#活動已結束
2019-10-30
「人家經營粉專，三不五時都會有好康福利給粉絲們，你這裡怎麼這麼寒酸？」
「因為我不是在賣東西啊～我這裡是分享歡樂和感動的地方」
嘴巴雖然這麼說，心想，也的確應該幫大家爭取一些福利。
這個心聲，竟然有人聽到了！
日前我參加「台灣人工智慧學校」的AI課程，深深的瞭解到，人工智慧AI的重要，因此也很樂意的推廣，像這篇「把聲音留下，幫助別人，也幫助自己」就成功幫助漸凍人協會募得不少「聲音」http://snore123.blogspot.com/2019/06/voicebank.html
現在台灣人工智慧學校將在11/9舉辦盛大的校友年會(也開放非校友報名參加)。
感謝陳昇瑋執行長提供10本簽名書「人工智慧在台灣」，讓我可以回饋大家對【ICU醫生陳志金】的支持。
#贈書活動辦法：
1.分享此篇文章，邀請50個朋友到你轉貼的貼文按讚(我也會幫你按讚，所以，你只需要收集49個讚 😊 所有的表情符號都算是讚喔～)
2.您的臉書上的轉貼文，達到50個讚之後，請截圖回覆在此文下方
3.先達標者先得，10本送完為止。
4.得獎者，我會私訊要寄書地址，郵資我負擔，所以限住在台灣的人參加囉～
#要認真看完下面的文章_有亮點喔_看誰先發現 😊
#台灣人工智慧學校校友年會報名資訊：
https://aiacademy.tw/2019summit/
【大AI時代的起點】2019 台灣人工智慧學校校友年會，邀請超過 30 位知名企業專家和校友聚焦、整整 24 小時的扎實技術講座，18 個場次的專題分享，以及 3 場重要級主題演講。內容包括醫療、製造、環境、人文社會與金融台灣最受關注議題。並邀請國內外企業單位展出最新的產品服務，將有超過 800 位來自全台的 AI 精英齊聚一堂，探討 AI 落地的應用與發展，邀請大家為自己取得一張通往未來的門票，攜手將產業帶到 AI 應用的層級！
醫療、製造、環境、人文、金融 五大領域經驗分享一次擁有
每個領域、產業都需要 AI，這句話不是玩笑！台灣人工智慧學校在不到兩年時間，已培養超過 5000 各產業人工智慧人才，本次年會特別集結五大領域菁英校友回校分享，學習人工智慧相關知識之後，如何與自身領域專業結合，發展出落地實用的專案，以及透過 AI 提升自身的工作專業？超值豐富的經驗分享，只在年會才聽得到！五大領域主題包含醫療、製造、環境、人文以及金融：
醫療：醫學應用、診斷
* 醫療人工智慧：我們被說服了嗎？AI in healthcare: Are we convinced? - 陳志金 / 奇美醫院 ICU醫生
* 跳出框架中的智慧醫療 / 嚴成文 中山大學機電與機械工程學系特聘教授
* 醫療影像遷移學習經驗談 / 林君彥 台北醫學大學兼任助理教授
製造：半導體、電子
* 製造業面對AI狂潮導入實例與反思-施良樺 / 聯華電子經理
* 人工智慧運算大趨勢 : 邁向百萬兆次計算 / 梁伯嵩 Mediatek 首席技術顧問
* 製造業面對AI狂潮導入實例與反思 / 施良樺 台灣人工智慧學校校友
* 使用 Machine Learning 來強化服務體驗 / 施晨揚 PIXNET 演算法工程經理
* Python AI 程式設計快速入門 / 李明達 開源機器人俱樂部創辦人
* 加速 AI 全面落地 / 任繼亮 揚智科技經理
* 三十分鐘內，不用寫程式，教你打造具自然語言能力的聊天機器人 / 柯克 軟體工程師
* 漫談嵌入式系統語音辨識技術 呂宏益 / 皓博科技股份有限公司執行長
* 環境：環境監控、環境保護
* 河川管理智慧監控-李友平 / 水利署第四河川局局長
* 我的類神經網路（Artificial Neural Network）夢 陳楊文
人文：音樂、教育、建築、攝影
* Music Plus One -人工智慧自動伴奏-林怡君 / 清華AI 樂團總監
