LEARN AI BY DOING動手玩，
動手玩，
就會懂 AI。
從調整、標記和預測開始，親眼看見模型如何處理訊息。
NEURAL NETWORK
從輸入層到輸出層，看見每一步
有些權重會促進結果，有些會抑制結果。45°C 又非常口渴時本來容易買飲料，但把價格或克制權重拉高，也可能跨過門檻變成不買。
選擇網路任務
調整輸入層資料改變條件，觀察訊號如何一層層傳遞。
決策門檻：50%
INPUT LAYER45°C氣溫 90%口渴程度
→輸入層
FEATURE LAYER0.93環境特徵 0.92個人特徵 0.78綜合訊號
→隱藏層 1
DECISION LAYER0.90促進訊號 0.25抑制訊號
→隱藏層 2
OUTPUT LAYER93%建議買飲料
輸出層
調整中間層權重藍色是促進權重，紅色是抑制權重。
建議買飲料：93%調整紅色抑制權重，試著讓結果跨過 50% 門檻。