A: 可以，但需要願意練習。課程從Python 基礎 → 資料處理 → API 串接一路鋪好路；你要做的是跟著做、每天累積一點點，進度就會自己滾起來。

A: 不需要先是數學系。我們用「夠用的數學」去理解機器學習/深度學習的核心概念，重點是你能把模型用對、做出成果，而不是背公式背到懷疑人生。

A: 超有關。影像 AI 不只是在跑模型，還要存資料、查資料、回傳結果、做版本管理。資料庫是把 AI 從「Demo」變成「系統」的關鍵地基。

A: 不會，我們會分工分清楚：
     OpenCV：影像處理的「工具箱」（前處理、偵測邏輯、影像操作）
     深度學習：讓系統學會「看懂」
     YOLO：物件偵測的實戰王牌（把「在哪裡、有什麼」直接框出來）

A: 很實用，題目一抓一大把：安全帽偵測、工地安全、瑕疵檢測、車流人流統計、倉儲盤點、門禁辨識（依需求延伸）。

A: 因為公司要的是「能上線的 AI」。Linux + Docker 讓你能把環境打包、部署、重現；你做的模型才不會停在「我電腦可以跑」。

A: Git 是工程師的時光機。你不用再靠「final_final_v8_真的最後版」活著；而且專題協作回溯版本、部署流程都離不開它。

A: 會做到「模型服務化」。你不只是訓練模型，而是把它包成 API，讓前端/系統能呼叫，這就是影像 AI 工程師的核心戰場。

A: 簡單說：讓 AI 能穩定更新、可維護、可追蹤。
模型不是一次訓練就萬事 OK，它需要版本管理、監控、部署流程。懂 MLOps，你就不只是做模型的人，是能把 AI 當產品經營的人。

A: 不打架，反而是加成。
     圖片理解：用 LLM 做影像描述、內容分析、問答（多模態應用）
     圖像生成：生成素材、資料增強、情境模擬
     搭配 YOLO / OpenCV，能做出更完整的智慧應用。

A: 不用先被設備綁架。課程可以用可行的方式完成學習；你有顯卡是加速，沒有也能走完流程。重點是把方法學會，硬體是「加成」不是「門票」。

A: 目標是拿得出手的「可展示系統」。
     不是只有模型訓練截圖，而是：資料處理 → 模型/影像處理 → API → Docker 部署 → 可展示成果，讓面試官一眼看懂你是「能交付的人」。

A: 偏就業實作。研究的精神會有，但我們更重視你能把技術串起來，做出可用的系統；畢竟面試時問的不是「你看過幾篇 paper」，而是「你做得出什麼」。

A: 卡關是正常的，工程師就是在解卡中升級。我們會把學習路線拆成可完成的小目標，讓你每週都看得到成果，越做越順。