學習"]
  Cluster_analysis["👉分群演算法(cluster analysis)"]
  DBSCAN_intro["👉DBSCAN分群是什麼?可應用在什麼樣的場景?"]

  DL_intro["深度學習基礎"]
  Activation_funcs["啟動函數"] 
  relusig["👉深入解析Relu與Sigmoid函數：如何影響類神經網路的學習效果？"]
  linear["👉Linear函數與Tanh函數之原理探索"]
  soft["👉Softmax函數原理—多元分類核心技術"]
  choose["👉啟動函數選擇: 一表格讓您輕鬆掌握"]

  NN_training["神經網路訓練與預測"]

  NN_tran2["👉類神經網路—揭開網路架構調整秘辛"]
  feedfor["👉類神經網路—前向傳播法"]
  Backprop1["👉白話文帶您了解反向傳播法"]
  Backprop2["👉揭開反向傳播法神秘面紗"]
  Backprop3["👉反向傳播法: 淺談梯度"]
  Backprop4["👉等高線圖講解學習率"]
  Backprop5["👉梯度下降法"]
  Backprop6["👉梯度下降法—五步驟帶您了解"]
  Backprop7["👉批次與隨機梯度下降法(Batch, Mini-Batch and Stochastic Gradient Descent)"]
  Backprop8["👉動量梯度下降法(Gradient Descent with Momentum)"]
  Backprop9["👉隨機梯度下降法Stochastic Gradient Descent (SGD)"]


  Transfer_learning["遷移學習與微調"]
  Tran1["👉從ChatGPT探索GPT的原理概念:少量數據的解方—遷移學習技巧"]
  Tran2["👉ChatGPT是什麼？探索GPT原理：遷移學習(transfer learning)的奧秘—微調(fine-tuning)技巧"]

  

  DL_methods["深度學習"]
  DL_M["深度學習方法"]
  NN["神經網路"]
  Neural_networks["👉什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析"]
  CNN_intro["👉卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹"]
  RNN_intro["👉遞迴類神經網路(Recurrent neural network,RNN)介紹"]
  Autoencoder_intro["👉自編碼器介紹(Autoencoder)"]

  LLM1["大型語言模型"]
  LLM2["👉從自編碼器(autoencoder)到ChatGPT架構:探索大型語言模型(LLM)的原理與基本概念"]
  LLM3["👉大型語言模型(large language model, LLM) :微調技巧(fine-tuning)"]
  LLM4["👉大型語言模型(large language model, LLM): 提示工程(prompt)"]
  LLM5["👉Transformer介紹:為何它是現今NLP技術發展的基石?"]
  LLM6["👉Transformer核心原理: 從三個Multi-Head Attention角度，白話文範例帶您了解"]
  LLM7["👉Attention機制的關鍵概念—Query, Key, Value用類比法帶您快速了解"]
  LLM8["👉BERT模型介紹: 大型語言模型基石"]

  gen1["生成式AI (Generative AI)"]
  gen2["👉ChatGPT背後可能原理機制為何?"]
  gen3["👉Stable Diffusion原理: 文字生成圖片簡易說明"]
  gen4["👉多模態AI (Multimodal)"]
  gen5["👉LLaMA 是什麼？Meta 開源語言模型完整介紹與應用說明"]
 
  %% 關聯線
  RB --> RB_compare --> Iris_example --> RB_intro 
  RB_intro --- ML
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  ML -->  ML_intro
  ML_intro --> ML_types --> ML_supervised --> ML_semi --> ML_reg_class
  ML_intro --> ML_preprocess --> Label_encoding --> Feature_norm --> Data_augmentation
  ML_intro --> ML_training --> ML_tr --> Local_minima --> Mini_batch --> Hyperparam --> Accuracy_robustness
  ML --> ML_methods
  ML_methods --> ML_supervised_methods --> Lasso_elastic_ridge --> Lasso_fur --> Decision_tree
  ML_methods --> ML_unsupervised --> Cluster_analysis --> DBSCAN_intro 
  Accuracy_robustness --- DL_methods
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  DL_methods --> DL_intro
  DL_intro --> Activation_funcs --> relusig --> linear --> soft --> choose 
  DL_intro --> NN_training -->NN_tran2--> feedfor --> Backprop1 -->  Backprop2 --> Backprop3 -->  Backprop4 --> Backprop5 --> Backprop6 -->Backprop7 --> Backprop8 --> Backprop9 
  DL_intro --> Transfer_learning --> Tran1 -->  Tran2 

  DL_methods --> DL_M
  DL_M --> NN --> Neural_networks --> CNN_intro --> RNN_intro --> Autoencoder_intro
  DL_M --> LLM1 --> LLM2 --> LLM3 --> LLM4 --> LLM5 --> LLM6 --> LLM7 --> LLM8
  DL_M --> gen1 --> gen2 --> gen3 --> gen4 --> gen5 
 


  %% 節點連結範例（可依需求加入網址）
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  click Accuracy_robustness "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e5%88%a4%e6%96%b7%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%b0%8d%e6%96%bc%e5%9b%9e%e6%ad%b8%e5%95%8f%e9%a1%8c%e7%9a%84%e5%a5%bd%e5%a3%9e-%e7%b2%be%e7%a2%ba%e5%ba%a6%e5%9d%87%e6%96%b9%e6%a0%b9%e8%aa%a4%e5%b7%aemse/" "機器學習介紹"

