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蔡炎龍老師太帥了！所以要分享一下！
保持著老師一貫風格，把複雜觀念簡單化，還無法融入AI世界的，必看好文。
【聊聊兩岸的AI教材｜高中生與AI的距離】
今天跟大家簡單聊聊兩本「給高中生的AI教材」，歡迎看過這兩本書的朋友，在影片底下留言分享心得交流喔！
【影片中漏了聊「第九章」，在這邊用文字補充】：
1. 兩本書在第九章又都再回到「機器學習」的範疇，所以我認為第九章也是屬於「用來補充前面三個層次」的。
2. 第九章是在介紹「強化學習」的這個概念。不同的是，陸版是從「Alpha Go」為主題的角度切入，運用Alpha Go來做為引子，介紹了Alpha Go背後的原理, 同時引入強化學習的概念讓讀者知悉。台版則是直接從「強化學習」的主題切入介紹運作與技術原理，當中又帶入「遊戲人工智慧, Game AI」的概念，然後在應用例子當中有舉例「Alpha Go」作為例子之一。
【人工智慧 導論】的主編與作者群：
主編群：陳信希/郭大維/李傑/高虹安/吳信輝
作者群：王建堯/王家慶/吳信輝/李宏毅/高虹安/張智星/曾新穆/陳信希/蔡炎龍/鄭文皇/蘇上育
【人工智能基礎 高中版】的主編與作者群：
主編群：湯曉鷗/陳玉琨/林達華/田愛麗
作者群：王焰/馮愛珍/尚海龍/羅銳韌/王陸軍/戴娟/王健/林勤/張鵠/金彥/邢曉菊/周丹/李鋒/李治中/邵典/王若暉/顏思捷/沈岩濤/王鑫濤/余可/史少帥/喬宇/陳晨/張正夫/陳愷/陳向東/彭禹/季金杰/崔懿/金瓊/錢晉/孫時敏/敖培
#AI教育不能等
#高中生與AI的距離
#珊蒂微AI
#最近長痘痘_為了顧及各位的觀看感受_本片將進行痘痘馬賽克處理XD
【珊蒂微AI】吃素漢堡 配 「吳恩達首次在台演講 聽後感」｜吃飯配AI系列｜#1
吳恩達【What’s Next in AI】演講錄影：https://youtu.be/zOwZlkGrfG8
【AI Transformation Playbook】https://landing.ai/ai-transformation-playbook/
【中文精華編譯版】吳恩達發布《AI 轉型指南》：5 步驟教 CEO 如何從零開始 AI 計畫：https://buzzorange.com/techorange/2018/12/14/ai-transformation-playbook/
Lex Fridman專訪Yann LeCun的影片: https://www.youtube.com/watch?v=SGSOCuByo24&t=1058s
蔡炎龍老師註解「 Lex Fridman專訪Yann LeCun的影片」：https://www.facebook.com/1008401422/posts/10217809305076836?sfns=mo
#吳恩達首次在台演講
#WhatsNextinAI
#人工智慧的下一步
#吳恩達
#人工智慧
#Aintu
#蔡炎龍
【蔡炎龍老師的AI可愛教主稱號不保?! 炎龍暴走中】
到政治大學訪問 蔡炎龍老師的影片出爐啦！
為了能呈現老師呆萌(?)的性格，這次特地安排“演戲”橋段，好險拍攝跟剪輯的成果我很滿意！不然就辜負老師了。
影片當中也使用老師手繪的人畫圖像，風格超可愛！說蔡炎龍老師是一位被教職耽誤的漫畫家，真的一點也不為過呀！觀看影片來評評理～
#政大蔡炎龍老師多才多藝
#被教職耽誤的漫畫家
#珊蒂微AI
#懂數學懂玩懂吃懂欣賞體現人工智慧就是要跨領域的要義
#是我所認識最多才多藝的應數系老師
#但我認識的應數系老師不多
#珊蒂微AI
#珊蒂人物專訪
#人工智慧
#Python
#政治大學
#蔡炎龍
#蔡炎龙
#山居學習中心
#政大書院
2023 年1 月11 日(三) 12:10 pm 「一路到ChatGPT: 生成語言 AI 的原理與應用」 投影片: https://yenlung.me/ChatGPT 政大應數 蔡炎龍 高雄醫學大學大數據 ... ... <看更多>
蔡炎龍老師. ... ai深度學習達人的第一堂課 蔡炎龍ai 蔡炎龍github 蔡炎龍微積分 蔡炎龍python 政大 ... 國立政治大學應用數學系蔡炎龍副教授評價| 博碩士論文下載網. ... <看更多>
蔡炎龍ai 在 [心得] 自學AI心得- 看板Python - 批踢踢實業坊 的八卦
各位前輩好
小弟自從一年前開始在本版和DataScience版出沒
漸漸從完全0程式語言基礎，到可以訓練model
受到版上許多人的指引和建議
以下整理這一年多來使用覺得適合初學者的自學資源：
（網誌版本包含連結：https://x60606.pixnet.net/blog/post/300451728）
※什麼人適合讀這篇文章?
