選手列表
本次參賽主要中旨是為了充分以鐵人賽之機會，一邊學習深度學習，藉由閱讀深度學習網路結構之相關論文，在經過內化，並用簡單的描述將自己理解的網路層原理藉由文字表達出來
內容重點放在自然語言處理及時間序列資料處理上，分享背景知識，實作經典的演算法如word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attention、BERT等技術，在網際網路上做資料探勘整理文本，建置雲端平台存放及管理資料庫，並應用在LineBot、智慧音箱、樹莓派及智慧機器人等裝置。
前半部介紹console的操作，所以免程式也能做出 LINE Bot 跟上架 AoG 。 後半部則會開始使用 fuilment
就嘗試了解AI&Data的世界，經歷資料工程師在做的資料整理到資料科學家要做的訓練。從中找到一條自己的路，我也不知道會走到哪？但就先踏出第一步試試看囉～歡迎來看看從外行到內行的一步一腳印！
艾鍗學院_ROS課程大綱+ 實戰ROS機器人自作_使用Raspberry Pi=希望最後幾天能做到ROS在AI方面的應用
以Hadoop做分散式儲存 + Python進行資料處理與建模 + 界接Tableau將資料視覺化
說明AI以及Machine Learning Data Science 應用為主
- 介紹 Machine Learning 與 Deep Learning 中各式各樣不同的模型，並以預測台灣加權指數為範例實作。 內容包含： 一、 用 Python 爬蟲來獲取資料 二、 資料清洗、統計分析與視覺化 三、 機器學習與深度學習之基本介紹 四、 機器學習理論與實戰－SVM and XGboost 六、 深度學習理論與實戰 ( 1 ) －RNN, LSTM, GRU 七、 深度學習理論與實戰 ( 2 ) －CNN 八、 進階題目
統整各大線上課程平台之初階和中階影像處理和電腦視覺課程內容，搭配電腦視覺演算法之原文書籍之數學推導，並以自己整理之思考邏輯和筆記，濃縮相關理論和實作應用上之小技巧，整理為30天的it鐵人賽筆記~！
