AI Notes: from Zero to Error
這是為TNFSH的AI入門選修課程隨便編的講義,這門課假設你已修過Python入門的選修課程或是已自學基本的Python語法及第三方函式庫(如Numpy, Matplotlib, Pandas…)。內容持續編修中,編者不保證內容正確性,服用前請保持對一切內容懷疑的精神…
5. [2026]AI偵探社:資料會說謊,但你聽得懂嗎?
| 任務 |
主要內容 |
方法/技術 |
| [個人]任務1:資料預處理 |
證詞資料清理與異常值偵測 |
缺失值、離群值、資料品質 |
| [個人]任務2:特徵距離計算 |
指紋比對與相似度分析 |
歐式距離、Manhattan距離 |
| [個人]任務3:迴歸 |
證詞可信度評分 |
Linear Regression、誤差分析 |
| [小組]任務4:分類 |
證詞分類:誰在說謊? |
KNN、K值比較 |
| [小組]任務5:分群 |
證詞分群:找出說謊的模式 |
K-Means、Elbow Method、階層式分群 |
| [小組]任務6:影像辨識 |
衣著比對:臉沒拍到但衣服有 |
CNN、Fashion-MNIST、相似度比對 |
| [小組]任務7:時間序列分析 |
Moodle登入異常偵測 |
LSTM、異常分數 |
| [小組]任務8:物件偵測 |
夜行者帶了什麼進教室? |
YOLO |
| [小組]任務9:生成式AI |
結案報告:讓AI替你寫報告 |
LLM Prompt Engineering |
6. [2025]AI抽靈籤 學測卜聖卦
| 卜聖卦活動 |
主要內容 |
方法/技術 |
| [個人]活動1:直覺預測 |
學生根據自身經驗預測成績 |
直覺、統計 |
| [個人]活動2:數學迴歸分析 |
回歸模型 |
Linear Regression |
| [小組]活動3:分類 |
|
KNN |
| [小組]活動4:深度學習預測 |
LSTM/RNN/GRU模型 |
深度學習 |
| [小組]活動5:全校數據訓練 |
LSTM/RNN/GRU模型 |
資料標準化、特徵選取、交叉驗證 |
| [小組]最終回:學測預測挑戰 |
隨機森林 |
隨機森林、Ensemble Learning |
Author: Yung-Chin Yen
Created: 2026-03-23 Mon 13:41