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記錄這一年來所接觸到的AI相關數學知識及經典案例分享，目標是以非常白話的方式去分享、解釋，方便想要入門的朋友能夠將理論和程式實作一同學習，避免過多的理論分享卻缺乏實作經驗，也不會只實作程式碼卻不知道自己的程式碼在打什麼。預計會提到AI相關基礎數學理論、演算法、必備python套件以及經典案例介紹！
第十屆的「英雄集結：深度學習的魔法使們」透過將深度學習組合成一個完整的地圖，使有興趣的玩家們能夠一覽深度學習中的各項元素。而第十一屆的「英雄集結II：AI 鍊金術之應用」要帶給各位魔法使的是如何在現實世界中從無到有施展與鍊成 AI 之相關應用。 內容將包含：Data collection and processing, AI/ML model building, automation and visualization
機器學習目前已經是越來越熱門的一個議題，並且可廣泛應用在各種領域。 本系列文主要針對Google在Coursera上的系列課程"Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform" 中的精選的兩門高評價課程"Launching into Machine Learning"以及"Intro to TensorFlow"做介紹。部分內容會包含GCP平台的應用。 難度為初中階，希望能給初入機器學習的朋友們一些幫助。
主要使用scrapy 來進行資料處理 和資料應用 和 不同網站的爬蟲經驗。
離開純R語言的工作之後，覺得不能夠忘記寫R的手感，所以希望藉由這個活動逼自己每天動筆寫一些東西。 AI的目標便是把「主觀的感覺」寫成「客觀的事實」，透過程式語言、透過資料庫，把變數x1,x2..帶入後，電腦運算得出來的「結論y」要跟你想像的答案一模一樣，這是我當年被問AI的定義， 但現今的我認為，在輸入時，電腦給出的結論「客觀的事實」可能與你所想「主觀的感覺」是不同的答案，而你在看過電腦的運算後恍然大悟發現電腦給出的結論比你主觀意識的答案來的更make sense，這是我最近認為AI的定義，
上次恨引挑戰失敗QQ，希望可以在挑戰一次，來看一下資料視覺化跟BI tool 入門操作，首先認識Data是什麼如何呈現，用Tableau可以怎麼做。
聊天機器人正夯，在未來的 30 天裡，我將會以在台灣通訊軟體市佔率超過九成的 LINE 作為技術基礎，搭配 PHP 程式語言，採用每天一個小主題、小任務的形式，逐步培養讀者成為超熱血、全方位的聊天機器人開發者。 【內容同步刊載於下列部落格】 https://medium.com/@jarsing https://makeachatbot.today https://chibupapa.com/category/biz/chatbot/
借此機會，複習一下線代、多變數微積分到ML的基礎、理論，如果來得及，希望可以記錄一下data相關實務。
時代轉變，AI取代人類的議題漸漸受到眾人關注，從企業到校園，從社會到家庭。面對AI衝擊，我們必須做好哪些準備 ?透過這次鐵人能更進一步了解人工智慧的相關知識及現在擁有的相關應用，再延伸到人工智慧與各方面結合能帶來1+1>2的效果。
主題跟 "Machine Learning for Dummies" 這本書沒有直接關係，但我希望用 30 天的時間，從零開始學習 Machine Learning 並分享我的心得給大家！
