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Repository Details

[全民瘋AI系列] 第12屆iT邦幫忙鐵人賽 影片教學組

📢 2021 更新公告

Hi~大家好!好消息告訴大家。今年一樣參加了 2021 第13屆 iT幫鐵人賽 AI&Data 組,預計撰寫全民瘋AI系列2.0。在新的系列除了將原有影片內容轉成文章外還增加了一些模型訓練的基礎知識與觀念。有興趣朋友歡迎點選下面連結前來iT幫支持與訂閱。

傳送門

目前這個 repo 是第12屆iT邦幫忙鐵人賽影片教學內容,若想同時觀看文章內容可以進入全民瘋AI系列2.0

全民瘋AI系列

第12屆iT邦幫忙鐵人賽

前言

本系列教學將介紹常見的機器學習演算法,最後再將所學套用在實際案例。例如AI模型的前後串接,以及API伺服器部署技巧。此外每一個演算法中附帶程式教學,大家可以透過手把手實作,不僅能夠了解演算法概念,同時也能了解程式實作技巧。此系列將以影片教學方式呈現,未來也會陸續將此系列內容整理成電子書貢獻給大家,希望這30天的教學中能夠讓大家收穫滿滿!

此系列教學適合誰?

  • 了解 Python 程式語言
  • 想動手實作AI預測模型
  • 對資料分析與預測有興趣
  • 想了解AI模型如何成後端整合與部署

系列文章內容規劃

  • 認識AI
  • 機器學習 (常見演算法介紹)
  • 深度學習 (DNN、CNN)
  • 模型後端API架設與部署
  • 前後端整合概念

開發環境

本系列教學將採用 Google Colab 雲端服務進行 Python 語言的模型訓練,或是可以使用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 在本機端執行。網頁前端將使用 Visual Studio Code 當然你也可以用你熟悉的開發環境例如 : SublimeAtomVim

鐵人賽列表

文章 影片 簡報 程式
[Day 1] 目標介紹 Video PDF -
[Day 2] 認識AI Video PDF -
[Day 3] 機器學習大補帖 Video PDF -
[Day 4] 資料視覺化 Video PDF Code
[Day 5] 資料清理&前處理 Video PDF Code
[Day 6] 非監督式學習k-means分群 Video PDF Code
[Day 7] 非監督式學習-降維(1) Video PDF -
[Day 8] 非監督式學習-降維(2) Video PDF Code
[Day 9] Linear regression Video PDF Code
[Day 10] Logistic regression Video PDF Code
[Day 11] KNN (分類器) Video PDF Code
[Day 12] KNN (迴歸器) Video PDF Code
[Day 13] SVM (分類器) Video PDF Code
[Day 14] SVR (迴歸器) Video PDF Code
[Day 15] 決策樹 (分類器) Video PDF Code
[Day 16] 決策樹 (迴歸器) Video PDF Code
[Day 17] 集成式學習 Video PDF -
[Day 18] 隨機森林 (分類器) Video PDF Code
[Day 19] 隨機森林 (迴歸器) Video PDF Code
[Day 20] XGBoost (分類器) Video PDF Code
[Day 21] XGBoost (迴歸器) Video PDF Code
[Day 22] Stacking Video PDF Code
[Day 23] 免費雲端Jupyter Notebook資源 Video PDF Code
[Day 24] 儲存訓練好的模型 Video PDF Code
[Day 25] 使用Python Flask架設API吧! Video PDF Code
[Day 26] 使用Heroku部署機器學習API Video PDF Code
[Day 27] 使用GCP部署機器學習API Video PDF Code
[Day 28] API前後端串接 Video PDF Code
[Day 29] DNN (分類器) Video PDF Code
[Day 30] 使用TensorFlow.js建置DNN手寫數字辨識分類器 Video PDF Code

關於作者

現今台灣人工智慧學校AI工程師,熱衷網頁前後端整合發與AI演算法開發。希望藉由鐵人賽,將所學貢獻出來提升臺灣在AI領域的資源。

@andy6804tw

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