手把手教你玩AI(人工智慧與數理邏輯跨領域實作工作坊)
Table of Contents
2. 第1週：工欲善其事: 工具套件簡介
- 內容：資料處理會用到的工具套件，如、C資料如何影響AI模型的表現，學習資料清理、轉換、特徵選擇等技術，為AI訓練做好準備。
- 涵蓋範疇：Pandas、Numpy、Matplotlib、BeautifulSoup、Gradio、Streamlit、Pyinstaller、Tkinter
3. 第2週：數據的魔法：從雜亂到精準
- 內容：資料如何影響AI模型的表現，學習資料清理、轉換、特徵選擇等技術，為AI訓練做好準備。
- 涵蓋範疇：資料預處理
4. 第3週：分類與迴歸
- 內容：介紹AI如何做出「分類」決策，模擬AI如何像人類一樣作出預測，探索不同的決策模型。
- 涵蓋範疇：分類與迴歸
5. 第4週：發掘隱藏的真相
- 內容：當AI沒有指引時，如何學習數據中的模式？探索如何在沒有標籤的情況下，AI依然能找到隱藏的關聯。
- 涵蓋範疇：非監督式學習
6. 第5週：遊戲中的智慧：AI如何自學成才
- 內容：從遊戲的角度看AI，如何通過自我嘗試和錯誤修正來學習最佳策略，像是在打遊戲一樣學習。
- 涵蓋範疇：強化學習
7. 第6週：大腦的靈感：模仿人類神經元
- 內容：深度學習的核心概念，類神經網絡如何模仿人腦運作，理解多層次網絡如何從數據中提取出高階資訊。
- 涵蓋範疇：深度學習與CNN
8. 第7週：語言的未來：機器如何聽懂我們的話
- 內容：語言模型及其應用，探索AI如何理解與生成語言，並應用在對話機器人、翻譯等情境中。
- 涵蓋範疇：語言模型與自然語言處理