* Photography in the AI Era / 莊永裕 台大資訊工程學系教授
* 智慧助理與鋼鐵人Jarvis的距離 / 陳縕儂 台灣大學資訊工程系 / 助理教授
* AI+BIM智慧城市建築設計與營建 / 王寅武 尚虹建築師事務所主持建築師
金融：數位服務、數位金融
* 數位金融創新發展趨勢-朱師右 / 人工智慧與數位金融領域研究者
* TBrain x 玉山銀行人工智慧挑戰賽-台灣不動產AI神預測 石書諭 / 台灣人工智慧學校校友
人工智慧的應用範圍正擴大至各個產業並逐步成熟，掌握最新的趨勢與了解技術發展方向，是一件重要的事情，本次年會正是為您所打造的絕佳交流機會！
#2019台灣人工智慧學校校友年會報名資訊
https://aiacademy.tw/2019summit/
台灣人工智慧學校
python 人工智慧學校 在 [心得] 台灣人工智慧學校培訓心得- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的八卦
因為公司突然對AI這領域濃厚的興趣，台中一期二期的學長姐都是有詢問過本人
意願後才被公司派往上課，到第三期已經變成指派的感覺，而完全沒有相關背景
的我也被老闆指派上課. 雖然要犧牲4個月禮拜六時間，但也有2個工作日是直接
到學校上課，想想公司也真的是重成本來培育所謂的AI人才！
技術領袖班課程十二週，專題實作四週，共 十六 週，每週上課三天09:30 ~ 18:00
休息時間各自掌握，午休算一個半小時的話，每天有6小時。
所上到的課程有python、機率統計與R語言、機器學習與演算法、期中考
（玉山房價預測）、深度學習、期中考（圖像辨識)、電腦視覺、遷移學習、
生成式對抗網路、遞迴神經網路、自然語言處理、強化學習、期末專題。
在一開始上課時滿驚訝是用影片教學，完全沒有基礎的我簡直慌了，應該學校預設
來上課的同學都有碰過程式，因此學校課表python為一天課程就講完，對於門外漢
根本是不夠用，最主要是你看完影片還不知道要怎麼寫出一個像樣的code，直到有
幾次助教手把手教學鐵達尼/鳶尾花/波士頓房價等題目，才知道原來python是什麼，
那些套件用在哪些地方。
因此，如果不懂python要來上課的，建議上課前還是需先學一下較容易進入課程！
期中考的部分，我覺得是增加寫code能力的蠻好機會，雖然也是先從高手手中得到
一個版本然後進行修改，但就可以從這些code中學到一些東西，不會的看不懂的拿
去問助教，也都很樂意幫我們解答，整體來說期中考試跟期末專題都是練功的好機會！
教材的部分其實是很足夠的，每個主題都有完整的教學影片及練習題，基本上個人認為
若有python基礎來上課的話，使用學校所提供的影片及練習題應該事倍功半！整個課程
下來我還是較喜歡實體課程，看影片總會不知不覺飄走峈抪礂A看的影片進度趕不上課表
進度時，就會猶豫要先跳過舊的，先看新進度還是啪啦啪啦的
助教的部分，每個都很有實力，人也都很好，所以不管問題簡單或難，建議只要被卡住就問助教，
不然有時一卡就會卡半天而浪費掉自己的時間！
從問問題中也能獲得他們是怎樣搜尋「code」的關鍵字，及一些寫code的技巧.
回到公司後最重要仍是寫code的能力，再學校上課的範例給的是已經前處理好的例題，
只要將要使用的演算法帶入，就可以train一波，得到ACC等校度指標.而回到公司所面
對到的資料複雜程度較高，需要經過前處理後才有辦法進行建模及預測.
各種理論部分像是監督式學習/非監督式學習，
也最好要了解，才能向老闆解釋你用的演算法為何，為何要使用這個。大概就是這樣，在下淺見僅供參考
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