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致理 磨課師
and
德威 蔣
學好程式設計，光解說程式語法是不夠的。
若能善用學習理論，行為心理學和知識管理科技，就能用最少的力氣，最快的速度，學會最關鍵的程式技術。
課程內容包含：
高效學習的方法、跨越學習障礙的心理策略、知識管理工具介紹、打好資料科學的基礎，學會資料處理和資料視覺化的基本概念、
高效學習Python程式設計與機器學習的策略、機器學習最重要經典範例和程式設計套路。
【結業標準】閱讀線上影音教材及參加課程測驗，全部完成者可取得完課證明。
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OpenCourser.com/course/j46cmm/Luo
What's inside
Learning objectives
- 高效學習的方法
- 跨越學習障礙的心理策略
- 打好資料科學的基礎，學會資料處理和資料視覺化的基本概念
- 高效學習python程式設計與機器學習的策略
- 如何在最短的時間內，找到並學會最關鍵的技術，立刻啟動程式人生
- 高效學習的方法
- 跨越學習障礙的心理策略
- 打好資料科學的基礎，學會資料處理和資料視覺化的基本概念
- 高效學習python程式設計與機器學習的策略
- 如何在最短的時間內，找到並學會最關鍵的技術，立刻啟動程式人生
Syllabus
第一單元 程式設計與AI基本概念介紹
1-1 課程內容概述
1-2 AI簡史
1-3 AI關鍵單位及人物
Read more
Syllabus
第一單元 程式設計與AI基本概念介紹
1-1 課程內容概述
1-2 AI簡史
1-3 AI關鍵單位及人物
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程式碼位置：
https://github.com/tewei0328/AI?files=1
Traffic lights
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause and
possible dealbreakers
Introduces core concepts in AI history, key figures, and machine learning, providing a foundational understanding of the field
Emphasizes efficient learning methods, psychological strategies to overcome learning obstacles, and knowledge management tools, which can accelerate skill acquisition
Covers fundamental data science concepts, including data processing and visualization, which are essential for working with AI and machine learning
Focuses on efficient strategies for learning Python programming and machine learning, which are valuable skills in the field of AI
Includes practical examples and programming patterns for machine learning, which can help learners apply their knowledge to real-world problems
Uses Python and libraries like scikit-learn, mlxtend, and Plotly, which are standard tools for data science and machine learning
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Reviews summary
程式應用與ai的獨特學習入門
根據學員表示，這門「邏輯思考應用：4.程式應用與AI」課程被視為一個valuable starting point (positive)，特別適合希望將邏輯思考與程式設計及AI應用結合的學習者。課程提供了一個unique blend (neutral) 的學習方法，融合了高效學習策略與Python程式設計及AI基礎知識。許多學生認為課程內容對於初學者來說是a solid introduction (positive)，尤其在Python fundamentals (positive)、data processing (positive) 和data visualization (positive) 方面提供了清晰的講解和practical examples (positive)。然而，課程的machine learning section (warning) 普遍被認為是less in-depth (warning)，僅限於基本概念和模型的概覽。一些評論指出，儘管課程結構良好且涵蓋範圍廣，但若對程式設計完全沒有basic programming background (warning)，可能會感到學習曲線較陡。此外，課程提供的extended learning resources (positive) 和structured syllabus (positive) 受到學員好評。整體而言，這門課程為有興趣進入程式與AI領域的學員提供了一個comprehensive overview (positive)，但對於追求deep technical expertise (negative) 的進階學習者，這門課可能僅僅是the first step (neutral)，需要後續補充學習。
提供了許多寶貴的進修方向和參考。
"課程最後介紹的延伸學習資源非常有用，知道接下來可以學什麼。"
"提到吳恩達老師的課程，給了我明確的進修目標。"
"很高興能了解到School 42，這是之前不知道的資源。"
融合學習技巧與程式學習方法。
"從來沒想過可以用學習理論來學程式，這個角度很特別也很實用。"
"課程不只教程式，還教你怎麼學好程式，非常有價值。"
"這種方法論的導入，讓程式學習變得沒那麼枯燥。"
程式碼示範與應用幫助理解和實踐。
"課程中的程式碼範例可以直接運行，幫助理解概念。"
"股價分析的專案很有趣，學到了如何將理論應用到實際數據。"
"透過實際操作colab和GitHub，學會了常用的工具。"
Python與資料科學的良好入門點。
"Python的基礎講得很清楚，資料處理和視覺化的示範很實用。"
"作為資料科學的敲門磚很不錯，學到了pandas和matplotlib的基本用法。"
"學完這個單元，我已經能自己讀取和處理簡單的數據了。"
課程進度對零基礎者可能有挑戰。
"如果之前完全沒寫過程式，學起來會有點吃力。"
"課程進度對新手可能有點快，最好先學點Python基礎。"
"老師假設我們已經懂一些基本語法了，對於零基礎的人不太友善。"
機器學習部分內容較為基礎和概覽。
"課程對機器學習的介紹比較 поверхностный (superficial), 主要停留在決策樹。"
"機器學習這塊感覺只是帶過，希望能有更多模型和演算法的講解。"
"雖然介紹了sklearn，但實際應用和調參的內容很少。"
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in 邏輯思考應用：4.程式應用與AI with these
activities:
複習Python基礎知識
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複習Python的基礎語法和資料結構，為課程中的資料科學和機器學習應用打下堅實的基礎。
Browse courses on
Python
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-
回顧Python的變數、迴圈和函數。
-
練習使用列表、字典等資料結構。
-
完成一些簡單的Python練習題。
閱讀《Python資料科學學習手冊》
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閱讀本書可以深入了解Python在資料科學中的應用，並學習如何使用相關套件進行資料處理和視覺化。
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Python Data Science Handbook: Essential Tools...
