最近在Dcard 科技版看到一篇很有趣的文章 是關於在台灣學AI是個大陷阱 大致上是說台灣很多研究所都往AI(ML, DL)方向擠，但大多又只會套模 根本沒有開發AI本身的能力導致學出來在就業上反而

課程撥放清單

我不知道內容有無違反版規，因為身為一個老人潛水很久了。 本來認為自己可能沒有機會再發文章。 個人認為AI是個很大的領域。至少，在我開始學這東西以前這名詞就存在了。 至今我仍然習慣自己所學叫做"機器學習"，不習慣稱呼自己學的東西叫AI。 如果自介自我學習時間很重要的話，那我自學機器學習時間至今約11年。

看到這篇文，想來分享一下自己一開始是怎麼學ML的 【第一堂ML課：林軒田教授的ML】 因為想在大二上修ML，因此就沒有選擇李宏毅教授的ML 軒田老師上課會從最基礎的loss function, SGD optimizer等等開始講 讓大家進入ML的世界 下半學期會介紹一些進階的ML演算法 💡軒田老師最新的課程錄影: https://shorturl.at/npqHT...

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundations/home/welcome 請教各位前輩 上面兩個教材都是有關機器學習 入門者應該優先觀看哪個比較好？

[論文] You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection === ###### tags: `paper notes` :::inf

各位好，我是Kevin. 忽然發現頗久沒有更新我的medium...可能都快長蜘蛛網了(驚!

今天要介紹的是Fully Connected Layer(全連接層)，全連接層通常都在神經網路的最後面，並且通常會有一到兩層，看下圖。在全連結層前的動作是在做特徵擷取，到了這裡則是真正決定結果是甚麼的...

一件經典作品，會隨著觀看者的成長背景、所處時代與知識累積產生多種解讀的可能性。本次「經典之美—故宮數位印象展」應用數位科技，邀請觀眾一同找尋觀看經典文物的新取徑。展覽以故宮的典藏精選為核心，討論現代人如何透過AI人工智慧與8K高解析影像等，重新解讀包括〈海錯圖〉、〈早春圖〉、〈谿山行旅圖〉及〈富春山居圖〉等經典文物。並從中衍生出一套欣賞作品的建議方法：如美感學習的六個構面（色彩、比例、質感、結構、構造、構成）及文物賞析的六個觀點（裝裱、主題、意境、故事、技法、風格），透過沉浸式劇場、互動體驗創造出的身體經驗，引導觀眾感受文物蘊藏的美感及文化意涵，期待將數位印象之美感體驗結合創新思維，呈現跨域鏈結之多元風貌。

昨今色々な事情で休校になったり、出勤できなかったりしてたりするので この機会にお勉強はいかがでしょうか？ 機械学習について数式なんかを用いずに 小学生でも分かるような 内容で説明してみました。 詳細については触れず、ざっくりとした概要だけの説明になりますので プログラミングなど、詳細までやりたい方は 機械学習講座をお待ちください。 乙py先生です。 マーケティングとプログラミングの講師をしてます。 twitter https://twitter.com/otupython 乙pyのHP http://www.otupy.net/ まずはじめに、

“Scratch環境で機械学習に挑戦してみた(エンジニアカフェアドベントカレンダー2022)” の詳細ページです。

機械学習やディープラーニングの本は読んでみたけど、 数学・アルゴリズム・専門用語の嵐 大体の人が挫折してしまう分野ではないでしょうか？ そんな中で、オライリー・ジャパンから発売された「Scratch ではじめる機械学習」を読んでみました。 Scratchではじめる機械学習 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング (オライリー・ジャパン)www.amazon.co.jp 2,420円(2020年07月30日 14:54時点 詳しくはこちら) Amazon.co.jpで購入する 小学生から大人までの入門書 特にITエンジニアのみなさんは、結

這次的鐵人賽，我會透過 30 篇文章，使用 Python 實作一系列與 AI 影像辨識相關的範例，讓大家都能輕鬆入門 AI 影像辨識，做出人臉辨識、姿勢辨識、手勢辨識、數字辨識、物件追蹤...等趣味應...

前言 隨著 人工智慧(Artificial Intelligence, AI) 的發展越來越快速， 機器學習(Machine Learning, ML) 和 深度學習(Deep Learning, D...

对过往做做总结.

编辑导语：机器学习这一概念并不是人人都懂，也因此，一款可以让用户无需拥有对应经验、即可实现机器学习智能分析的工具便容易让用户感到好奇，例如Amazon SageMaker Canvas。本篇文章里，作者就对这款工具进行了体验测评，一起来看一下。 作为一个曾经干

Convolution Neural Network (卷積神經網路)

首先，我們簡單介紹一下：什麼是遷移式學習 What's Transfer Learning ?​ 這麼說吧~ 我們人在遇到一個新的問題、新的挑戰時，我們會利用過去學到的知識、累積的經驗來更快、更好的解決新的問題。然後有人就 wonder，既然我們人可以借鏡過往的知識（knowledge）與經驗來解決問題，那麼應用在機器學習上行不行？於是就有了我們今天要談的遷移式學習（Transfer Learning）。

A short introduction to Transfer learning & TensorFlow to build up your understanding of feature visualisation

PDF | In the field of art, machine learning models have been used to predict artistic styles in paintings. The foregoing is somewhat advantageous for... | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate

An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and make things with it in Scratch.

文章浏览阅读4.5k次，点赞4次，收藏24次。本文介绍了如何理解机器学习论文中复杂的数学公式，强调从宏观层面把握算法的作用、输入输出和超参数。文章建议关注算法的分类、目标和输入输出特性，而非过分纠结于细节公式。同时，推荐使用Python的sklearn库实践机器学习算法，以加深对公式的理解。

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Read on to understand the state of no-code machine learning platforms and tools. This article documents our process and the metrics we used.

了解如何建立及訓練自訂模型，以執行專屬於使用案例的影像分類和物件偵測。

Is making an algorithm that can differentiate between a cat and a dog too hard for a first project? Just got into Python and this seems like a fun…

So a NN is good at scanning a thousand labelled pictures of a cat and then when it see's a cat it has a high likelihood of knowing it's a cat (if it…