敲碗數 0 AI從入門到放棄

介紹一些AI的簡單概念，從最簡單的項目開始學習。

atomsfear

敲碗數 0 Machine Learning與軟工是否搞錯了什麼?

希望透過30篇的文章，一一介紹Machine Learning與軟體工程相關的議題與做法，順便幫助自己做複習與學習新知。

linitachi

敲碗數 3 與資料庫共舞

聊聊資料庫系統 (Database Systems) ，從關聯式資料庫 (SQL) 聊到圖資料庫 (neo4j) 。

肯恩

敲碗數 0 一名合格的DBA要從底層一步步爬起

在下接觸資料庫有一段時間了， 但對於很多觀念還是不夠熟悉， 想要趁這次機會，挑戰鐵人30來鞭策自己， 將資料庫的概念重新釐清並與大家進行分享， 謝謝！

安狄鴿

敲碗數 0 Machine Learning

實作using Python 與 new API or new libraries

tjabi

敲碗數 0 門外漢通識：資料科學無痛入門磚

身為一介過去所學及知識背景完全與 IT 無關的門外漢，在一定的工作時間與壓力下，憑藉著對於 IT 的好奇、進一步瞭解 IT 應用的可能性而為之吸引後，決定利用空閑時間開始自學之路。雖然目前技術能力還在原始人階段，但希望跨域碰撞的火花能夠帶給產業與生活新的轉變！

b96207046

敲碗數 0 那些年我們一起學過的深度學習

近年來，深度學習這個名子火得不行 感覺不管是學哪個科系哪個領域的人不碰點深度學習都對不起自己(雖然我不太懂為什麼 而身處在網路便利的 2020 儘管可以在網路上隨意找到需要的資源來做學習或解決我們立即性的問題 像是直接上 staxxoverxxx 去複製一段 code 下來等等 但常常我們不是真的理解為何一個問題的發生並真的解決了一個問題 更多的時候我們追求恐怕只是眼不見為淨 長期下來恐怕有非常多隱患積累 本系列文會分享筆者近年在深度學習領域打滾踩得各種坑以及如何解決 事實上此系列文筆者原訂想取名為 : 從入門到放棄 : 致那些年讓我們崩潰的坑 但想想還是算了 沒了

zivzhong

敲碗數 1 大數據與AI研習實作與心得

自己在學大數據和AI進修的上課記錄和上課心得 等等生活記錄

Max Cheng

敲碗數 1 從零.4開始我的深度學習之旅：從 用tf.data處理資料 到 用tf.estimator或tf.keras 訓練模型

主要目的希望可以試著將之前實習所學到的東西，以教學形式寫下。 有感於許多教程都是概念性的教法、或者使用廣為人知的訓練集進行教學，我希望將我在面對新的未知的訓練集所遇到的困難與作法，寫入此次的挑戰中，這也是為什麼我的題目並不是從0開始的。 還有在面對框架的多元性，他們之間的異同處與使用心得，以及我是如何面對及瀏覽開源程式的。 最後，想將AI用於醫學資料的現況與我的想法，適當地記錄下來。 以上是我貪心想講述的所有面向，實際進行上，我會先從下方的主題一步步踏實的去撰寫： 一、直接用skeleton code講解tensorflow model程式執行方式 二、寫不下Q

細枝

敲碗數 0 在家機器學習？用虛擬化技術實現個人 AI 環境配置

機器學習蔚為風潮，身為學生的我也想試試水溫 若長期研究機器學習，自行架設通常是較為便宜的方案，而重灌一台機器學習的伺服器難免讓人卻步。 何不將現有得機器與系統稍作改良，利用 PVE 實現一個多用途的個人伺服器，同時滿足機器學習與個人娛樂等需求！ 該系列文章將介紹系統及虛擬化相關知識，並實際應用於個人生活中。

William Mou