試讀紀錄｜中三零基礎、只識中文，從頭學到尾

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我的設定

中三，只識中文，英文只認得少數單字，聽不懂英文講課。
沒寫過程式，不知道變數、迴圈是什麼。
數學：學過一元一次方程、直線斜率、平方、百分比；沒學過導數、對數、矩陣。
目標：準備 IOAI。
每一站的格式：我做了什麼 → 卡在哪 → 已改善 → 還缺什麼。

一眼看完

站	內容	改善前	改善後
1	首頁：不知道從哪裡開始	❌	✅
2	開 Kaggle、看影片	⚠️	✅
3	Python 主題 0–10	⚠️	✅
4	第 1 課	✅	✅
5	第 2 課：部署	⚠️	⚠️
6	第 3 課：神經網路基礎	⚠️	✅
7	第 4 課：NLP	⚠️	⚠️
8	第 5 到 8 課	⚠️	✅
9	IOAI 經典機器學習補缺	⚠️	✅
10	Part 2 理論課（L13、L17、L18、L24）	❌	⚠️
11	IOAI 視覺語言音訊補缺	⚠️	⚠️
12	圖解速查、考前 10 題	✅	✅

第 1 站｜首頁

	內容
我做了什麼	打開 `index.md`
卡在哪	「從這裡開始」有四個連結（評估、Python、學習路線、總覽），IOAI 又有另一條 26 週路線，中文路線寫 9 週。我不知道先按哪一個，也不知道兩條路線的關係
已改善	首頁最上面只留一個大按鈕新手從這裡開始；兩條路線合成一張表：IOAI 26 週是總路線，「每課四步流程」是其中第 5–13 週每一課的做法
還缺什麼	無

第 2 站｜開 Kaggle、看影片

	內容
我做了什麼	Python 筆記第一句叫我「在 Kaggle 開一個新 notebook」
卡在哪	我不知道 Kaggle 是什麼、怎麼註冊、手機驗證在哪裡；影片全英文，之前只有第 1 課有中文導讀，第 2 課以後沒有中文字幕
已改善	新手從這裡開始有 Kaggle 五步驟表（粗體字＝要按的英文按鈕）、離線網站看影片五步驟；第 2 課起的影片陸續加入電腦翻譯中文字幕
還缺什麼	Kaggle 沒有截圖；中文字幕是電腦翻譯，有些句子不通順（例如「現在我們將執行執行」這種重複已自動修正，但仍有不自然的地方）

第 3 站｜Python 主題 0 到 10

	內容
我做了什麼	照著每個範例自己打一次
學到什麼	變數、串列、迴圈、函式都會了；小練習答案摺起來，很適合先自己想
卡在哪	① 每句中文後面跟一句英文，閱讀量變兩倍，我以為英文也要讀懂；② 「變數是貼在值上的名字」這種定義太抽象；③ 不知道一天讀多少
已改善	筆記開頭加「只識中文的同學」提示：English 行可以跳過；白話小辭典給每個詞生活比喻（變數＝貼了名字的盒子、函式＝榨汁機）；新手從這裡開始有第一週每天讀哪幾個主題
還缺什麼	無。主題 0–10 大約 3 週可以完成

第 4 站｜第 1 課：開始上手

	內容
我做了什麼	讀課程筆記 → 用中文導讀「只播必看」看影片 → 在 Kaggle 跑 Is it a bird?
學到什麼	照片就是數字；預訓練模型＋微調；五步做出分類器。我改成分辨「蛋撻」和「菠蘿包」
卡在哪	課程筆記寫「本課重點（MECE 拆分）」，我不知道 MECE 是什麼；最後一大串英文連結（30 多個）看不懂，以為都要看
已改善	「MECE 拆分」改成「本課重點」；英文連結全部收進一個「英文延伸資源（零基礎可以先略過）」摺疊框；每課開頭加「零基礎提示」：先讀哪一節數學、字幕怎麼選
還缺什麼	無

第 5 站｜第 2 課：部署

	內容
學到什麼	先訓練再清資料；資料增強；混淆矩陣
卡在哪	要裝 git、終端機、Hugging Face 帳號，全英文介面，沒有截圖
已改善	中文字幕已加入
還缺什麼	部署這部分需要老師帶一次。對 IOAI 來說部署不考，可以先只學前半（資料增強、混淆矩陣）

