這集節目內容出自 DeepLearning.AI 的指南《How to Build Your Career in AI》（如何建立你的 AI 職業生涯）。
我們將帶你深入探討在 AI 領域成功所需的基礎技能，並提供清晰的學習框架，讓你在充滿挑戰的 AI 職涯中成長茁壯。
在這一集節目中，我們會討論：
- 機器學習的基礎技能：了解核心模型（如線性回歸、神經網絡、決策樹等）以及背後的概念，例如偏差/方差、成本函數和錯誤分析。
- 深度學習的要點：為什麼理解神經網絡、卷積網絡、序列模型以及變壓器模型等技能對於 AI 工程師而言至關重要。
- 數學基礎：掌握線性代數、機率和統計的關鍵概念，尤其是探索性數據分析（EDA）對 AI 項目的重要性。
- 軟體開發技能：除了技術知識，熟悉像 TensorFlow、PyTorch 等 AI 框架及 scikit-learn 等機器學習庫，會為你的職涯帶來更多機會。
除此之外，我們也會聊到如何有效地獲取知識。
從選擇合適的課程到建立可持續的學習習慣，這集節目還引用了 BJ Fogg 的書籍《Tiny Habits》，解釋了建立小步驟學習習慣的策略，幫助你在日常生活中穩定進步。
如果你對 AI 領域充滿熱情，或者正在尋找如何持續學習的技巧，這集節目將是你的最佳指南！
快來收聽，了解如何開始為你的 AI 職業生涯打好紮實的技能基礎！