Source: Adventures of Hritik Part 1. 深度學習 我的學習軌跡是，經由統計進入機器學習，在機器學習的過程中又碰到神經網路，也就是當今AI發展的主流框架。當時 CNN 、 RNN 跟 LSTM 都很受矚目，特別是後兩者。 所以這裡我推薦的順序，也會按照這…
我想推薦對我來說重要的學習資源，可以更認識機器學習的概貌與底層知識。這些素材在我的學習過程中我經常使用，甚至開始工作後我還在用，覺得獲益良多。我會針對這些書籍，介紹他們的特色或優缺點，有些也會提及我如何使用。以下是關於「機器學習」的推薦。 1. 圖解AI: 機器學習和深度學習的技術與原理 先來介…
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前一篇文章 ，介紹了 AI 領域的分工以及不同崗位上的關鍵腳色。這篇文章要介紹 AI 的種類 / 類型，及其各種實戰應用的場域。 ｜資料科學與 AI 的戰場 人們對 AI 的普遍理解，可能是像 ChatGPT 那類能講講話、畫圖、創作影片的工具。但其實 AI 種類很…
經過一年多洗禮，大家對 AI 認識不少，很多人更好奇，資料 / AI 領域在做什麼？如何學習？相關底層技術有什麼。為回應這些問題，我寫下這一系列文章，將由淺入深提介紹資料科學領域、分工、使用技術、實用問題，並推薦學習教材﹝經本人學習與實戰經驗篩選！﹞。本文是系列文第一篇，介紹「資料科學的領域與…
《魔球書封》 source: https://www.anobii.com/en/books/mo-qiu/9789866613456/011d9e91aaeb1b6900 如果窮隊真的沒有希望，為什麼全隊薪資在職棒排名倒數第二的運動家隊，能贏得這麼多場比賽？──伏克爾向棒球委員會提出疑問。 …
圖為使用 Canva AI 生成 不免俗 2023 最後一天，要來做個回顧。今年是瘋狂的一年，大忙碌也算有豐收吧。 年初給自己想法是：「寬築城牆，廣積糧草」。其實是擴展自己業內工作的技能，業外增加與人互動的經驗（畢竟不能都一直只寫程式吧）。總之是蠻多事情，可以用數字概括一下（職業病）： #…
