最近是不是常常被 AI、LLM、提示工程這些詞轟炸？好像全世界都在聊這個，自己卻還搞不清楚狀況，有點擔心是不是錯過了什麼。
你可能會聽到一些...嗯，很焦慮的說法：
「聽說提示工程師年薪都幾百萬。」
「大家都在用 AI 工具，工作效率翻倍。」
「再不上車，以後就會被 AI 取代了。」
但現實是，你可能是一個很聰明、有好奇心，在職場打滾了一陣子，但不一定有技術背景的人。心裡想的可能是：
「現在開始...會不會太晚了？」
「難道我需要一個博士學位才能跟上嗎？」
「如果我花了半年學這個，結果六個禮拜後就過時了怎麼辦？」
如果你曾經有過這種，你知道的，FOMO（錯失恐懼症）跟懷疑論混雜在一起的感覺，那這篇筆記應該很適合你。這是我自己摸索、整理出來的一份路線圖，很實際，而且大部分資源都是免費的。沒有什麼故弄玄虛的東西，就是一些實話。
先說結論
我自己是覺得，AI 現在已經不是一個遙遠的「職業」了，它更像是一個「技能層」。你可以把它疊加在你本來的興趣、產業或專業上，讓自己變得更強，而不是拋棄一切從頭開始。
現實檢查：現在大家說的「AI 專家」到底是什麼？
先忘掉那種穿著帽 T、滿腦子數學公式、想著要改變世界的天才形象。說真的，現在市場上大概八成的 AI 工作都不是那個樣子。
真實情況比較接近這樣：
- 大部分是「應用」：很多工作是在現有的模型基礎上做微調（fine-tuning），或是圍繞著這些模型開發工具，讓它們更安全、更快、更好用。重點是解決實際問題。
- 職缺沒有消失：根據像 Business Insider 這些財經媒體的報導，新創公司還是很缺工程師，特別是那種知道怎麼把 AI 應用在真實工作流程裡的人。
- AI 幾乎無所不在：像 Indeed 的報告有提過，超過六成的職位多少都會接觸到生成式 AI。但這通常意味著「新的機會」，而不是工作被消除。
- 路不是只有一條：「AI 工程師」這個詞太籠統了。機器學習運維（MLOps）、提示工程、LLM 應用開發、資料科學家...這些都是完全不同的路，學習的路徑也不一樣。
所以，別再把它想成是一個遙不可及的職業。把它當成一個你可以學習的新工具，就像學會用 Excel 或簡報軟體一樣，只是這個工具...嗯，更強大一點。
你適合哪條路？四種學習路徑參考
這趟學習旅程不像爬樓梯，一步一步往上。它更像一棵樹，你可以隨時根據自己的興趣和優勢，選擇攀上不同的分枝。
A. 無程式碼／AI 產品操作者
適合誰：創業者、行銷人員、營運團隊，或是任何有很多點子但不想寫程式碼的人。
學習重點：精通提示詞（Prompting）、自動化流程、快速做出產品原型。
可以從這裡開始：
- Coursera 的 [AI for Everyone]：吳恩達開的課，完全不講技術，只講概念和商業應用。
- Make / Zapier 的 AI 功能：試著把 ChatGPT 或其他 AI 模型串接到你每天用的工具裡。
- Airtable + OpenAI 整合：學會用資料庫工具來管理和驅動 AI。
B. 資料分析師 → 機器學習實踐者
適合誰：每天跟 Excel 奮戰的人、商業智慧（BI）分析師、資料工程師。
學習重點：Python、傳統的機器學習模型、資料清理和處理。
可以從這裡開始：
- Kaggle 的 Python 短課程：很實用，直接在網頁上練習。
- StatQuest YouTube 頻道：Josh Starmer 把很複雜的統計和機器學習概念...嗯，講得非常清楚。
- swirl R training：如果你是 R 語言的愛用者，這個套件可以在 R 環境裡互動式學習。
C. MLOps／基礎架構工程師
適合誰：本來就是後端或 DevOps 背景的開發者。
學習重點：模型的持續整合與部署（CI/CD）、容器化（Docker）、雲端部署。
可以從這裡開始：
- MLOps Zoomcamp：一個免費的 GitHub 課程，非常完整，但也很硬。
- Google Cloud 的 Vertex AI Pipelines：了解大公司是怎麼管理模型生命週期的。
D. 研究型／LLM 狂熱者
適合誰：學者、研究生，或對底層原理有強烈好奇心的人。
學習重點：Transformer 模型架構、模型微調的理論、最新的研究論文。
可以從這裡開始：
- MIT 6.S191 Deep Learning：麻省理工的深度學習課，每年都會更新。
- Hugging Face LLM Course：這應該是目前學大型語言模型最權威的免費資源了。
對了，這些路徑隨時可以切換。學到的技能是疊加上去的，不會浪費掉。
一份給普通人的免費學習課綱
好，這是我整理的一套課綱，每個階段都有對應的免費資源。我自己也是照著這個順序在摸索。
階段 0：建立 AI 基本素養
目標：大致理解 AI 怎麼運作，還有怎麼安全、負責任地使用它。
- [Elements of AI]：芬蘭赫爾辛基大學做的，有繁體中文版。這門課不教你寫程式，只教你概念，非常推薦當作第一站。
- Google 的 [Intro to Responsible AI]：這個也很重要，在開始動手前，至少要知道道德和偏見的議題。
階段 1：程式和資料基礎