. 具有高中數學程度的人（其實也只要會矩陣和向量就可以了）
. 完全沒有程式語言基礎的人
. 有心想自學AI的人，並用於工作領域的人
. 恰好有3-6個月的空閒時間，希望多學一種語言的人
※學習時間大約要多久？
心無旁鶩的全心學習的話，大約一個月可以上手python程式語言
再大約3-6個月可以操作AI機器學習。
之後依應用領域不同自行挑選工具學習。
※第一階段
初學Python 程式語言
推薦書單：
《精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算》Introducing Python
作者：Bill Lubanovic
從安裝下載python 及其相關套件開始教起
用語詼諧幽默，比喻生動有趣
不要被中文標題嚇到了，其實它只是introduce而已。
使用方式：
將內容範例程式碼逐步打過，養成眼到手到的習慣，兩周左右便可撰寫基礎程式碼。
從第一章開始閱讀，練習到第六章即可。
第一個難關：環境建立
初學者最常遇到的困難就是在自己的電腦上安裝編譯軟體，
由於Mac, Windows, Linux各種作業系統安裝方式不盡相同，
時常會遇到書上沒有教的窘境。
因此初學者我推薦上面這本書。
小撇步:
之後如果覺得安裝各種套件很麻煩，可以直接下載Anaconda，
使用Jupyter notebook 撰寫，自動包含所有常用機器學習套件。
※第二階段：
熟練Python並了解各種演算法之間的時間複雜度、空間複雜度差異。
推薦學習資源:
Leetcode 網站題庫
使用方法:
挑選自己有興趣的題目寫，也可以選擇難度為「簡單」的題目練習。
大約寫5-10題即可，1-2周即可完成本階段。
完成題目之後可以到討論區看其他專業工程師如何解決同樣的問題，如何更簡單明瞭、運
算更快速。
用最短的時間在資工系最硬必修──「資料結構」、「演算法設計」初窺門道。
並藉此複習上一階段沒有熟練的指令碼。
第二個難關：忘記學過的指令碼
所以需要靠刷leetcode練習複習。同一個題目能夠看到別人用不一樣的方法解決，知道自
己的不足。
※第三階段：
機器學習基礎知識
學習資源：
網路課程：林軒田教授、李宏毅教授
林軒田教授的課程比較學術生硬，投影片精美，講解詳盡有邏輯，數學成分較多，非常適
合對原理有興趣的你。(基礎課程請按此) (進階課程請按此)
李宏毅教授的課程風趣幽默，上課步調比較隨興輕鬆，適合喜歡結合生活應用的你。(ML
lecture 請按此)
使用方法：
兩位台大教授都有將課程影片上傳至youtube，可以挑選一位從頭到尾看完。
太過於理論或數學推導的部分可以兩倍速帶過。
安排一天3小時，綜合做筆記時間，大約4-6周左右可以掌握AI機器學習所有名詞的意義，
以及數學上的邏輯、生活中的應用。
第三個難關：對機器學習原理感到迷惘或卻步
別擔心！請記得，機器學習是數學家和資料科學家經年累月發展出來的深奧學門，一般人
不需要了解全部的詳細原理，像是您學習開車但是不需要知道所有的機械結構，只要掌握
與操作有關的重點，並知道重要名詞之間的關聯即可，目標是下一階段的實作！
※第四階段
機器學習程式碼操作
書單推薦：Tensorflow + Keras 深度學習人工智慧實務應用
網路資源：AI 百日馬拉松 (不是免費的，一個人報名費約2000元左右)
我自己有報名第二屆，值得推薦的地方是他會每天給你一點程式碼
也會提供教學講義網站和重要資源的連結
學期間有助教隨時解答
不過我自己覺得，對非科班出生的人而言，原理和教學圖解部分太少
有時候中文語句也不是很通順，還有許多改進空間
因此上面三個階段完成的人來看會比較不吃力
未來應用若有很好的資源會再補充！
歡迎提供更多資源建議，謝謝！
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