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-
閱讀本書的NumPy和Pandas章節。
-
學習使用Matplotlib進行資料視覺化。
-
了解Scikit-Learn的基本概念和應用。
建立一個簡單的資料視覺化專案
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透過實作一個資料視覺化專案，將課程中學到的資料處理和視覺化技能應用到實際問題中。
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-
選擇一個感興趣的資料集。
-
使用Python和相關套件進行資料清理和處理。
-
使用Matplotlib或Plotly建立視覺化圖表。
-
撰寫一份簡短的報告，說明專案的目的和結果。
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
撰寫一篇關於機器學習演算法的文章
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撰寫文章可以幫助鞏固對機器學習演算法的理解，並提高表達能力。
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-
選擇一個感興趣的機器學習演算法。
-
研究該演算法的原理和應用。
-
撰寫一篇清晰易懂的文章，介紹該演算法。
-
加入程式碼範例，說明如何使用Python實現該演算法。
閱讀《統計學習方法》
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閱讀本書可以深入了解機器學習的理論基礎，並學習各種機器學習演算法的原理。
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统计学习方法
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-
閱讀本書的監督學習章節。
-
學習各種分類和回歸演算法。
-
了解模型評估和選擇的方法。
參與開源專案
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參與開源專案可以學習到實際的程式開發經驗，並與其他開發者交流。
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-
在GitHub上尋找一個感興趣的開源專案。
-
閱讀專案的程式碼和文件。
-
提交一個小的程式碼修改或錯誤修復。
-
參與專案的討論和社群活動。
複習Python基礎知識
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複習Python的基礎語法和資料結構，為課程中的資料科學和機器學習應用打下堅實的基礎。
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- 回顧Python的變數、迴圈和函數。
- 練習使用列表、字典等資料結構。
- 完成一些簡單的Python練習題。
閱讀《Python資料科學學習手冊》
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閱讀本書可以深入了解Python在資料科學中的應用，並學習如何使用相關套件進行資料處理和視覺化。
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- 學習使用Matplotlib進行資料視覺化。
- 了解Scikit-Learn的基本概念和應用。
建立一個簡單的資料視覺化專案
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透過實作一個資料視覺化專案，將課程中學到的資料處理和視覺化技能應用到實際問題中。
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- 選擇一個感興趣的資料集。
- 使用Python和相關套件進行資料清理和處理。
- 使用Matplotlib或Plotly建立視覺化圖表。
- 撰寫一份簡短的報告，說明專案的目的和結果。
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撰寫一篇關於機器學習演算法的文章
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撰寫文章可以幫助鞏固對機器學習演算法的理解，並提高表達能力。
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- 選擇一個感興趣的機器學習演算法。
- 研究該演算法的原理和應用。
- 撰寫一篇清晰易懂的文章，介紹該演算法。
- 加入程式碼範例，說明如何使用Python實現該演算法。
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- 學習各種分類和回歸演算法。
