如何用AI整理一個領域的知識？以及整理後的思考
以高等統計學（Advanced Statistics）為例
最近AI進步的很快，我自己也在思考為來應該學習什麼？甚至反思到底考CFA有什麼必要？當然已經學到一半，我自己還是會持續學完。
今天在複習CFA Level 2 Time-Series Analysis 的時候，延伸學到一些高等統計的領域知識，我就用NotebookLM整理了交大統計研究所 陳鄰安老師的開放課程，結果AI又可以從網路上搜集相關高等統計學Advanced Statistics的教科書。
（高等統計學Advanced Statistics的NotebookLM：https://notebooklm.google.com/notebook/772f815a-4c9d-4351-b836-b6453d60f54e）
如何用AI整理一個領域的知識？
NotebookLM匯入免費開放式課程的Youttube
用Advanced Statistics去NotebookLM查找網路上的來源
優先灌入教科書PDF到NotebookLM，例如我選的是
《All of Statistics》 by Larry Wasserman：一本現代統計學教材，強調概念與計算方法的結合。
《Probability and Statistical Inference》 by Robert V. Hogg and Elliot A. Tanis：一本廣受歡迎的數學統計入門經典教材。
《Introduction to The Theory of Statistics》 by Mood, Graybill, and Boes：另一本歷史悠久的統計理論經典著作。
《Introduction to Mathematical Statistics》 by Hogg and Craig：一本以嚴謹和具挑戰性著稱的數學統計教科書。
A-First-Course-in-Probability 10th edition, Pearson, 2018Hogg, Tanis and Zimmerman, Probability and Statistical Inference, 9th edition, Pearson Education, 2015, 華泰書局代理.
Casella, Statistical Inference, 2nd edition, Cengage Learning, 2002, 華泰書局代理
整理後的注意事項
要找知識真的是快很多，但也要思考：
學這個幹嘛？
可以幫助我什麼？
我還可以用AI幫助我掌握什麼？
為什麼要思考這件事？
一些趨勢的資料：
世界經濟論壇（WEF）的《2025未來就業報告》預測，AI將重塑85%的職位，創造1.7億個新機會，但也可能自動化50-60%的現有工作（Forbes分析）。
需求將從純技術轉向「人機協作」領域，強調AI無法取代的「人類優勢」技能。
Quora和Medium的專家討論指出，到2035年，AI可能取代80%例行任務，但創造力、同理心和複雜決策將變得「無價」。
AI建議我未來學習的領域
跟AI幾輪互動後，未來10-15年（2035年前後）應該學習的領域，推薦學習領域（基於WEF和Stanford HAI的2025 AI指數報告）：
核心AI技術：機器學習（ML）、深度學習、神經網絡、生成AI（如LLM模型）。預計到2035年，這些將是所有行業的基礎工具。
跨領域應用：AI+醫療（診斷AI）、AI+環境（氣候模型）、AI+教育（個性化學習）。GovTech報告顯示，2035年教育科技需求將激增。
軟技能與領導：領導力、社會影響力、批判思維、人才管理。WEF列為前10上升技能，這些將決定誰能領導AI轉型。
永續與倫理AI：AI治理、偏見檢測、可持續計算。隨著AI碳足跡增加，環境分析思維將關鍵。
新興前沿：量子計算AI、邊緣AI（裝置端運算）、神經符號AI（結合符號邏輯與神經網絡）。
關鍵底層學科
不過這些東西，我還是要列入檢驗的項目當中，畢竟AI很可能根據我過去的問答來回來，可能被影響了。
整理來說，我覺得現在我現在正在用CFA這個機會系統性的建立金融知識，但同時我
學習工具上，用Heptabase紀錄整理，並在上面思考，大規模統整我會用NotebookLM，就如同整理高等統計學Advanced Statistics的知識一樣。
不過思考面上面，剛好工作上會跟AI相關應用結合在一起，得快速補足相關知識，並應用，同時也要思考未來的學習方向。