我完全不懂程式, 卻想學AI該從哪裡開始比較好

你是不是也覺得現在不學AI就來不及了？

你是不是常聽到大家聊AI、LLM還有那什麼prompt工程，然後心裡想說，難道我已經錯過這班車了？可能有人跟你說過「那些prompt工程師年薪好像很高」、「現在人人都用AI工具讓工作更快」，或者「不趕快上車，可能就會被取代」。但你呢？也許你是個聰明又有好奇心的人，正處於職涯中段，也不是技術出身的那種。心裡冒出一堆疑問：「會不會太晚了？」、「沒有博士學位怎麼追得上？」、「花半年時間學，結果六週後就過時怎麼辦？」、「我到底還有沒有飯碗？」如果你曾經在FOMO和懷疑之間掙扎，那這篇文章應該對你有點幫助。這是一條真實、不花錢，也帶點反思意味的路線圖——希望當初有人給我這樣的指引，多好多少少少。

先來調整一下對「AI專家」的印象吧。別再幻想那種穿著帽T、數學超強的人在搞AGI了。其實，大約七成左右的AI工作都是比較應用面的活兒，比如微調現成模型啦、開發工具讓普通人也能用得順手啦，或者是讓系統跑得更快、更安全啥的。雖然外界覺得招聘市場冷颼颼，但其實新創公司還是挺需要懂怎麼把AI套進真實工作流程裡的工程師。有報告說，大概超過六成的職業都多少跟生成式AI有關，但這通常代表的是新機會，不是簡單地被替代。而且，「AI工程師」這條路不是唯一選擇，你可以朝ML Ops（機器學習運維）、Prompt Engineer、LLM應用開發者或資料科學家等方向走，各自的學習路徑也不一樣。總結一下：AI已經不像以前那種獨立職業，更像是一層技能，可以疊加在你的興趣、產業或背景上。

關於學習路線嘛，其實不像爬階梯那樣直來直往，更像樹枝蔓延，可以隨自己的優勢和好奇心挑不同分支往上爬……

打破迷思：真正的AI專家都在做什麼

### A. 無需寫碼 / AI 產品操作大概適合：創業者、行銷人員、營運團隊。重點在於提示設計、自動化流程和快速原型開發。可以從這邊開始試試看：

### B. 具備數據素養 → 機器學習實務者可能是 Excel 用戶、商業智能分析師或數據工程師比較對味。主攻 Python，還有傳統機器學習和資料整理那些事。起步推薦從這段入門：

### C. MLOps 與基礎架構工程師比較適合後端開發或 DevOps 技術背景的人，專注於模型的持續整合與部署，像是容器化啦部署流程什麼的。想開始可以參考這條路線：

### D. 熱愛研究 / LLM 重度愛好者大概是學術界人士或者喜歡深究理論的人為主，重點放在 Transformer 結構、微調技巧和底層理論研究。入門建議往這裡走：

🛤 不過別忘了，隨時都能換跑道；技能不是從零開始，而是疊加累積喔。

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## 五階段免費課程規劃
以下就是我覺得不錯的全套課程，大多免費而且品質感覺還挺高，每個階段都有推薦資源，大家可以慢慢摸索～

Comparison Table:

學習AI的資源	雲端GPU資源	部署與展示工具	提升專業度的方法
Google Colab: 每月約20小時免費使用，適合初學者，但可能會斷線。	Kaggle Notebooks: 每週約30小時GPU使用，非常適合快速試驗。	Hugging Face Spaces: 免費展示平台，直接在瀏覽器操作。	錄製Loom影片示範App用法，比證書更有說服力。
Paperspace Gradient: 提供M4000 GPU，單次使用時間約6小時，但需排隊等候。	Thunder Compute: 比較冷門選擇，有時提供促銷碼或免費試用機會。	Vercel、Railway: 適合完整網頁App或API的免費方案，可以使用Docker容器。	GitHub Actions：自動部署更新程式碼，提高專業度和可見性。
初期建議先用普通筆電練手，雲端GPU適合訓練大模型時使用。	Replit：讓別人在線運行你的程式碼，是初學者的福音。	寫部落格文章分享經驗，增強可信度和作品集價值。	參加AI比賽或做實際項目，以具體案例證明實力。
基本數學知識足夠，高中代數即可支持前期學習；後期統計知識可能有幫助。	可以從多語言版的Elements of AI開始學習，不必擔心英文問題.	AI不會搶走工作，只要設計流程讓AI協助工作即可.	訂閱新聞信如Hugging Face Weekly以跟上最新發展，而不被信息淹沒.