- 了解模型評估和選擇的方法。
參與開源專案
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參與開源專案可以學習到實際的程式開發經驗，並與其他開發者交流。
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- 閱讀專案的程式碼和文件。
- 提交一個小的程式碼修改或錯誤修復。
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Career center
Learners who complete 邏輯思考應用：4.程式應用與AI will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
機器學習工程師
機器學習工程師
機器學習工程師負責設計、開發和部署機器學習模型。對於希望成為機器學習工程師的人來說，這門課程可以幫助他們掌握高效學習Python程式設計與機器學習的策略，課程還會介紹機器學習最重要的經典範例和程式設計套路。此外，課程涵蓋資料處理和資料視覺化的基本概念，這對於準備和理解用於訓練機器學習模型的資料至關重要。本課程包括使用sklearn套件分割資料、取特徵，以及使用決策樹模型，這些都是機器學習工作中的關鍵技能，能夠將理論知識應用於實際，對於未來工程師設計和優化模型非常有幫助。
資料科學家
資料科學家
資料科學家運用統計學、機器學習和視覺化技術，從大量資料中提取有價值的見解。這門課程可以幫助有志成為資料科學家的人，學會資料處理和資料視覺化的基本概念，這是資料科學的基礎。此外，課程還介紹了高效學習Python程式設計的策略，Python是資料科學領域最常用的程式語言之一。課程涵蓋如何使用Python進行資料處理和視覺化，以及如何使用機器學習套件，這些技能對於資料科學家來說至關重要。特別是課程中股價資料的處理和視覺化，能讓學習者更快上手真實的資料分析工作。
資料分析師
資料分析師
資料分析師負責收集、清理和分析資料，以幫助組織做出更好的決策。這門課程可以幫助希望成為資料分析師的人打好資料科學的基礎，學會資料處理和資料視覺化的基本概念，這是資料分析工作的核心技能。課程還介紹了Python在資料科學中的應用，以及如何使用Python進行資料處理和視覺化。尤其是課程中關於股價資料的分析和視覺化，能幫助資料分析師更好地理解和呈現財務資料。此外，課程還涵蓋了機器學習的基本概念，這對於進行更深入的資料分析非常有幫助。通過本課程，資料分析師可以利用Python工具更有效地處理和分析複雜的資料集。
人工智慧研究員
人工智慧研究員
人工智慧研究員致力於開發新的人工智慧算法和技術。這門課程對於有志於成為人工智慧研究員的人來說，可以幫助他們了解人工智慧的歷史和基本概念，課程還介紹了機器學習的基本原理和重要範例，是研究的基石。更重要的是，課程強調高效學習的方法和跨越學習障礙的心理策略，這對於需要不斷學習和探索新技術的研究人員來說至關重要。此外，課程內容涵蓋了程式學習重點人物的介紹，可以幫助學習者更快地進入人工智慧的研究領域，並從這些人物的經驗中學習。
軟體工程師
軟體工程師
軟體工程師從事軟體應用程式的設計、開發和測試。對於希望成為軟體工程師的人來說，這門課程可以幫助他們高效學習Python程式設計，Python是一種廣泛應用於軟體開發的程式語言。課程還介紹了GitHub程式碼共享平台的使用，這對於協作開發軟體至關重要。此外，課程內容還包括問題導向式學習，這有助於工程師解決在軟體開發過程中遇到的實際問題。尤其課程中關於程式學習重點人物的介紹，可以幫助工程師從他人的經驗中學習，提升自己的程式設計技能。軟體工程師可以透過本課程學習到高效學習程式設計的方法，以及如何運用Python解決實際問題。
商業智慧分析師
商業智慧分析師
商業智慧分析師運用資料分析和視覺化技術，向管理階層提供洞察見解，以利決策。對於希望成為商業智慧分析師的人來說，這門課程可以幫助他們打好資料科學的基礎，學會資料處理和資料視覺化的基本概念，這對理解和呈現商業資料至關重要。課程還介紹了Python在資料科學中的應用，以及如何使用Python進行資料處理和視覺化，這些技能能讓分析師更有效地處理和呈現商業資料。商業智慧分析師可以利用本課程學到的資料處理和視覺化技能，更好地理解商業資料，為管理階層提供有價值的洞察見解。
金融分析师
金融分析师
金融分析師分析財務資料、提供投資建議。對於希望成為金融分析師的人來說，這門課程可以幫助他們學習Python程式設計在資料科學中的應用，特別是股價資料的處理和視覺化。課程涵蓋如何從GitHub程式碼共享平台獲取程式碼，以及如何使用Python進行資料處理和視覺化，這些技能能讓分析師更有效地處理和分析財務資料。金融分析師可以利用本課程學到的資料處理和視覺化技能，更好地理解財務資料，並提供更準確的投資建議。課程中，使用Stocker套件預測股價走勢，對金融分析師而言非常實用。
演算法工程師
演算法工程師
