在 NVIDA 的深度學習培訓中心 和 飛槳AI studio 的幫助之下，我從零開始學習了AI的基礎知識，並逐步深入了解了機器學習 (Machine Learning) 和深度學習 (Deep Learning) 的核心概念。這些平台提供的分步教學和實際操作，讓我在雲端伺服器上直接練習，減少了設備的限制，同時加速了我的學習進程。
Machine Learning 與 Deep Learning：理論與實作並行
學習的第一步是掌握機器學習的基礎概念。從數據預處理、特徵工程到模型的訓練與評估，每個步驟都非常重要。在這些平台的指導下，我逐步建立了對機器學習模型（如線性回歸、決策樹等）的理解。隨後，深度學習的引入開啟了另一個世界，我學習了神經網絡的結構，並了解了如何設計和訓練深度神經網絡（如卷積神經網絡CNN），這些技術是圖像識別和語音識別等應用的核心。
深入理解 CNN 和 LLM
卷積神經網絡 (CNN) 是深度學習中專門用於圖像處理的網絡結構。通過大量的實踐操作，我學會了如何設計和訓練 CNN，用它來識別和分類圖像。從基礎層的卷積層到池化層，學會調整每個參數來優化模型的準確度，讓我對深度學習模型有了更直觀的理解。
近期最熱門的話題之一是大型語言模型 (LLM, Large Language Model)，例如 GPT-4 和其他類似模型。這些模型在自然語言處理 (NLP) 領域表現出色，能夠實現人機互動、生成文本、語意分析等功能。學習LLM讓我了解了AI應用在語言理解和生成上的巨大潛力，並體會到深度學習在這些領域帶來的顛覆性變化。
掌握AI的應用：從理論到實際案例
除了理論知識，我還接觸到一些應用案例，這些案例展示了如何將AI應用於圖像分類、語音識別、推薦系統等真實場景。每個應用案例都能讓我更深入地了解AI技術如何與實際問題結合。比如，利用CNN進行醫療影像的診斷輔助，或是通過LLM實現自動化客服系統，這些都是AI在現實生活中發揮作用的例子。
心得：持續學習與探索的必要性
AI領域更新迅速，持續學習非常重要。學習AI不僅需要堅持，更要能夠保持好奇心和探索精神。NVIDIA和飛槳AI Studio的豐富資源讓我在這條路上不斷成長，同時深刻感受到AI技術所帶來的變革。感謝這些免費的學習平台，讓更多人能夠接觸到最新的AI技術，並在實踐中成長。
