全民瘋AI系列

第12屆iT邦幫忙鐵人賽

前言

本系列教學將介紹常見的機器學習演算法，最後再將所學套用在實際案例。例如AI模型的前後串接，以及API伺服器部署技巧。此外每一個演算法中附帶程式教學，大家可以透過手把手實作，不僅能夠了解演算法概念，同時也能了解程式實作技巧。此系列將以影片教學方式呈現，未來也會陸續將此系列內容整理成電子書貢獻給大家，希望這30天的教學中能夠讓大家收穫滿滿！

此系列教學適合誰?

• 了解 Python 程式語言
• 想動手實作AI預測模型
• 對資料分析與預測有興趣
• 想了解AI模型如何成後端整合與部署

系列文章內容規劃

• 認識AI
• 機器學習 (常見演算法介紹)
• 深度學習 (DNN、CNN)
• 模型後端API架設與部署
• 前後端整合概念

開發環境

本系列教學將採用 Google Colab 雲端服務進行 Python 語言的模型訓練，或是可以使用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 在本機端執行。網頁前端將使用 Visual Studio Code 當然你也可以用你熟悉的開發環境例如 ： Sublime 、 Atom、Vim。

前置作業資源

以下是我之前撰寫的文章，各位可以參考哦！

Anaconda 介紹及安裝
動手做一個機器學習 API
使用Heroku部署機器學習API

關於作者

現今台灣人工智慧學校AI工程師，熱衷網頁前後端整合發與AI演算法開發。希望藉由鐵人賽，將所學貢獻出來提升臺灣在AI領域的資源。

@andy6804tw

本系列教學簡報 PDF & Code 都可以從我的 GitHub 取得！