  

  click Lasso_elastic_ridge "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e6%b7%ba%e8%ab%87lasso-elastic-net-ridge%e6%96%b9%e6%b3%95/#google_vignette" "機器學習介紹"
  click Lasso_fur "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e8%a7%a3%e6%9e%90lasso-elastic-net-ridge%e6%96%b9%e6%b3%95/" "機器學習介紹"
  click Decision_tree "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e6%b1%ba%e7%ad%96%e6%a8%b9%e5%8e%9f%e7%90%86/" "機器學習介紹"
  click Cluster_analysis "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e5%88%86%e7%be%a4%e6%bc%94%e7%ae%97%e6%b3%95cluster-analysis/" "機器學習介紹"
  click DBSCAN_intro "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/dbscan%e5%88%86%e7%be%a4%e6%98%af%e4%bb%80%e9%ba%bc%e5%8f%af%e6%87%89%e7%94%a8%e5%9c%a8%e4%bb%80%e9%ba%bc%e6%a8%a3%e7%9a%84%e5%a0%b4%e6%99%af/" "機器學習介紹"
  click ML_intro "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/dbscan%e5%88%86%e7%be%a4%e6%98%af%e4%bb%80%e9%ba%bc%e5%8f%af%e6%87%89%e7%94%a8%e5%9c%a8%e4%bb%80%e9%ba%bc%e6%a8%a3%e7%9a%84%e5%a0%b4%e6%99%af/" "機器學習介紹"

  click relusig "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e9%a1%9e%e7%a5%9e%e7%b6%93%e7%b6%b2%e8%b7%af-%e5%95%9f%e5%8b%95%e5%87%bd%e6%95%b8%e4%bb%8b%e7%b4%b9/" "深度學習介紹"
  click linear "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e9%a1%9e%e7%a5%9e%e7%b6%93%e7%b6%b2%e8%b7%af-%e5%95%9f%e5%8b%95%e5%87%bd%e6%95%b8%e4%bb%8b%e7%b4%b9%e4%ba%8c/" "深度學習介紹"
  click soft "https://peterlihouse.com/%e9%a6%96%e9%a0%81/%e7%9f%a5%e8%ad%98%e5%88%86%e4%ba%ab/%e7%99%bd%e8%a9%b1%e6%96%87%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e6%85%a7/%e9%a1%9e%e7%a5%9e%e7%b6%93%e7%b6%b2%e8%b7%af-%e5%95%9f%e5%8b%95%e5%87%bd%e6%95%b8%e4%bb%8b%e7%b4%b9%e4%b8%89/" "深度學習介紹"
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引言

大家好，我是李彼德。歡迎來到這份專為您打造的「AI 學習路線圖」！

過去，我在部落格上分享了許多關於人工智慧的文章。為了讓大家的學習更有效率，我將這些文章系統性地整理、分類，希望能提供一條清晰的學習路徑，幫助您看見各知識點之間的關聯。

這份路線圖的目標，是幫助大家快速掌握 AI 理論。在具備一定的理解之後，我們也希望這些知識能實際應用在 AI 工具的使用上，甚至在開發過程中發揮價值。
讓我們一起展開這趟精彩的學習旅程吧！

第一站：從規則到智慧 — Rule-based 方法

首先，我們的起點是Rule-based 方法（也稱為規則導向系統或專家系統）是一種最古老、最直觀的人工智慧方法。它模仿人類專家的決策過程，將事實觀察歸納成一套規則，再利用這套規則去描述輸入與輸出之間的關係。雖然他是最早期人工智慧方法，但是卻也是很廣泛被應用的方法，在許多人工智慧難以描述的情境，也可以使用Rule-based 方法互相搭配運用。

第二站：數據驅動決策 — 機器學習 (Machine Learning)


接著，進一步了解機器學習方法，這邊指的是比較傳統的機器學習方法，在機器學習基礎的部分，這邊可以快速建立比較宏觀的概念，讓大家對機器學習有一定了解程度。那如果想再更細部看機器學習方法，也有介紹幾種經典的機器學習方法。傳統機器學習與深度學習仍然存在差異，傳統機器學習是需要有特徵工程，然後是適用在數據量相對較少的範圍。

機器學習基礎

打好宏觀基礎，快速建立對機器學習世界的全貌理解。

機器學習種類

特徵前處理

數據的品質，決定了模型能力的上限。學習如何將原始資料轉化為機器能夠理解的語言。

機器學習訓練

深入探索模型訓練的黑盒子，了解如何打造一個既精準又穩健的模型。

機器學習方法

掌握幾種最重要、最經典的演算法，它們是解決問題的有力工具。

監督式學習

非監督式學習

第三站：深入智慧核心 — 深度學習 (Deep Learning)

歡迎來到現代 AI 的心臟地帶。類神經網路 (DNN) 是理解後面所有先進模型的基礎。我們將把它徹底拆解。

深度學習基礎

打好地基，是掌握一切的關鍵。

啟動函數

神經網路訓練與預測

了解神經網路如何從數據中學習，並做出聰明的預測。

遷移學習

深度學習方法

探索目前最主流、最強大的深度學習架構。

神經網路

大型語言模型

生成式AI (Generative AI)

見證 AI 如何從理解走向創造。

恭喜你走到了這裡！但學習的道路永無止境。AI 領域日新月異，保持學習的習慣至關重要。

我的推薦學習資源：

下一步是什麼？

  • 你可以開始嘗試閱讀論文 (例如上 arXiv 網站)。
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