以下是您提供的 10 本書籍的主題分類說明與內容摘要整理，方便用於課程推薦書單、證照考前延伸閱讀、學員學習資源手冊或講義附件。每本書附上 核心內容概述、適合對象、學習重點。

📚 AI & 機器學習、資料分析 進修推薦書單

✅ 延伸用途建議：

• 📘 課程配套推薦閱讀（如 AI證照班／數據分析班）
• 📖 講義學習單中的延伸閱讀區塊
• 🧠 分組作業分書閱讀分享報告
• 📌 寫入政府提案書的「數位素養補充資源」區段

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當然可以！以下是針對《機器學習的數學基礎：AI、深度學習打底必讀》（西內啟 著，旗標出版）這本書，為您精心整理的 10 個學習重點與完整說明，每一項皆具備概念解釋、學習目標與實際應用面，便於課堂導入、證照備考或學習手冊使用。

📘《機器學習的數學基礎》十大學習重點與說明

1️⃣ 向量與矩陣的基本運算（線性代數基礎）

說明：
向量（Vector）與矩陣（Matrix）是機器學習中用來表示資料與模型參數的基本單位。常見運算包括向量加減、點積（內積）、矩陣乘法等。

學習目標：

• 理解特徵（features）與權重（weights）的結構與關係。
• 建立對多維資料表示的直觀理解。

應用場景：
線性回歸、神經網路中的矩陣運算與參數更新。

2️⃣ 內積與餘弦相似度（Cosine Similarity）

說明：
內積反映兩個向量的相似程度，餘弦相似度則量化角度相似性，數值介於 -1 到 1 之間。越接近 1 表示越相似。

學習目標：

• 理解如何比較兩筆資料或文字向量的相似性。
• 建立推薦系統與分類基礎邏輯。

應用場景：
文字比對、推薦演算法、NLP 中詞向量處理。

3️⃣ 機率分布、期望值與變異數（統計基礎）

說明：
掌握隨機變數的分布型態（如常態分布）、資料的平均（期望值）與離散程度（變異數）等，是建立預測模型的重要基礎。

學習目標：

• 能解讀資料的集中與分散趨勢。
• 為後續模型的預測誤差分析打底。

應用場景：
風險模型、模型評估、資料分布視覺化。

4️⃣ 條件機率與貝氏定理（Bayes' Theorem）

說明：
條件機率用來描述某事件在另一事件已發生的前提下發生的機率，貝氏定理則可「反推出」機率，是許多分類模型的理論基礎。

學習目標：

• 理解「資料更新」的概念與公式運用。
• 建立分類器背後的數理邏輯。

應用場景：
垃圾郵件分類器、醫療檢測機率預測（靈敏度 vs. 特異度）。

5️⃣ 損失函數（Loss Function）與最小化原理

說明：
損失函數衡量模型預測值與實際值的誤差，透過最小化該函數達到最佳預測效果。常見如 MSE（均方差）、交叉熵。

學習目標：

• 理解模型為何需要「學習」與「修正」。
• 掌握模型訓練的核心目標：降低誤差。

應用場景：
監督式學習（迴歸與分類）、模型訓練時的優化準則。

6️⃣ 偏導數與梯度下降法（Gradient Descent）

說明：
偏導數代表變數在某方向的變化率，梯度下降則是一種反覆修正參數、降低誤差的最佳化策略。

學習目標：

• 了解模型如何靠數學方法「自我學習」。
• 掌握梯度方向與學習速率對模型收斂的影響。

應用場景：
深度學習、神經網路權重更新、數值最佳化問題。

7️⃣ 線性回歸與邏輯斯迴歸（Logistic Regression）

說明：
線性回歸用於預測連續數值；邏輯斯迴歸則處理分類問題（輸出為0或1）。兩者皆是監督式學習的經典模型。

學習目標：

• 學會建立簡單可解釋的預測模型。
• 區分回歸與分類任務的需求差異。

應用場景：
房價預測（線性）、顧客是否購買預測（邏輯斯）。

8️⃣ 特徵標準化與資料前處理（Preprocessing）

說明：
資料在進入模型前常需標準化（Z-score）處理，以避免特徵尺度不一致造成模型偏誤。

學習目標：

• 能辨識資料處理對模型表現的影響。
• 熟悉資料清理、正規化等基本技巧。

應用場景：
多變數模型訓練前的資料準備流程。

9️⃣ 過擬合與交叉驗證（Overfitting & Cross Validation）

說明：
過擬合指模型記住訓練資料細節，導致泛化能力差；交叉驗證則是透過資料分割測試模型穩定性。

學習目標：

• 學會辨識「表面準確、實際無效」的模型陷阱。
• 掌握驗證模型效能的實用技術。

應用場景：
模型調參、測試資料外推效果評估。

🔟 主成分分析（PCA）與資料降維技術

說明：
PCA 是常用的資料降維法，將多維資料轉化為少數關鍵主成分以保留最大資訊，同時減少雜訊與運算量。

學習目標：

• 掌握從複雜資料中抽取核心資訊的能力。
• 理解如何提升模型效能與可視化分析。

應用場景：
大數據處理、資料視覺化、模型特徵壓縮。

🎯 小結：

這 10 項學習重點，涵蓋了從 數學基礎 → 模型概念 → 實作應用 的完整機器學習邏輯鏈，是 AI 學習者從「知道怎麼做」到「知道為什麼」的橋梁。

以下是針對第 2 本書
📘 《圖解 AI：機器學習和深度學習的技術與原理》
作者：株式会社アイデミー、山口達輝等（碁峰出版）
所整理的 10 個重要知識點與學習重點完整說明，本書以圖解方式深入淺出解釋 AI 背後的概念與模型，適合初學者與視覺型學習者理解抽象技術原理。