找到你的專屬學習路徑，不用從頭開始

第一階段是AI素養，主要讓大家大概知道AI怎麼運作，也順便學學怎麼安全使用它。然後有個代碼跟資料基礎的部分，差不多是教你Python或R語言啦，還有pandas跟NumPy這些東西，還得試著用資料來思考問題。中間會插一塊經典的機器學習和統計，好像是在幫助你做第一批模型，比如回歸啦、決策樹什麼的，重點是理解背後的理由。接下來就是深度學習核心，大致上會讓人摸清楚卷積神經網路和transformer那套玩意兒怎麼跑。最後兩個階段則比較偏實務操作：一個是生成式AI加上大型語言模型運維，好像可以自己搭建並部署小型聊天機器人或助理；最後階段則涉及MLOps，也就是把模型打包成容器、部署上線、監控表現甚至隨時回滾之類的流程。這整套流程聽說要花不少時間，但大概分成這幾塊，內容有點零散，不過能慢慢串起來吧。

零基礎也能上手的無代碼AI操作指南

### A. 無需程式碼 / AI 產品操作者適合對象：創業家、市場行銷人員、營運團隊主要聚焦：提示詞設計、自動化流程、快速原型開始於： ### B. 資料素養者 → 機器學習實務者適合對象：Excel 使用者、商業智慧分析師、資料工程師著重領域：Python 程式語言、傳統機器學習、資料整理開始於： ### C. MLOps 與基礎架構工程師適合對象：後端開發或 DevOps 工程師專注內容：模型持續整合與部署（CI/CD）、容器化技術、應用上線開始於： ### D. 研究愛好者 / 大型語言模型狂熱份子適合對象：學術界人士、研究員與深度學習愛好者重點方向：Transformer 架構、微調技巧及理論探討開始於： 🛤 **隨時可以切換路線；所累積的技能會相互加乘，不會從零開始。** --- ## 五階段免費課程規劃以下是我推薦的完整課程，搭配各階段免費且高品質的資源。

數據分析師轉型機器學習的實戰起點

你身邊是不是常聽到什麼AI啦、大型語言模型啦、還有prompt工程師賺大錢這類話題，心裡不免有點慌？有人說「prompt工程師年薪很高」、「大家都用AI工具工作效率翻倍」，甚至聽到「不趕快上車就會被取代」這種話。可你自己呢？也許是個聰明又好奇的人，中途轉職或本來不是科技圈的，想著：「現在開始學，是不是太晚了？」、「得要博士學位才能追得上嗎？」、「投入半年時間學習，到頭來可能過幾週就落伍了吧？」、「還有我這種人的位置嗎？」如果你曾經在FOMO（怕錯過）和懷疑之間搖擺，那這篇文章可能正合適。它不像那些誇張吹捧，也沒有門檻，只想說點實話，給你一條免費又務實的路線圖——當初要是有人遞給我該多好。

講真，不用再幻想那種穿著帽T、搞AGI（人工通用智慧）的數學天才形象了。大概七成以上的所謂AI工作，其實都是應用性的活兒：微調已經存在的模型啦，或者做些工具讓他們更快更安全、更容易被普通人使用。招募方面看起來沒那麼冷清，有不少新創公司需要懂怎麼把AI接進真實工作流程的工程師。你知道嗎？現在差不多三分之二的職業，都或多或少被生成式AI影響，倒不一定是被替代，而更多是帶來新的機會。而且「AI工程師」這稱號其實包山包海，不只是寫模型，還有ML Ops啊、Prompt Engineering啊、大型語言模型應用開發、資料科學家什麼的，每條路都有自己的門檻和玩法。

所以重點是：別把AI當成一份專職，而是一項技能，可以疊加在你的興趣、行業或背景上頭。畢竟它已經滲透到各行各業，不只是科技圈的專利。不過說到底，要不要衝進去，其實也沒那麼絕對……

給工程師的MLOps基礎建設入門課

想學AI，不一定要買超高階電腦啦。其實現在有不少免費的雲端GPU資源，能讓你用得還挺久的——聽說大概每個月可以用上二十多小時左右，不過這數字不太穩定，可能地區不同也會影響。像Google Colab就挺方便，直接在瀏覽器跑，但它偶爾會因為你沒動作就斷線，有點麻煩。再來是Kaggle Notebooks，好像一週能用上三十小時左右GPU，用來快速試驗很適合，只是只能在筆記本裡跑，沒有SSH連線可用。

還有Paperspace Gradient，據說它給的是一個M4000 GPU，單次使用時間大約六個小時上下，但熱門時間可能得排隊等候。別忘了，也可以關注一些比較冷門的選項，比如Thunder Compute什麼的，有時候會有促銷碼或者免費試用機會，可以碰碰運氣。

對了，小提醒一下：初期學習階段（尤其是剛開始深度學習前），建議先用自己平常的筆電慢慢練手就好；雲端GPU真正厲害是在你準備訓練比較大的模型時，那才是它派上用場的時刻。總之，不必急著花錢租大機器，先摸清楚狀況再說吧……

