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AI 第27天：AI 專案規劃與管理

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作者 Ned Hsu 6 分鐘閱讀

AI 專案的開發與管理不同於傳統軟體專案，因為它涉及數據收集、模型訓練和持續優化等特有過程。今天我們將學習如何規劃與管理一個完整的 AI 專案，確保專案能高效完成並達成商業目標。

課程目標

  1. 瞭解 AI 專案的核心開發流程。
  2. 學習如何制定有效的專案計劃。
  3. 學習使用敏捷方法和工具來管理專案進度。

課程內容

1. AI 專案核心流程

1.1 AI 專案的獨特性

AI 專案與傳統專案的主要區別在於：

  1. 數據驅動：數據是核心資產，模型的性能高度依賴於數據的質量與規模。
  2. 迭代性：需要持續進行數據處理、模型優化與性能測試。
  3. 不確定性：模型表現不易預測，可能需要多次嘗試。

1.2 AI 專案開發的主要步驟

  1. 需求分析
    • 明確商業目標與用例。
    • 確認是否需要 AI，或是否可用簡單規則解決問題。
  2. 數據收集與清理
    • 收集高質量的數據集。
    • 處理缺失值、異常值，確保數據一致性。
  3. 模型選擇與訓練
    • 根據需求選擇合適的演算法（監督學習、非監督學習、深度學習等）。
    • 訓練與調參，提升模型表現。
  4. 模型評估
    • 使用多種評估指標（例如準確率、召回率、F1 分數）進行評估。
    • 確保模型在測試數據上有良好表現，並避免過擬合。
  5. 模型部署與監控
    • 將模型部署為 API 或嵌入應用系統。
    • 持續監控模型表現，迭代改進。

2. AI 專案規劃技巧

2.1 制定專案計劃

  1. 設定清晰的目標
    • 定義具體且可衡量的目標，例如「提高產品推薦的準確率到 85%」。
  2. 劃分階段任務
    • 範例：
      • 第 1 階段：數據收集與標註
      • 第 2 階段：模型訓練與測試
      • 第 3 階段：系統集成與部署
  3. 估算時間與資源
    • 確認需要的工具（如 TensorFlow、PyTorch）與基礎設施（如 GPU 伺服器）。
    • 評估各階段所需的時間與人力成本。

2.2 確定里程碑

  • 設置主要里程碑以追蹤進度：
    1. 完成數據集的建立。
    2. 選定模型並完成初版訓練。
    3. 部署測試版 AI 系統。

3. 使用敏捷方法進行 AI 專案管理

3.1 敏捷方法的優勢

敏捷方法特別適合 AI 專案，因為它支持：

  • 快速迭代，適應模型性能的變化。
  • 持續改進，根據測試結果優化模型。
  • 高度靈活，應對數據或需求的變動。

3.2 敏捷框架實踐

  1. Scrum 流程
    • 每日站會：團隊成員簡述昨日進展、今日計劃及遇到的困難。
    • 短期衝刺：以 1~2 週為單位完成一個階段性成果（例如完成數據清理）。
  2. 看板管理
    • 使用工具（如 Trello、Jira）建立「待辦事項」「進行中」「已完成」的看板，實時追蹤進度。

4. 常見挑戰與解決方案

4.1 數據挑戰

  • 挑戰：數據不足或標註困難。
  • 解決方案：
    1. 使用公開數據集作為基礎（例如 Kaggle）。
    2. 探索數據增強技術（如圖像旋轉、翻轉）。

4.2 模型表現不足

  • 挑戰：模型準確率未達期望。
  • 解決方案：
    1. 調整模型超參數（如學習率、層數）。
    2. 改進特徵工程（例如增加關鍵特徵）。

4.3 項目超時

  • 挑戰：進度落後計劃。
  • 解決方案：
    1. 定期回顧，調整任務優先級。
    2. 確保每日站會聚焦於解決障礙。

課後作業

  1. 設計一份 AI 專案計劃書，列出主要階段與里程碑。
  2. 模擬使用敏捷框架，將一個 AI 模型的開發過程分解為短期衝刺。
  3. 探索並學習如何使用 Trello 或 Jira 管理專案。
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本文章以 CC BY 4.0 授權