📘《圖解 AI》10大學習重點與清楚說明

1️⃣ 什麼是人工智慧（AI）與人工智慧的歷史演進

說明：
人工智慧是讓電腦模仿人類智慧行為的技術。從 1950 年代的規則式AI，到今日的深度學習技術，AI 經歷了幾次重大革新。

學習目標：

• 認識 AI 的基本定義與發展歷史
• 建立 AI 技術演進的全貌概念

應用場景：
AI概論課程、證照考前導讀、數位轉型推廣導入課程

2️⃣ 機器學習的基本概念與三大分類

說明：
機器學習是讓電腦從數據中「學習模式」而非硬編程，分為三類：監督式學習、非監督式學習與強化學習。

學習目標：

• 分辨不同類型的學習方式與適用場景
• 掌握核心應用模型如分類、聚類、推薦系統等

應用場景：
分類模型應用（客戶流失預測）、聚類（客群分群）

3️⃣ 深度學習（Deep Learning）與神經網路的結構

說明：
深度學習是模仿人腦神經元結構的演算法，由輸入層、隱藏層、輸出層組成，可自動提取特徵並建構複雜模型。

學習目標：

• 了解神經網路基本構造與運作流程
• 掌握深度學習與傳統機器學習的差異

應用場景：
圖像辨識、語音識別、文字生成模型

4️⃣ 特徵工程與資料前處理的核心流程

說明：
特徵工程是 AI 項目中最關鍵的工作之一，透過對資料標準化、清理、轉換，提升模型準確率。

學習目標：

• 認識常見的前處理方法（如缺值處理、Z-score）
• 了解資料準備對模型結果的重大影響

應用場景：
任何 AI 專案實作流程中皆需進行的資料處理階段

5️⃣ 過擬合（Overfitting）與正則化技術

說明：
過擬合表示模型過度學習訓練資料中的細節，導致在新資料上的表現變差，正則化技術可防止此問題。

學習目標：

• 能辨識與解決模型學太多的問題
• 掌握 L1/L2 正則化的基本概念與用途

應用場景：
模型訓練、驗證與部署前的優化處理

6️⃣ 分類與回歸模型的差異與代表性演算法

說明：
分類模型預測「類別」，如是否中獎；回歸模型預測「數值」，如房價。常見演算法如 Logistic Regression、Decision Tree、SVM。

學習目標：

• 能選擇正確的模型應用於不同問題
• 了解每種演算法的運作機制與優劣

應用場景：
銷售預測（回歸）、客戶類型分類（分類）

7️⃣ 聚類分析與非監督學習模型

說明：
聚類是一種非監督學習技術，常見如 K-Means，用來將資料自動分類為幾個群組，無需標籤資料。

學習目標：

• 掌握聚類模型的運作邏輯與評估指標
• 能解釋聚類結果如何用於行銷與推薦

應用場景：
客戶分群、商品推薦、異常偵測

8️⃣ 深度學習中的 CNN 與 RNN 結構

說明：
CNN（卷積神經網路）專門處理圖像資料，RNN（循環神經網路）處理時間序列與語音文字。這些模型能精準抓住結構與順序特徵。

學習目標：

• 能描述 CNN 與 RNN 的基本原理與差異
• 理解圖像與文字處理的深度模型需求

應用場景：
臉部辨識、語音轉文字、股票走勢預測

9️⃣ AI 與資料科學、統計、雲端運算的整合關係

說明：
AI 不單是演算法，更需與統計、資料庫、雲端技術結合，才可落地至企業應用。

學習目標：

• 建立 AI 在實際企業導入的整體架構觀
• 了解從資料收集 → 模型建置 → 上線的全流程

應用場景：
智慧製造、智慧零售、金融科技應用

🔟 AI倫理、偏誤與社會影響

說明：
AI 技術帶來便利的同時，也可能造成偏見、隱私問題與就業變革。必須理解 AI 倫理規範的重要性。

學習目標：

• 認識 AI 偏誤形成原因（如訓練資料不公平）
• 建立公平性、解釋性與透明性的重要認知

應用場景：
公共政策、AI風險控管、教育與人資管理

🎯 適合學習對象：

• AI / 機器學習初學者
• 非資訊背景之數位轉型從業人員
• 想了解 AI 背後技術的主管與決策者
• 老師作為 AI 素養課程補充教材

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