iPAS AI 應用規劃師・從 0 開始

把最難啃的 AI 觀念
畫成 3 分鐘漫畫

RAG、CLIP、SMOTE、Fine-tuning、Encoder-Decoder、XAI、SHAP、NER⋯30 個 iPAS 常考硬名詞,用漫畫拆解成人人都看得懂的圖解,考前速記、通勤也能讀。

30篇漫畫教材
100%免費公開
3分平均閱讀時間
0→1零基礎也看得懂
準備 iPAS 的你,是不是也⋯

讀到這幾個瞬間,直接想關課本

不是你不夠聰明,是這些名詞本來就長得很像、解釋又寫得很硬。

📚

專有名詞多到爆炸

RAG、SFT、RFT、CLIP、SMOTE⋯每次翻開課本都像在認新朋友,翻頁就忘記誰是誰。

😵‍💫

教科書式解釋看嘸

一句話塞十個專業術語,讀完整段還是不知道考點到底藏在哪一句。

⏰

根本擠不出讀書時間

上班、上課之餘還要準備考試,沒空從第一頁K到最後一頁。

❌

錯題對答案還是霧煞煞

寫考古題錯了,解析三言兩語帶過,下次遇到同類混淆題還是選錯。

所以我們把每個必考觀念,畫成一頁漫畫

不用硬背定義,用故事、對話框、對照表記住概念。每篇平均 3~6 分鐘讀完,還附上「考前一張小抄」跟練習題,讓你在考場看到關鍵字就能秒選答案。

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看完漫畫,來考古題驗收一下!

整合 6 份官方公告考古題+延伸練習題,共 300+ 題,可依科目篩選、隨機出題,自動記錄錯題方便複習,完全免費。

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NEW・免費學習筆記

想按章節系統性複習?初級+中級全 41 章重點整理都在這

表格化比較、記憶技巧、易錯點標註,還附章節考題自測,可依難度篩選,讀完漫畫想扎實複習時直接看這份。

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考前十分鐘,快速複習 254 個必考名詞(初級+中級)

每個名詞一頁:定義、記憶技巧、易混淆比較,可搜尋、可依難度/分類篩選,通勤路上滑一滑就能複習。

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FREE・30 PIECES

iPAS AI 漫畫教材庫

依主題分類,點選下方標籤快速篩選,或直接輸入關鍵字搜尋。

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MLOps/模型維運

概念漂移 vs 資料漂移

模型效能下滑,是輸入資料變了還是規則變了?6格漫畫一次分清。

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🔐
資料隱私與資安

聯邦式學習 vs 同態加密

「資料不出門」跟「加密後照樣能算」,兩種隱私保護技術一次看懂。

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💬
生成式AI與提示工程

Prompt Engineering 漫畫大全

Zero-shot、Few-shot、CoT、ToT⋯常考提示工程技巧總整理。

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⚡
系統效能與MLOps

Throughput vs Latency

吞吐量與延遲的差異、取捨與常見選擇題陷阱整理。

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📊
模型評測基準

MMLU vs GSM8K vs MATH vs C-Eval

四大LLM評測基準到底在測什麼,一次搞懂差異與定位。

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🌡️
生成式AI核心概念

RAG vs Temperature

外部知識檢索與生成隨機性參數,最容易搞混的一對名詞。

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🎛️
生成式AI核心概念・進階

Fine-tuning vs RAG(進階版)

該微調模型還是接外部知識庫?成本、時效、情境全面比較。

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🏋️
模型訓練策略・進階

RFT vs SFT

強化微調與監督式微調差在哪?兩種訓練策略核心邏輯一次掌握。

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🧩
模型架構

Encoder-Decoder 架構

Transformer的編碼器與解碼器到底各自在忙什麼?架構分工一次拆解。

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🏛️
模型架構・進階

Titans MAC 架構

新一代長期記憶模型架構是什麼來頭?核心設計理念圖解。

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🤖
AI Agent

ReAct(Reason and Act)

AI Agent怎麼「邊想邊做」?Reason→Act→Observe循環一次看懂。

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🖼️
多模態AI

CLIP 圖文對比學習

CLIP如何讓AI看懂「圖片」跟「文字」是同一件事?對比學習拆解。

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⚖️
機器學習基礎

SMOTE 資料不平衡處理

資料集類別不平衡怎麼辦?合成少數類過採樣技術原理拆解。

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🎲
機器學習基礎

Naive Bayes 單純貝氏分類器

機率怎麼拿來做分類?「特徵獨立假設」搭配生活化例子秒懂。

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🧠
深度學習架構

RNN vs CNN

處理序列還是影像資料?兩種神經網路架構差異與適用場景比較。

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🕹️
強化學習

Q-Learning vs Deep Q-Learning

查表格學習升級成神經網路逼近,差異跟升級動機一次搞懂。

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可解釋AI(XAI)

PDP 部分依賴圖

PDP只能看整體趨勢,還是能抓單一原因?漫畫拆解部分依賴圖的核心限制。

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模型架構

注意力機制 vs Flash Attention

Transformer怎麼看懂上下文?Flash Attention又怎麼讓它跑得更快更省記憶體?

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⚔️
機器學習基礎

SVM vs 寬深模型

找分界線 vs 記憶+泛化,SVM與Wide & Deep核心邏輯到底差在哪?

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可解釋AI(XAI)

XAI × LIME

AI說出答案,也要說明為什麼?XAI與LIME局部解釋原理漫畫拆解。

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機器學習基礎

5-Fold 交叉驗證

資料切5份很好用,但時間序列亂切會漏餡?漫畫拆解交叉驗證陷阱。

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NLP/文字處理

NER × CRF

找出名字 vs 考慮整句關係,NER與CRF核心邏輯到底差在哪?

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🧮
可解釋AI(XAI)

SHAP × Shapley Value

整套解釋工具 vs 每個特徵到底貢獻多少,SHAP與Shapley值差在哪?

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模型架構

Sparse MoE vs GAN vs CNN

稀疏專家混合、生成對抗網路、卷積神經網路,三個「生成/影像」名詞一次分清。

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機器學習基礎

大數據 4V

Volume、Velocity、Variety、Variability,資料世界的四大怪獸一次認識。

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機器學習基礎

MSE vs F1 Score

猜數字 vs 判斷類別,迴歸與分類的評估指標到底該選誰?

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Mode Collapse vs Vanishing Gradient

模型只會做幾種 vs 模型學不動了,兩種深度學習訓練問題一次分清。

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機器學習基礎

Log Transformation 對數轉換

少數樣本金額大到誇張,資料高度偏態怎麼辦?對數轉換原理漫畫拆解。

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可解釋AI(XAI)

Saliency Map 顯著性圖

AI到底在看圖片的哪裡?顯著性圖找出單一預測重要區域的原理漫畫拆解。

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模型架構

GAN vs Diffusion Model

都是生成圖片,對抗訓練和逐步去噪差在哪?兩種生成模型架構比較漫畫拆解。

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WHY COMICS

為什麼用漫畫準備 iPAS?

🎯

抓考點不迷路

每篇最後都有「考前一張小抄」跟關鍵字對照表,考場看到關鍵字就能秒選。

🖼️

圖像記憶更持久

比起死背文字定義,故事化的漫畫情境更容易留在記憶裡,久了不易忘。

🔗

深度解析也找得到

部分主題在 WalkLife 主站有完整文字專文,漫畫看完想深入可以直接對照閱讀。