【公告】新房間《快半拍 AI 實驗室》開張!—— AI-900 筆記系列即將上線

更新 發佈閱讀 2 分鐘

各位格友好 👋

「快半拍成長日誌」一直以閱讀、遊戲雜談為主,最近我開始準備 Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 證照,決定把讀書筆記整理公開,為同樣想考 AI-900 的朋友們留一條「快半拍」捷徑。

vocus|新世代的創作平台

為什麼要寫這一系列?

  1. 官方中文教材為機器翻譯
    微軟課程的中文頁面是機器翻譯,專有名詞時常翻譯得非常奇怪(例如:訓練模型,翻譯成定型模型),看得霧煞煞,所以學習時,我是中英文頁面參照閱讀,順便整理一份中文筆記,並修正翻譯,讓大家更好閱讀。
  2. 自己的學習=別人的路標
    將中、英文課程內容交叉對照、擷取重點,留下條理清晰的整合筆記,搭配自己的註解,以及關鍵字心智圖整理,方便了解整體脈絡,以及備考時快速複習。
  3. 定位
    純筆記整理,做為學習分享之用;所有文字歸納、插圖截圖來源為 Microsoft Learn 官方網站

除了AI-900之外?

其實我對AI應用領域一直有興趣,之後有機會也會持續新增相關主題文章,例如資料庫SQL,讓這裡成為我AI學習的知識庫!

希望這些內容能對同樣在學習 AI 與資料庫的你有所幫助。

敬請期待! 🚀


留言
avatar-img
快半拍成長日誌
50會員
120內容數
快半拍是小小的進步,每天前進一點點,發現微小進步中的光芒。
你可能也想看
Thumbnail
5 月將於臺北表演藝術中心映演的「2026 北藝嚴選」《海妲・蓋柏樂》,由臺灣劇團「晃晃跨幅町」製作,本文將以從舞台符號、聲音與表演調度切入,討論海妲・蓋柏樂在父權社會結構下的困境,並結合榮格心理學與馮.法蘭茲對「阿尼姆斯」與「永恆少年」原型的分析,理解女人何以走向精神性的操控、毀滅與死亡。
Thumbnail
5 月將於臺北表演藝術中心映演的「2026 北藝嚴選」《海妲・蓋柏樂》,由臺灣劇團「晃晃跨幅町」製作,本文將以從舞台符號、聲音與表演調度切入,討論海妲・蓋柏樂在父權社會結構下的困境,並結合榮格心理學與馮.法蘭茲對「阿尼姆斯」與「永恆少年」原型的分析,理解女人何以走向精神性的操控、毀滅與死亡。
Thumbnail
這是一場修復文化與重建精神的儀式,觀眾不需要完全看懂《遊林驚夢:巧遇Hagay》,但你能感受心與土地團聚的渴望,也不急著在此處釐清或定義什麼,但你的在場感受,就是一條線索,關於如何找著自己的路徑、自己的聲音。
Thumbnail
這是一場修復文化與重建精神的儀式,觀眾不需要完全看懂《遊林驚夢:巧遇Hagay》,但你能感受心與土地團聚的渴望,也不急著在此處釐清或定義什麼,但你的在場感受,就是一條線索,關於如何找著自己的路徑、自己的聲音。
Thumbnail
本文分析導演巴里・柯斯基(Barrie Kosky)如何運用極簡的舞臺配置,將布萊希特(Bertolt Brecht)的「疏離效果」轉化為視覺奇觀與黑色幽默,探討《三便士歌劇》在當代劇場中的新詮釋,並藉由舞臺、燈光、服裝、音樂等多方面,分析該作如何在保留批判核心的同時,觸及觀眾的觀看位置與人性幽微。
Thumbnail
本文分析導演巴里・柯斯基(Barrie Kosky)如何運用極簡的舞臺配置,將布萊希特(Bertolt Brecht)的「疏離效果」轉化為視覺奇觀與黑色幽默,探討《三便士歌劇》在當代劇場中的新詮釋,並藉由舞臺、燈光、服裝、音樂等多方面,分析該作如何在保留批判核心的同時,觸及觀眾的觀看位置與人性幽微。
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經完成: Single-Head Attention 數學說明:AI說書 - 從0開始 - 52 Multi-Head Attention 數學說明:AI
Thumbnail
背景:從冷門配角到市場主線,算力與電力被重新定價   小P從2008進入股市,每一個時期的投資亮點都不同,記得2009蘋果手機剛上市,當時蘋果只要在媒體上提到哪一間供應鏈,隔天股價就有驚人的表現,當時光學鏡頭非常熱門,因為手機第一次搭上鏡頭可以拍照,也造就傳統相機廠的殞落,如今手機已經全面普及,題
Thumbnail
背景:從冷門配角到市場主線,算力與電力被重新定價   小P從2008進入股市,每一個時期的投資亮點都不同,記得2009蘋果手機剛上市,當時蘋果只要在媒體上提到哪一間供應鏈,隔天股價就有驚人的表現,當時光學鏡頭非常熱門,因為手機第一次搭上鏡頭可以拍照,也造就傳統相機廠的殞落,如今手機已經全面普及,題
Thumbnail
最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序,以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務? A: 文字分析
Thumbnail
最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 您需要建立一個可以大聲朗讀食譜說明的應用程序,以支援視力不佳的用戶。您應該使用哪個版本的服務? A: 文字分析
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 目前我們已經有資料集在 AI說書 - 從0開始 - 103 ,必要的清理函數在 AI說書 - 從0開始 - 104 ,現在把它們湊在一起,如下: # load Eng
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ,我們談論了衡量 AI 模型的方式,那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時,需要
Thumbnail
最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選擇「否」 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選
Thumbnail
最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選擇「否」 對於以下每個語句,如果該語句為真,請選擇「是」。否則,選
Thumbnail
最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答,請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
Thumbnail
最近要來考證照,把準備過程跟大家分享 此處提供 Microsoft Azure AI 900 證照考古題,資料來源:https://reurl.cc/4rVvE3 將 AI 工作負載類型與適當的場景相匹配。若要回答,請將適當的工作負載類型從左側列拖曳到右側的場景。每種工作負載類型可以使用一次
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
Thumbnail
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。 回顧 AI說書 - 從0開始 - 129 中說,Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BER
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News