機器學習 A 咖共學計畫
是一個以業界實務與資料科學黑客松導向的AI自學挑戰活動，在為期 3 個月的活動期間，我們將邀集業界第一線的AI專家為學員分享實務的案例各種實用的 AI 工程技術，目標是結合自學、專家協助及社群共學的方
內容簡介
作者介紹
適合人群
你將會學到什麼
購買須知
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第一堂 電腦視覺與機器學習的應用
電腦視覺作為機器學習的重要場域，本堂引入諸多案例，來看看現實應用的困難之處該如何排除吧。
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第二堂 電腦視覺與遷移學習的應用
讓模型之間的功能互相分工，即使與現行任務沒有直接相關的資料，透過遷移學習也能訓練一個好模型。
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第三堂 電腦視覺與深度學習實戰經驗分享
細數影像辨識的三大應用層面，了解如何判斷模型「好壞」，用不同的績效指標去篩選模型，又會造成什麼樣的差異呢？
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第四堂 Python 網路爬蟲實戰經驗分享
許多人初學Python都從爬蟲入手，那...該如何開始呢？又會遇到哪些問題？ 本週請來講師分享他的爬蟲實戰經驗，除了基本概念，也介紹爬蟲框架Scrapy、selenium等等實用套件！！
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第五堂 Pytorch 基礎語法與使用教學
TensorFlow的強勁對手出現，PyTorch大肆崛起，有什麼特殊的優勢呢，又該如何動手操作，歡迎來觀看本週的PyTorch基礎教學。
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第六堂 大型 AI 駭客松競賽如何獲取佳績 ?
人人都想在AI競賽中奪取佳績，我們邀請講師來分享，如何分析競賽題型、設計策略與時間配置， 並一窺史詩級NLP挑戰賽：「科技大擂台」的參賽經驗吧。
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第七堂 Kaggle 競賽案例「發掘資料集特徵」
1/26 晚上 7 : 30
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第八堂 AI 晶片與邊緣運算
隨著AI應用場域的擴大，Edge AI應運而生，但一路下來的發展脈絡是什麼呢？ 現在、未來又將遇到什麼貧頸，本週讓我們進入邊緣設備的世界一同探討。
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第九堂 Kaggle 推薦系統與深度學習應用教學
3/16(二) 晚上 7:30
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第十堂 如何打造資料科學團隊？
資料科學團隊是每個企業中的明日之星，但我們在裡面會站在什麼樣的位置呢？ 甚至...一個合格的資料科學團隊，應該如何設計，又會遇到哪些問題。
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第十一堂 從自駕車設計架構分析 Maker 的創業契機
3/2 (二) 晚上7:30
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第十二堂 AI 競賽的審題與選題 : 以 AIGO 為例
大型的AI競賽百百種，我們如何決定要參加哪個比賽？本週講師帶領我們瞭解不同賽事平台的特點， 並且如何審題，又需要用哪些依據來幫我們判斷「題目與目的」的契合度呢？
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第一堂 電腦視覺與機器學習的應用
電腦視覺作為機器學習的重要場域，本堂引入諸多案例，來看看現實應用的困難之處該如何排除吧。
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第二堂 電腦視覺與遷移學習的應用
讓模型之間的功能互相分工，即使與現行任務沒有直接相關的資料，透過遷移學習也能訓練一個好模型。
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第三堂 電腦視覺與深度學習實戰經驗分享
細數影像辨識的三大應用層面，了解如何判斷模型「好壞」，用不同的績效指標去篩選模型，又會造成什麼樣的差異呢？
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許多人初學Python都從爬蟲入手，那...該如何開始呢？又會遇到哪些問題？ 本週請來講師分享他的爬蟲實戰經驗，除了基本概念，也介紹爬蟲框架Scrapy、selenium等等實用套件！！
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1/26 晚上 7 : 30
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隨著AI應用場域的擴大，Edge AI應運而生，但一路下來的發展脈絡是什麼呢？ 現在、未來又將遇到什麼貧頸，本週讓我們進入邊緣設備的世界一同探討。
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資料科學團隊是每個企業中的明日之星，但我們在裡面會站在什麼樣的位置呢？ 甚至...一個合格的資料科學團隊，應該如何設計，又會遇到哪些問題。
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第十堂 如何打造資料科學團隊？
資料科學團隊是每個企業中的明日之星，但我們在裡面會站在什麼樣的位置呢？ 甚至...一個合格的資料科學團隊，應該如何設計，又會遇到哪些問題。
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第十一堂 從自駕車設計架構分析 Maker 的創業契機
3/2 (二) 晚上7:30
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第十二堂 AI 競賽的審題與選題 : 以 AIGO 為例
大型的AI競賽百百種，我們如何決定要參加哪個比賽？本週講師帶領我們瞭解不同賽事平台的特點， 並且如何審題，又需要用哪些依據來幫我們判斷「題目與目的」的契合度呢？