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學原理、用工具，讓科技成為日常好幫手!
  • 卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹
    白話文人工智慧 | 科技知識分享 | 類神經網路系列

    卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹

    ByPeter 15 10 月, 20226 12 月, 2025

    李彼德的 AI 學習地圖 卷積類神經網路主要是影像辨識的一種方法，這套方…

    Read More 卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹Continue

  • 熱失控現象
    科技知識分享 | 鋰離子電池

    熱失控現象

    ByPeter 13 9 月, 202230 7 月, 2025

    熱失控有可能會引發電池產生嚴重安全危害問題，而引起熱失控的原因是來自於熱…

    Read More 熱失控現象Continue

  • 是否可將鋰離子電池相關的行動裝置，如3C產品任意擺放?
    科技知識分享 | 鋰離子電池

    是否可將鋰離子電池相關的行動裝置，如3C產品任意擺放?

    ByPeter 31 8 月, 202230 7 月, 2025

    一般來說，我們習慣將鋰離子電池相關的裝置如3C產品任意擺放在各個位置，…

    Read More 是否可將鋰離子電池相關的行動裝置，如3C產品任意擺放?Continue

  • Colab基礎教學(i)
    簡單學程式

    Colab基礎教學(i)

    ByPeter 24 8 月, 20226 12 月, 2025

    李彼德的 AI 學習地圖 今天要跟大家介紹好用的程式執行網站，叫做col…

    Read More Colab基礎教學(i)Continue

  • 鋰離子電池放電大揭秘(i)
    科技知識分享 | 鋰離子電池

    鋰離子電池放電大揭秘(i)

    ByPeter 16 8 月, 202230 7 月, 2025

    由於鋰離子電池高功率，高能量密度的特性，其被廣泛地使用在一般普遍常見的產…

    Read More 鋰離子電池放電大揭秘(i)Continue

  • 什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析
    白話文人工智慧 | 類神經網路系列

    什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析

    ByPeter 16 8 月, 20226 12 月, 2025

    李彼德的 AI 學習地圖 本文語音介紹：Apple podcast連結，…

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白話文科技

鋰電池系列

  1. 鋰離子電池放電大揭秘(i)是否可將鋰離子電池相關的行動裝置，如3C產品任意擺放?
    熱失控現象
    [電池] 3C產品充電迷思破解：不拔插頭會爆炸嗎？
  2. 電池健康度(State of Health, SOH) ?為什麼有些3C裝置有這樣的資訊
  3. 電池容量安時(Ah)是什麼呢?我們該如何解讀電池容量?
  4. 手機電池容量該如何選擇?

3C產品

  1. 電子書閱讀器原理是什麼?為何不用平板閱讀?
  2. 手機快充怎麼做？新手也能秒懂的完整攻略
  3. 值得入手的平價有線耳機推薦

白話文人工智慧

Rule-based 方法

  1. Rule-based v.s. AI方法比較
  2. 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
  3. 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?

機器學習 (Machine Learning)

機器學習種類

  1. 監督式學習的訓練方法—六步驟帶您了解
  2. 半監督式學習Semi-Supervised Learning
  3. 回歸與分類—機器學習面臨的問題種類介紹

特徵前處理

  1. Label Encoding與One-Hot Encoding介紹
  2. 特徵歸一化(feature normalization)
  3. 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

機器學習訓練

  1. 淺談關於機器學習訓練—不可不知的事情
  2. 何謂局部最小值?如何避免陷入局部最小值？
  3. 批次訓練(mini-batch)是什麼?為何它可解決龐大數據面臨的痛點?
  4. 淺談超參數：控制機器學習模型性能的關鍵因子
  5. 精確度(均方根誤差,MSE)與穩健度(全距,Range)的考量

監督式學習

  1. 淺談Lasso, Elastic net, Ridge方法
  2. 深度解析Lasso, Elastic net, Ridge方法
  3. 決策樹原理

非監督式學習

  1. 分群演算法(cluster analysis)
  2. DBSCAN分群是什麼?可應用在什麼樣的場景?

