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學習理解 AI 的路途，將紀錄、心得、見聞和想法都留在這了。
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用 Hugging Face datasets 載入資料、轉檔、切分，搞懂 CSV/JSON/Parquet 的差別，以及為什麼訓練前要把資料分成三份。
編輯器調好一次，每天省力。擴充套件怎麼裝、settings.json 每行在做什麼、Cursor 跟 VS Code 不一樣的地方，還有踩到的型別檢查設定差異。
搞懂 Docker 在 AI 工程裡扮演什麼角色、Image 和 Container 的差別、Dockerfile 每一行在做什麼，還有 Volume 和 Docker Compose 的用途。
搞懂 venv 隔離、pyproject.toml、lockfile、uv init 跟 uv add 的差別，還有那些跑完才理解的事。
基本認識 AI 工程師的實驗桌 Jupyter Notebook，搞懂 Cell、Kernel、Magic Commands 這些關鍵字。
用 Python 第一次呼叫 AI 的 API，搞懂 SDK 背後其實就是一段 Raw HTTP 請求，學會用 .env 把 API key 跟程式碼分開存
簡易理解GPU/CPU加速運算的差異和基本設置
學習Git的常識，理解備份作業的基本邏輯
開發環境的設置及工具安裝：
會用 AI，卻不算真的懂。所以我決定從頭學一次 AI 工程，503 課，全程公開，用中文重講一遍。