演算法工程師負責設計和優化演算法，以解決各種計算問題。對於希望成為演算法工程師的人來說，這門課程可以幫助他們學習機器學習的基本原理和重要範例，這些是演算法設計的基礎。課程涵蓋如何使用sklearn套件分割資料、取特徵，以及使用決策樹模型，這些技能對於演算法工程師來說至關重要。而且學習跨越學習障礙的心理策略，能協助克服演算法設計中的挑戰。演算法工程師可以利用本課程學到的機器學習和演算法設計技能，更有效地解決各種計算問題。
研究科学家
研究科学家
研究科學家進行實驗、分析資料並撰寫報告。對於希望成為研究科學家的人來說，這門課程可以幫助他們學習高效學習的方法和跨越學習障礙的心理策略，對於需要不斷學習和探索新技術的研究人員來說至關重要。課程涵蓋打好資料科學的基礎，學習資料處理和資料視覺化的基本概念，有助於研究人員更有效地分析實驗資料。本課程分享了如何善用GitHub程式碼共享平台，能讓研究科學家從中獲取有用的程式碼資源，提升研究的效率。
产品经理
产品经理
產品經理負責定義產品需求並領導產品開發團隊。對於希望成為產品經理的人來說，這門課程可以幫助他們了解人工智慧的基本概念，這對於開發人工智慧相關的產品至關重要。課程還介紹了問題導向式學習，這有助於產品經理更好地理解用戶需求並定義產品規格。產品經理可以利用本課程學到的人工智慧知識和問題導向式學習方法，更有效地開發出符合市場需求的產品。課程中強調的行為科學，可以幫助產品經理更深入了解使用者行為，從而設計出更貼近使用者需求的產品。
專案經理
專案經理
專案經理負責規劃、執行和完成專案。對於希望成為專案經理的人來說，這門課程可以幫助他們學習知識管理工具的介紹，這對於有效地管理專案資料至關重要。課程還介紹了Google協作平台的使用，有助於專案團隊更好地協作。專案經理可以利用本課程學到的知識管理和協作技能，更有效地管理專案，確保專案按時按質完成。課程中關於高效學習的方法，能幫助專案經理快速掌握專案相關的知識和技能。
顾问
顾问
顧問為客戶提供專業建議，協助解決問題。對於希望成為顧問的人來說，這門課程可以幫助他們學習高效學習的方法和跨越學習障礙的心理策略，面對客戶提出的各種問題，顧問需要快速學習和掌握相關知識。課程涵蓋資料處理和視覺化的基本概念，讓顧問可以更有效地分析客戶的資料，提供有價值的建議。顧問可以利用本課程學到的高效學習和資料分析技能，更好地為客戶提供專業的服務。
技術顧問
技術顧問
技術顧問專注於為客戶提供科技相關的建議。對於希望成為技術顧問的人來說，本課程說明使用Python的理由、Python環境介紹、簡介colab，能幫助他們更好理解AI領域現況。課程還介紹了GitHub程式碼共享平台，這對於技術顧問來說非常有幫助，他們可以從中獲取有用的程式碼資源，並應用於客戶的專案中。技術顧問可以利用本課程學到的Python程式設計和GitHub資源，更好地為客戶提供技術方面的建議和服務。
產品行銷經理
產品行銷經理
產品行銷經理負責規劃和執行產品的行銷活動。對於希望成為產品行銷經理的人來說，這門課程中關於人工智慧的基本概念介紹，對推廣科技產品相當有幫助。課程中機器學習的簡介，讓行銷經理更能理解產品的技術特性。產品行銷經理可以利用本課程學到的人工智慧知識，更有效地制定行銷策略，並將產品推廣給目標客戶。
業務開發經理
業務開發經理
業務開發經理負責尋找新的商機並建立合作夥伴關係。對於希望成為業務開發經理的人來說，課程中提及的AI簡史，可以幫助他們了解人工智慧產業的發展趨勢。課程分享善用GitHub程式碼共享平台的方式。業務開發經理可藉此尋找潛在的合作夥伴，並建立互利的關係。透過理解AI的發展，他們可以更有效地開發與AI相關的業務，並為公司帶來新的增長機會。
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that we think will supplement your
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develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
邏輯思考應用：4.程式應用與AI.
本書深入探討了Python在資料科學中的應用，涵蓋NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn等核心套件。它提供了豐富的範例和實作，有助於理解資料處理、視覺化和機器學習的原理。本書既可以作為學習資料科學的入門教材，也可以作為Python資料科學的參考手冊。本書能有效補充課程內容，加深對資料科學的理解。
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本書是機器學習領域的經典教材，深入探討了各種機器學習演算法的原理和應用。它涵蓋了監督學習、非監督學習和半監督學習等主題，並提供了大量的數學推導和實例分析。本書適合有一定數學基礎的讀者，可以幫助深入理解機器學習的本質。本書可以作為課程的補充閱讀材料，加深對機器學習的理解。
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