AI中的遷移學習概念是什麼？ 
遷移學習（Transfer Learning）是一種機器學習方法，它可以應用在多種不同但相關的領域進行學習。它使得機器在學習一個新任務時，可以利用其在另一個相關任務中學習到的知識，而不需要從頭開始學習。

在傳統的機器學習中，模型通常需要大量的標註資料才能學習到有用的知識，而有些任務可能沒有那麼多資料可供使用。在這種情況下，遷移學習可以透過遷移已有模型（通常稱為預訓練模型）在其他任務上學習到的知識，來幫助我們更好地完成目標任務。

遷移學習的一個常見例子是在計算機視覺領域中使用預訓練的卷積神經網路（CNN）來解決新的影象分類問題。這些預訓練模型通常在海量的圖片資料上（例如 ImageNet 資料集）進行訓練，已經學習到了豐富的影象特徵。因此，當我們使用這些模型來解決新的影象分類任務時，通常只需要對模型的最後幾層進行微調，就能取得很好的效果。

總之，遷移學習可以使我們在資料不足或任務難度較大的情況下，利用先前在相關任務中學習到的知識來加速學習過程，並提高模型的效能。