目標：學會 Python 或 R，還有像 pandas、NumPy 這些處理資料的基本工具。
- Kaggle Python：直接在瀏覽器裡練習，不用煩惱環境設定。
- Google Colab：熟悉這個工具，因為你接下來大部分的實驗都會在上面跑。
中場休息：傳統機器學習 + 統計
目標：建立你的第一個模型（例如線性回歸、決策樹），並理解背後的「為什麼」。
- 吳恩達的機器學習課程 (Coursera)：這門課是經典中的經典。國外很多人都從這裡入門，但說實話，對純新手可能有點硬。可以當作字典查。
- StatQuest 頻道：再推一次，看不懂理論時就去找他的影片。
階段 2：深度學習核心
目標：理解神經網路、CNN（卷積神經網路，主要用在影像）和 Transformer（現在大型語言模型的基礎）是怎麼回事。
- fast.ai 的 Practical DL：這個課程的理念是「先動手做，再學理論」，對實踐者很友善。
- MIT 6.S191 的實驗：跟著他們的 Jupyter Notebook 跑一遍，會很有感覺。
階段 3：生成式 AI + LLMOps 初探
目標：建立和部署一個小型的 LLM 應用，像是聊天機器人或內容摘要工具。
- Hugging Face LLM Course：前面提過了，必修。
- DeepLearning.AI 的 GenAI 系列課程：有很多短小精幹的課程，教你怎麼用 API 快速開發應用。
走到這裡，你已經能做出很多有趣的東西了。
採購/預算思路：不用花錢也能玩 AI
很多人會擔心是不是要買一張很貴的顯卡才能開始學 AI。其實...真的不用。用雲端上那些免費的 GPU 資源，能走的路比你想像中遠很多。
我自己是覺得，在學到深度學習（階段 2）之前，用自己的普通筆電就夠了。跑起來是會慢一點，但重點是學習那個過程和思維，不是追求速度。把珍貴的雲端 GPU 資源留給後面玩大模型的時候。
這裡整理幾個主要的免費 GPU 選項：
| 工具 | 優點 | 嗯...要注意的地方 |
|---|---|---|
| Google Colab | 瀏覽器打開就能用，介面友善。每月送你幾十個小時的 GPU...算佛心了。 | 閒置太久會自動斷線，程式要重跑。尖峰時段...有時候會分配到比較慢的 GPU。免費的嘛，別要求太多。 |
| Kaggle Notebooks | GPU 時數給得更大方，每週有 30 小時。很適合拿來跑比賽或做需要長時間運算的實驗。 | 只能在它的筆記本環境裡跑，不能用 SSH 連進去，自由度比 Colab 低一點。 |
| Paperspace Gradient | 有時候會提供免費的專業級 GPU，雖然可能是比較舊的型號，但還是很夠用。 | 尖峰時段...嗯，要有排隊等一下的心理準備。而且免費方案的 session 有時間限制。 |
還有，台灣有些 AI 社群，像是 AI 狂想曲或是一些 PTT、Dcard 的版，有時候會有人分享申請 AWS、GCP 或 Azure 免費試用額度的技巧，也可以多留意。
做個能看的東西：1-3-5 投資組合規則
老實說，履歷上放二十張課程證書，可能還不如一個能動的專案。想證明你會了，重點是「證明」，而不是「宣稱」。
可以試試這個「1-3-5 投資組合規則」：
- 1 個核心專案筆記本：例如，一個「用公司內部文件微調 GPT 模型，打造專屬客服問答機器人」的完整程式碼筆記本。
- 3 篇部落格文章：記錄你做這個專案時，遇到了什麼問題、怎麼解決的、學到了什麼。寫得不用完美，真實就好。
- 1 支 5 分鐘的影片：直接操作你的專案成品，展示它的功能。用 Loom 或 OBS 錄個螢幕畫面就行。
如果你是走無程式碼路線的，也一樣。你可以螢幕錄影，一邊操作、一邊解說你怎麼用 Zapier 設計一個自動回覆 Email 的 AI 工作流，你的思考過程是什麼。這個比任何證書都有說服力。
常見錯誤與修正
在學習路上，大家常問的一些問題，我試著回答看看。
「真的需要很強的數學嗎？」
不用。說真的，高中程度的代數和基礎統計，就夠你撐到階段 2 深度學習了。除非你要走研究路線，不然直觀理解比手動推導公式重要得多。
「我英文不好，有影響嗎？」
有影響，但不是絕路。現在很多 AI 工具和文件都有中文了。可以從有中文資源的課程開始，比如前面提到的 [Elements of AI]，或是中國大陸的「阿里天池」，上面有很多中文的 AI 競賽和學習資源。但...嗯，英文能力還是會決定你能走多遠，因為最新的東西都還是英文的。
「ChatGPT 能幫我學習嗎？」
它是一個超強的助教。但真正的學習發生在你自己動手、除錯、然後搞懂的那一刻。你可以問它問題，但不要讓它幫你寫全部的程式碼。
「資訊爆炸，覺得好焦慮...」
這很正常。我的建議是，只追蹤一兩個核心的資訊來源，比如 Hugging Face 的每週電子報。然後把其他時間都用在動手做專案上。輸出是最好的輸入。
好了，差不多就是這樣。別想著一次學完所有東西，那是不可能的。只要學到足夠的知識，去做出下一個你想做的小東西，然後再學下一個。就這樣，一步一步來。
你第一個想動手玩玩看的 AI 小專案是什麼？不用想得太複雜，在下面留言分享一下你的點子吧！