免費GPU資源讓你用零預算學AI

想把你做好的AI小玩意兒丟出去給人看？其實部署跟主機不一定要搞得超複雜或花大錢。要是只是想秀秀作品集或者跑跑Demo，像Hugging Face Spaces、Streamlit Cloud這種平台蠻適合的，都是免費又能直接用瀏覽器操作，挺方便的。反正就是展示原型的好地方。

如果你打算做個完整的網頁App或API，那Vercel、Railway可以考慮看看，它們有那種免費或便宜一點的方案，還能讓你用Docker容器，上手也不會太折騰。互動式Demo呢？Replit可能是初學者的福音，你還可以讓別人直接在線運行你的程式碼，挺酷的。

說到這裡，有個小祕訣：錄個兩分鐘左右的Loom影片，示範你的App怎麼用，其實比什麼證書都來得有說服力。然後，要是想更進階一點，可以弄GitHub Actions，每次更新程式碼就自動幫你部署，這樣作品不容易被忘記，也能增加你的專業度吧。

總之，部署和托管不一定很難，只要挑對工具，大概就能輕鬆搞定。不過記得啊，有時候細節會卡住，那就慢慢調整囉……

如何把你的AI作品輕鬆部署上線

你知道嗎，要脫穎而出，其實不需要搞個二十幾張證書那麼多，反倒是要有點能證明實力的東西。像是一本筆記本就差不多夠了，譬如說，你做過什麼案子，比如「用公司的客服文件去微調GPT」這種事。然後嘛，大概寫三篇部落格文章就好，內容大概說說哪裡壞掉了、怎麼修好的、還有你學到了什麼——這些都是重點。

還有，有個五分鐘左右的影片示範超實用，可以直接秀你的專案怎麼跑起來。對於那些沒啥程式碼基礎的人來說，錄個螢幕影片也行，比如你用Zapier搭個ChatGPT工作流程，一邊操作一邊口述決策過程，也很不錯。其實，不用太拘泥條條框框，只要讓別人看到你真的動手做過，這樣的作品集，比起一堆看似厲害但沒啥證據的認證好多了吧？

用三個簡單作品打造吸睛履歷

我開始了一個個人挑戰，想做三十多個生成式 AI 項目，從點子一直做到能用的 Demo。到現在，好像只完成了不到一成，但感覺上卻像做了七十多個似的。這些專案大概涵蓋了文字、圖片、檢索，甚至還有一些簡單推理的東西，每一個都讓我有新的突破。

奇怪的是，我倒是有四個產品是真的放上網路，讓人可以用，也會收到一些反饋。回頭看自己走過的路，大致上通過了第一階段，也摸過第三階段的大部分，至於第二和第四階段嘛，只是零星碰了一些。

在工作上，我好像變成大家眼中的「AI 專家」，非技術部門的人也會找我幫忙快速做原型什麼的，而我的專案還真的讓團隊效率提升不少。雖然並沒有打算換工作，但這段歷程帶來的感覺很滿足——尤其是那種終於有點動力往前衝的感覺，真的是無價……

FAQ解答所有普通人的AI焦慮

【常見問題給普通人】
「要學高深數學嗎？」嗯，差不多只要懂高中代數就能撐到第二階段，之後統計可能比較有用。
「ChatGPT會幫我學習嗎？」有點啦，但真正學會還是得靠你自己不斷除錯、動手做。
「我的英文不好怎麼辦？」可以先從像 Elements of AI（多語言版）或阿里天池的中文AI比賽題目開始試試看。
「AI會搶走我的工作嗎？」大概只有你完全沒理它才會吧，不然就是你設計讓AI幫忙的流程那種角色。
「現在這麼多炒作，我快被淹沒了。」選一個新聞信訂閱好了，比如 Hugging Face Weekly，其他大部分都不用管，重點還是在動手弄專案。

【快速工具箱（記得收藏）】
- 編輯器或筆記本：VS Code、Google Colab、Paperspace Gradient 這幾個蠻常用的。
- 資料集跟模型：Kaggle 和 Hugging Face Hub 算是熱門來源。
- 作弊表：fast.ai 文件和 OpenAI Cookbook（GitHub上找得到）。
- 大集合清單：Lifewire 有個超長免費AI課程清單，可以挖很多坑；Class Central 則整理了八百多門關於倫理跟MLOps的課。

【準備好，開始玩玩看吧！】別想一次全學會，只要剛好懂到能做出一個小東西，再慢慢加碼下一個項目…就這樣一直來。

📣 _你第一個想嘗試的是什麼AI項目呢？留言分享一下呀_ AI領域其實很大，也許你的聲音、項目跟未來，都在裡面留得下腳印...