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.

打破迷思:真正的AI專家都在做什麼

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。

零基礎也能上手的無代碼AI操作指南

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……

給工程師的MLOps基礎建設入門課

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?

如何把你的AI作品輕鬆部署上線

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...

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Comments

  1. Guest 2025-06-13 Reply
    孩子最近對AI超有興趣,想請教這系列課程是不是真的零基礎可以學?我們家裡電腦有點舊,不知道能不能跟上。可以幫我解答一下嗎?
  2. Guest 2025-06-02 Reply
    全球AI發展真的超快!矽谷那邊的朋友都說現在不跟上就真的要被淘汰了。感覺這份指南超級實用,尤其對想轉職的人來說。不過學習曲線說真的有點陡,希望大家別太有壓力啦~
  3. Guest 2025-05-29 Reply
    嗯...感覺這篇文章有點誇大其詞耶。AI真的有大家說得那麼簡單嗎?我覺得還是要腳踏實地,不能盲目追風。不過,妳的想法是什麼呢?