01 - 深度學習係乜嘢嚟？
試諗吓——你早晨攞部手機對吓塊面就解鎖、Siri 彈出嚟話今日可能落雨、夜晚 Netflix 又勁準推畀你一套煲到三點嘅劇。呢種「手機識我多過我阿媽」嘅感覺，其實背後都係同一個幕後大佬：深度學習 (Deep Learning)。
🧠 人腦 2.0：神經網絡想玩邊科？
科學家將人腦啲神經元互相連線、放電呢套設計偷師返嚟，變成一大堆數學式——就係神經網絡。你當佢係成千上萬粒細算盤，每粒只識加減，但層層疊埋一齊、互相傳訊息，威力就好似用 LEGO 砌摩天大廈。
舉個例：要認「呢張相係咪貓？」
前幾層只望像素顏色差——「喂，度好似有條邊喎？」
中層開始留意耳仔尖尖、鬍鬚長長。
尾段就話：「根據 8,000 個特徵同幾十萬條參數，八成機率係主子！」
完全同細路學認貓無分別，先睇耳仔，再睇成個形。
⚡ 激活函數：神經元開關掣
就算計到一大堆數，如果無個掣話畀佢知「傳唔傳落去」，成個網絡都熄晒燈。以前用 Sigmoid，但訊號傳幾層就變到蚊咁細聲（梯度消失）。而家流行 ReLU：
正數？放行！
負數？歸零！
簡單暴力，訓練又快，所以人人都用。
🏗️ 「深度」究竟有幾深？
層數多先叫 Deep。每加一層，就可以學到再抽象啲嘅概念。諗下整薄餅：
揉麵團 —— 抽原始紋理
搽醬 —— 搵局部特徵
撒芝士 —— 組合全局形狀
放焗爐 —— 最後判斷 / 預測
層層做工，先出到一塊香噴噴答案。
📚 神經網絡家族
CNN：睇圖勁手——Face ID、自駕車影像、貓狗辨識。
RNN / Transformer：聽講寫樣樣掂——Siri、翻譯、ChatGPT。
MLP（全連接）：專治 Excel——銷售預測、用戶流失、詐騙監測。
唔好少睇 MLP，企業賺錢好多靠佢。
🚀 點解近年先爆？
數據似瀑布：IG 自拍、抖音片、語音訊息—日日都係教材。
硬件開掛：GPU、TPU、雲端，原本要算兩星期，依家沖杯咖啡就搞掂。
演算法升呢：ReLU、BatchNorm、Adam… 令訓練穩定又準。
三寶齊，即刻進化。
🌍 你每日都撞到佢
iPhone Face ID：CNN 監住你塊面。
YouTube 推片：模型研究你凌晨 click 乜。
醫院 X 光：AI 幫醫生圈腫瘤。
信用卡風控：深度學習擋住可疑交易。
自駕車：24/7 望路，仲驚撞人過你。
✅ 一分鐘回顧
神經網絡 = 大量神經元 + 傳話。
激活函數決定訊號去唔去下一關。
層數越深，學到越抽象。
數據、硬件、演算法三劍合璧，AI 加速飛。