Skip to content
所有分類

ai

1239 篇文章
aiguide搜尋與爬取實戰

需要登入的網站怎麼交給 Agent：Session、權限與自動化邊界

登入狀態不是方便攜帶的設定，而是一把能冒用身分的鑰匙。安全做法是使用專用低權限帳號與隔離 browser profile，把讀取、可逆寫入、高風險交易拆成三級，MFA 與最後提交留給人。

#browser-automation#ai-agent#web-security#playwright#mcp
aiguide

Brave Search API 完整指南：用獨立搜尋索引替 Agent 取得網路結果

Brave Search API 以 Brave 自有的網頁索引與排名模型提供 Web、News、Images、Videos 與 LLM Context 五類端點；核心搜尋不只是 Google SERP 的 API 包裝。

#brave-search#web-search#search-api#ai-agent
aiguideCMU 07-280 AI & ML I 導讀

學會什麼、缺什麼，以及下一門怎麼選｜CMU 07-280 課程地圖

完成 07-280 不等於看完 24 篇導讀；至少要留下搜尋器、監督式模型、CNN／GPT-2 實驗與一個 RL＋MCTS 小系統，再依缺口選 07-380、10-301 或專題課。

#cmu#ai-course#learning-path#machine-learning#self-study
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

導論：從感知器到深度網路｜CMU 11-785 第 1 堂

Spring 2026 Lecture 1 聚焦神經元、感知器、連結主義與深度學習問題設定；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

神經網路作為通用近似器｜CMU 11-785 第 2 堂

Spring 2026 Lecture 2 聚焦布林函數、網路深度與寬度對表示能力的影響（含多輸入 XOR 的例子），並在結尾銜接到下一講的訓練問題；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

訓練一：學習與經驗風險最小化｜CMU 11-785 第 3 堂

Spring 2026 Lecture 3 聚焦學習問題的設定（輸入與輸出如何表示成數字）、perceptron 學習規則及其不適用於多層網路、可微分的 divergence，以及經驗風險最小化（loss）；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

訓練二：梯度下降｜CMU 11-785 第 4 堂

Spring 2026 Lecture 4 聚焦導數與梯度的定義、極值與二階導數、沿負梯度反覆更新的梯度下降，以及訓練前要先定義的網路、輸入輸出表示與 divergence；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

訓練三：反向傳播｜CMU 11-785 第 5 堂

Spring 2026 Lecture 5 聚焦分層網路的符號、前向傳遞、chain rule 與 Jacobian（含向量激活函數），以及反向傳遞如何逐層算出權重與偏置的導數；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

訓練四：收斂、損失曲面與動量｜CMU 11-785 第 6 堂

Spring 2026 Lecture 6 聚焦梯度下降的收斂（凸函數與二次函數上的步長選擇、各維度差異）、局部極小與鞍點、遞減或自適應的 learning rate、R-prop，以及 momentum 與 Nesterov 加速梯度；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

訓練五：SGD、batch size 與二階方法｜CMU 11-785 第 7 堂

Spring 2026 Lecture 7 聚焦SGD 與 mini-batch 的增量更新，以及 RMSprop、momentum 等趨勢式更新（二階方法只在投影片，錄影未講）；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

訓練六：最佳化器與正則化｜CMU 11-785 第 8 堂

Spring 2026 Lecture 8 聚焦divergence（loss）的選擇、BatchNorm、dropout 與其他正則化手法，以及 early stopping 等訓練技巧（AdaGrad、Adam 不在這支錄影中）；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

卷積神經網路一｜CMU 11-785 第 9 堂

Spring 2026 Lecture 9 聚焦為什麼要掃描輸入、把掃描分散到多層、以 max pooling 處理形變，以及 CNN／time delay neural network 的結構；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

卷積神經網路二｜CMU 11-785 第 10 堂

Spring 2026 Lecture 10 聚焦CNN 的來源（Hubel 與 Wiesel、Fukushima 的 Neocognitron）、卷積層與池化層的運算，以及 filter 大小／stride／通道數等設計選擇；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

卷積神經網路三｜CMU 11-785 第 11 堂

Spring 2026 Lecture 11 聚焦CNN 的回顧，以及卷積層與池化層的反向傳播；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

卷積神經網路四｜CMU 11-785 第 12 堂

Spring 2026 Lecture 12 聚焦補充的反向傳播規則（stride、上採樣與下採樣）、對平移以外變換的不變性，以及 CNN 簡史與主要架構的快速介紹；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

循環神經網路一｜CMU 11-785 第 13 堂

Spring 2026 Lecture 13 聚焦序列建模的動機、狀態與記憶、Jordan／Elman 類循環網路、沿時間的反向傳播，以及雙向網路；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

循環神經網路二｜CMU 11-785 第 14 堂

Spring 2026 Lecture 14 聚焦時間反向傳播、梯度穩定性與 LSTM 類 gated memory；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

Seq2Seq 與 CTC｜CMU 11-785 第 15 堂

Spring 2026 Lecture 15 聚焦序列模型訓練時的對齊問題（以明確對齊、重新估計對齊來訓練的做法與其容易落入局部最佳的風險）；CTC 只在結尾被引出，細節留到下一講；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

CTC blank 與 beam search｜CMU 11-785 第 16 堂

Spring 2026 Lecture 16 聚焦blank 符號與相鄰重複符號的合併規則、CTC 的 forward（alpha）機率計算，以及剪枝式的近似解碼（beam 僅在結尾簡短說明）；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide
aiguideCMU 11-785 Introduction to Deep Learning 導讀

語言模型與翻譯｜CMU 11-785 第 17 堂

Spring 2026 Lecture 17 聚焦逐字預測下一個詞的語言模型、條件式翻譯模型，以及 beam search 解碼；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。

#cmu#deep-learning#neural-networks#course-guide