目前还不确定要学多广
因为深度学习的原理好像满困难的
我想有两条路线:
1. 从数据分析(资料科学)开始(理论 > 实作):
这部分我有一本原文书可以看
了解数据分析的基础 => 可能会使用Python加上一些常用套件(NumPy、Pandas
Matplotlib...etc)，并了解一些会用到的数学
知识
进一步演进到机器学习 => 使用scikit-learn，学习
分类 => 回规 => 集群 => 降维
然后后面还有一堆我没碰过的东西:
a. 模型验证
b. 超参数
c. 特征工程
d. 贝氏分类法
e. 决策树
.... 等
结束后，"应该"可以理解并实作一个简单的"脸部辨识"
2. 直接使用现成的AI (使用Google 的 Gemini API 实作>理论):
这部分直接使用网络教学，我有找到一堆资料了。
等到摸熟了再回去学刚才提到的第一点?!
我的目的是要学会它的基础原理并加以利用...
不知版上是否有人有学习AI的经验，感谢提供意见。