Andrew Ng 嘅 Coursera 課程：我嘅 Machine Learning 深入之旅
我從零 coding 知識到用 ChatGPT API 砌 AI 應用——完成 Andrew Ng 嘅 ML 課程之後，我係點樣克服學習曲線嘅。
ChatGPT 喺 2022 年底推出嗰陣，我即刻迷上咗。我要承認，作為一個做咗 18 年廣告、完全冇 coding 背景嘅人，machine learning 嘅世界對我嚟講既迷人又嚇人。我問咗身邊嘅人甚至問埋 ChatGPT 自己——「我應該從邊度開始？」——答案一直都係 Andrew Ng 嘅 Coursera 課程。所以我報咗由 Stanford 同 Deeplearning.AI 提供、Andrew Ng 教嘅「Machine Learning Specialization」同「Deep Learning Specialization」。
完全唔知自己做緊乜嘅階段
Machine Learning Specialization 係我第一次踏入呢個領域。由 Stanford Online 同 DeepLearning.AI 創建，呢個適合初學者嘅課程承諾提供全面嘅 machine learning 基礎入門，從用 NumPy 同 scikit-learn 建 ML 模型到應用 unsupervised learning 技術。
終於開竅嗰一刻
個課程畀咗我紮實嘅基礎——用 Python、NumPy 同 scikit-learn 建 ML 模型。我學識咗構建同訓練 supervised 模型做預測同 binary classification 任務。Andrew Ng 係一個超級好嘅老師。佢將複雜概念解釋得簡單嘅能力，老實講冇人比得上。
差啲放棄嗰一刻
對我嚟講最大嘅挑戰係 Python 同 command line interface。我以前連一行 code 都冇寫過 :D 但我有 ChatGPT 喺身邊，我不斷發問——連啲好基本嘅問題都問。慢慢地啲嘢開始有 sense。我覺得關鍵係唔好尷尬問「蠢」問題。
再深入（又再被 humble）
我學習日程上嘅下一個係 Deep Learning Specialization。呢個課程亦都係 Andrew Ng 教，深入研究 machine learning 嘅複雜性，聚焦於 neural network architectures 同前沿技術。
開始變陡嘅地方
從基礎去到 deep learning 真係好陡，我唔會騙你。不過課程設計得好好，動手做嘅 project 真係好有幫助。呢個課程同上面嗰個有少少重疊。因為係網上學習，你可以快轉或者跳過你已經學過嘅內容。
理論遇上現實
實際嘅 project 係最好嘅部分。佢哋將理論同實踐連接起來，我開始睇到呢啲概念可以點樣應用到實際問題上——呢個正正係令我之後好想砌自己嘅 chatbot 嘅原因。
開始砌嘢嘅時刻
最後，Building Systems with the ChatGPT API 課程為我打開咗一條新路，去探索將 large language models 整合入實際應用。基於我從前面兩個課程學到嘅嘢，我成功：
- 從我嘅網站導出數據（網站用 WordPress 建）
- 清理同準備數據。你可以喺呢度睇部分代碼。當然啲 code 需要根據項目/API 規格進一步修改。
- 用 embedding API 建一個更好嘅用 LLM 嘅搜索功能。
令唔同部分互相溝通
呢個課程教你點樣用連鎖 call 去 large language model 嚟自動化複雜嘅 workflow——基本上就係點樣令你應用嘅唔同部分通過 LLM 互相溝通。
回望成段旅程
回望，呢段旅程好辛苦但係回報超豐富。每個課程唔止擴展我嘅理解，仲擴展我對「乜嘢係可能」嘅感覺。從一個唔知 command line 係乜嘅人到一個可以用 code 砌嘢嘅人——呢個轉變到而家對我嚟講都仲係好超現實。
你猜點？我成功用 OpenAI API、embedding 技術等等砌咗我嘅 chatbot。你可以喺呢度睇學到嘅嘢同試個 chatbot。
你有冇上過 Andrew Ng 嘅課程？或者你喺考慮緊？好想聽吓你嘅經驗——特別係如果你同我一樣係非技術背景。
祝好，
Chandler
