AI設計-機器學習與深度學習指南

🎙️ Podcast EP.162｜AI設計：機器學習與深度學習指南

🤖 從零開始，理解 AI 的思考、學習與創造之道。

本集帶你深入解析《AI 設計：初學者指南》一書的精華內容，從傳統編程到人工智慧的範式轉變，全面理解機器如何「學習」與「推理」，以及設計者如何以科學方法構建智能系統。

📌 本集重點：

• AI 的三大學習範式

  • 監督式學習（Supervised Learning）

  • 非監督式學習（Unsupervised Learning）

  • 強化學習（Reinforcement Learning）

• 核心模型與演算法

  • 線性回歸、KNN、決策樹

  • 卷積神經網絡（CNN）

  • Transformer 架構與大型語言模型（LLMs）

• AI 模型優化技術

  • 微調（Fine-tuning）

  • 人類回饋強化學習（RLHF）

  • 人工智能回饋強化學習（RLAIF）

• 新興設計模式

  • AI 代理（Agents）與工具使用

  • 迴圈式推理與自動任務執行

• AI 倫理與責任設計：平衡創新與人文的核心思考

💡 核心啟示：
AI 設計不只是技術，更是一種哲學——讓機器模仿人類思考，同時保持人性的智慧與節制。

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💬 你認為 AI 的發展，最需要被強化的是技術能力還是倫理思考？

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