第 6 站｜第 3 課：神經網路基礎

	內容
學到什麼	很多 ReLU 疊起來可以畫任何形狀；梯度下降
卡在哪	導數、梯度、矩陣乘法中三沒學過，之前只能背結論
已改善	中三數學補充：從直線斜率走到「曲線某一點的斜率＝導數」，手算一步梯度下降（x = 3 → 2.4）；矩陣乘法用「橫排 · 直排」和買生果的例子；這一課有 YouTube 中文字幕
還缺什麼	無。我現在能手算一步梯度下降，也知道 `loss.backward()` 在算什麼

第 7 站｜第 4 課：NLP

	內容
學到什麼	斷詞、預訓練語言模型、驗證集和測試集的分別
卡在哪	練習資料是英文專利片語，我看不懂兩句話像不像，沒法自己判斷模型對不對
已改善	中文字幕已加入；驗證集、測試集、過擬合在小辭典有比喻（模擬考、正式考試、背答案）
還缺什麼	一份中文文字分類的練習資料（例如中文新聞分類），讓只識中文的同學能判斷對錯

第 8 站｜第 5 到 8 課

課	學到什麼	之前卡在哪	已改善
L05	鐵達尼號、補缺值、one-hot、sigmoid	log、標準化、矩陣	數學補充 §4、§6、§7；小辭典「特徵」「one-hot」
L06	決策樹、隨機森林	無（很直覺）	—
L07	推薦系統、嵌入、weight decay	log、exp、softmax；要寫 `class`	數學補充 §4、§5；Python 主題 14
L08	卷積、池化	無（Excel 示範很清楚）	圖解速查圖 6 卷積數字圖

第 9 站｜IOAI 經典機器學習補缺

	內容
學到什麼	scikit-learn 四步套路；K-NN、SVM、分群、PCA、精確率和召回率
卡在哪	「標準化」「超參數」「特徵」這些詞頁面直接用，沒解釋
已改善	IOAI 每一頁開頭加「看不懂的詞查小辭典、數學查數學補充」；小辭典第 4、5 部分專收評估和 IOAI 名詞
還缺什麼	無。每段程式我跑出來的數字和註解一樣，很有信心

第 10 站｜Part 2 理論課

	內容
學到什麼	反向傳播＝連鎖律；BatchNorm；Adam；注意力
卡在哪	大學程度，影片很長，Jeremy 寫很多程式
已改善	中文字幕陸續加入；逐課重點把每課濃縮成「必懂一句話」；每課開頭提示「先求看懂概念」
還缺什麼	這部分需要老師講解，只靠自學大概只能懂概念

第 11 站｜IOAI 視覺語言音訊補缺

	內容
學到什麼	分類、偵測、分割的分別；IoU；迷你 GAN；LoRA 為什麼省記憶體
卡在哪	🌐 程式要下載模型，Hugging Face 的模型說明頁全英文
已改善	每段程式標明 💻（不用下載）或 🌐（要開網路）；pipeline 任務名稱整理成一張表
還缺什麼	模型說明頁看不懂時，只能靠表格裡的「常用模型」直接照抄

第 12 站｜考前複習

	內容
學到什麼	圖解速查 9 張圖；考前 10 題答案摺起來，可以先自己答
卡在哪	無

結論：能不能從零學懂全部？

答案

大部分可以，但不是全部。

Part 1（L01–L08）＋ IOAI 補缺筆記：靠這個庫自學可以學懂，大約 22 週。
Part 2 理論課：要有老師，自學只能懂概念。
部署（L02 後半）、英文專利資料（L04）：要老師帶或換中文資料。

目標	改善前	改善後
第一週知道怎麼開始	❌	✅
會基本 Python	✅	✅
看懂英文影片	⚠️ 只有 L01	✅ 大部分課有中文字幕
懂 L03、L05、L07 的數學	❌	✅
IOAI 大綱「實作」類題目	⚠️	✅
IOAI 大綱「理論」類題目	❌	⚠️ 要老師
學懂 Part 2 全部	❌	❌

還可以再做的（按重要度）

#	項目	為什麼
1	L02 到 L08 的中文影片導讀	第 1 課有導讀後最順，其他課沒有
2	中文文字分類練習資料（取代 L04 英文專利）	只識中文的同學能判斷對錯
3	Kaggle、Hugging Face 截圖步驟	英文介面最容易卡
4	L01、L05 中文註解版 notebook	notebook 的英文說明看不懂
5	第 25 課英文字幕（YouTube 擋下載）	有英文字幕才能翻譯成中文

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