前言

誒，這不是之前就寫過了嗎？不是的！！如果說之前AI&Data得主是訴說感知器到Transformer的深度，這系列文章就是從不會Python到寫Kaggle的廣度，因為看過太多小夥伴想入門卻一開始不會用Python感到挫折，我會實際先說一下這三十天我希望帶給大家什麼，從動手學深度學習一書啟發，讓章節清晰連貫，每天開頭先設定今天要達成的目標，結尾也有反思回顧，若需要會有執行結果，而這也是我的學習路程
於此，我設計文章格式為：

• 今日目標
• 看完文章您將學到什麼
• 內文(關注概念介紹或將提到的程式原理說明)選配
• 實際操作或程式撰寫選配
• 反思回顧
• 參考資料

讓我們一起藉由每天的反思結果迭代到隔天，
讓這30天持續進步

今日目標

規劃這30天文章編排內容

看完文章您將學到什麼

了解經過這30天你將學到什麼

內文

因為Python已經有很多先輩介紹過了，這邊大概花5天讓大家回顧撰寫環境與Python，15天了解機器學習跟kaggle，剩下10天理解深度學習

這樣總共有三個階段任務

第5天

用Python寫Conwey's game of life

第20天

完成Kaggle入門Titanic

第30天

結論與回顧學習路程

而有幾個大架構

第3天

Python套件與大架構介紹

第6天

機器學習Kaggle Titanic介紹

第21天

深度學習介紹

逐日簡介

Day1

工欲善其事，必先利其器-Anaconda
jupyter notebook,nbextension,sklearn

Day2

學習python基礎語法

Day3

Python可以做什麼？
套件與大架構介紹

Day4

Spyder，套件安裝

Day5

讓我們來創造生命吧-Conwey's game of life

Day6

進入機器學習範圍，但太廣，kaggle titanic導向，並切割征服
https://github.com/eric999j/Kaggle-Titanic/blob/master/kaggle_titanic/kaggle-Titanic(Feature%20Selection0.82296).ipynb

Day7

引入所需模組與必要的資料集

Day8

程式撰寫

Day9

查看資料

Day10

程式撰寫

Day11

分析資料

Day12

程式撰寫

Day13

特徵工程,建模,訓練,預測Part1

Day14

特徵工程,建模,訓練,預測Part2

Day15

特徵工程,建模,訓練,預測Part3

Day16

程式撰寫

Day17

產生csv上傳

Day18

程式撰寫

Day19

機器學習神器XGBoost
https://github.com/eric999j/Kaggle-Titanic/blob/master/kaggle_titanic/kaggle-Titanic(XGBoost0.81818).ipynb

Day20

程式撰寫

Day21

進入深度學習範圍

Day22

Dataflowr deep learning courses課程介紹與colab
https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html

Day23

Hands-on tour to deep learning with PyTorch-Day1

Day24

Hands-on tour to deep learning with PyTorch-Day2

Day25

Hands-on tour to deep learning with PyTorch-Day3

Day26

Hands-on tour to deep learning with PyTorch-Day4

Day27

Hands-on tour to deep learning with PyTorch-Day5

Day28

CNN, RNN

Day29

CV, NLP

Day30

回顧一下深度學習跟學習路程吧

最後業配一下我的主頁，歡迎來認識我(ﾟ∀ﾟ)

https://eric999j.github.io/