深度學習 (Deep Learning)

啟動函數

  1. 深入解析Relu與Sigmoid函數：如何影響類神經網路的學習效果？
  2. Linear函數與Tanh函數之原理探索
  3. Softmax函數原理—多元分類核心技術
  4. 啟動函數選擇: 一表格讓您輕鬆掌握

神經網路訓練與預測

  1. 類神經網路—揭開網路架構調整秘辛
  2. 類神經網路—前向傳播法
  3. 白話文帶您了解反向傳播法
  4. 揭開反向傳播法神秘面紗
  5. 反向傳播法: 淺談梯度
  6. 等高線圖講解學習率
  7. 梯度下降法
  8. 梯度下降法—五步驟帶您了解
  9. 批次與隨機梯度下降法(Batch, Mini-Batch and Stochastic Gradient Descent)
  10. 動量梯度下降法(Gradient Descent with Momentum)
  11. 隨機梯度下降法Stochastic Gradient Descent (SGD)

遷移學習

  1. 從ChatGPT探索GPT的原理概念:少量數據的解方—遷移學習技巧
  2. ChatGPT是什麼？探索GPT原理：遷移學習(transfer learning)的奧秘—微調(fine-tuning)技巧

神經網路

  1. 什麼是類神經網路(Deep neural network, DNN)? 從原理到應用的完整解析
  2. 卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹
  3. 遞迴類神經網路(Recurrent neural network,RNN)介紹
  4. 自編碼器介紹(Autoencoder)

大型語言模型

  1. 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
  2. 大型語言模型(large language model, LLM) :微調技巧(fine-tuning)
  3. 大型語言模型(large language model, LLM): 提示工程(prompt)
  4. Transformer介紹:為何它是現今NLP技術發展的基石?
  5. Transformer核心原理: 從三個Multi-Head Attention角度，白話文範例帶您了解
  6. Attention機制的關鍵概念—Query, Key, Value用類比法帶您快速了解
  7. BERT模型介紹: 大型語言模型基石

生成式AI (Generative AI)

  1. ChatGPT背後可能原理機制為何?
  2. Stable Diffusion原理: 文字生成圖片簡易說明
  3. 多模態AI (Multimodal)
  4. LLaMA 是什麼？Meta 開源語言模型完整介紹與應用說明

簡單學程式

Python

  1. Python讀取CSV檔案畫圖
  2. Python pip 常用指令整理：安裝、查詢、升級、移除一次學會
  3. Python 讀取 Excel 檔案教學 (.xlsx)

Anaconda&Spyder

  1. Anaconda虛擬環境教學
  2. 機器學習平台Anaconda安裝教學與Spyder IDE使用
  3. 在Anaconda平台安裝Tensorflow教學
  4. Anaconda使用pip install安裝python模組

Colab

  1. Colab基礎教學(i)
  2. Colab實作: 如何讀取雲端硬碟資料?
  3. 如何用Colab訓練機器學習模型?

佈署

GCP平台—VM開啟教學

數位工具教室

  1. ChatGPT應用—初次使用教學
  2. 用ChatGPT提供新點子
  3. 利用ChatGPT產生搜尋關鍵字
  4. 利用ChatGPT找尋學習資源
  5. 用ChatGPT帶您了解數學方程式
  6. 用ChatGPT帶您進行英文翻譯
  7. ChatGPT使用教學—寫作文
  8. Copilot初次使用教學
  9. Copilot登入使用教學
  10. 用Copilot產生圖片
  11. Ideogram使用教學—高品質圖片的生成平台
  12. 如何用Gamma快速產生簡報PPT?
  13. Google AI Studio（Gemini）使用教學：從登入、選擇模型到應用完整指南

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  • ChatGPT背後可能原理機制為何? (5,145)
  • 卷積類神經網路(Convolution neural network,CNN)介紹 (5,108)
  • 從BERT到GPT模型帶您綜觀大型語言模型(LLM)：編碼器(Encoder-only)，編碼器解碼器(Encoder-Decoder)，解碼器方法(Decoder-only) (4,972)

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