全民疯AI系列2.0

第13届iT邦帮忙铁人赛

前言

哈罗大家好我是10程序中的10！我是上一届铁人赛影片教学组全民疯AI系列的作者，当时讲解了人工智慧的基础以及常见的机器学习演算法与手把手教学。由於大家反应很热烈，让我看到了大家对於AI的学习热忱。也因为上一届获得了影片教学组优选，收到了许多书商的出版邀请，由於我没有时间与动力将这些大量知识写成文章因此都婉拒了。因此我想藉由这一次铁人赛将上一届的影片内容整理成电子书版本，提供大家影片教学与文字版的笔记内容(唷呼书商快看过来～)当然内容会以之前影片教学为基底，并加入一些新的元素让文章内容变得更紮实。在全新的全民疯AI系列2.0中我会介绍实用的机器学习演算法并含有程序手把手实作，以及近年来热门的机器学习套件与模型调参技巧。除此之外我还会提到大家最感兴趣的AI模型落地与整合。希望在这次的铁人赛能够将AI的资源整理得更详细并分享给各位。

此系列教学适合谁?

如果您是之前的旧读者，欢迎回来为自己充电～新的系列文章保证让你收获满满！若您是新来的读者欢迎加入人工智慧的世界，此系列文章正适合初学者阅读。另外建议可以搭配我上一届铁人赛的影片教学进行学习。

系列文章内容规划

在本次铁人赛预计新增了许多新内容，特别是近年来比较新的演算法套件，以及在模型训练中必须注意的大小事。本系列要在短短30天内讲完所有 AI 领域相关应用是不太可能的事情，因此我的规划是从认识人工智慧开始切入主题。先让大家知道何谓人工智慧以及相关应用有哪些。接着带各位了解成为资料科学家的第一步，就是资料分析与视觉化，再来会有一系列经典的机器学习演算法介绍。最後也是大家可能会有兴趣的整合部分，会以实际的带大家手把手部署我们的 AI 模型以及前後端串接的概念。

前置作业资源

本系列教学将有大量的程序实作，并采用 Google Colab 做为程序云端运行的编辑执行环境。各位可以直接利用 Colab 开启本系列文章的范例程序。在使用此平台之前每个人都必须要有自己的 Google 帐号，才能顺利的开启并执行程序码。Colab 可让你轻松地在浏览器上撰写并执行 Python 程序语言，它可以说是机器学习新手的入门工具。此外 Colab 具备了以下几个优点：

• 不必进行任何设定与安装
• 免费额度使用 GPU、TPU 资源
• 轻松共用与分享档案

因此读者必须先熟悉 Colab 的操作模式，想了解该如何操作的朋友们可以先来看这部影片教学。

回报错误与建议

本系列文章若有问题或是内容建议都可以来 GitHub 中的 issue 提出。欢迎大家一同贡献为这系列文章有更好的阅读品质。

关於作者

现今台湾人工智慧学校AI工程师，热衷网页前後端整合发与AI演算法开发。希望藉由铁人赛，将所学贡献出来提升台湾在AI领域的资源。

@andy6804tw

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本系列教学内容都可以从我的 GitHub 取得！