讀書會簡介
大家好，這是我和立諭發起的讀書會，這個讀書會的目的是希望透過討論及分享來學習Machine Learning + Deep Learning，希望大家以後不要失業(來自東森的提醒)
先備知識
- 微積分(微分吧)
- 線性代數(向量輸入後的傳導及運算)
我們這學年的進度大致簡單介紹如下(暫定)
上學期
- 一開始先帶大家入門程式，但還不確定要從 Keras 或是 TensorFlow 入手
- 之後大家就每周做個作業，然後也要看個課程
- 課程方面應該以李宏毅的 Machine Learing 為主，他的課有以下特點
- 強調無痛入門，而且涉及的領域很廣，圖像及語音辨識、語意分析等等
- 上課方式有趣，基本上不會有枯燥的感覺
- 更重要的是李老師上課講的都是很新的內容，總之入門真的推薦
- 實作方面的資源很多，再慢慢介紹
- 大家有時間的話可以報名一些比賽，例如黑克松或是 Kaggle
- 討論實作上的技巧、觀念及問題
- Scikit-Learn (機器學習 ML 套件)，比較次要，
但還是希望大家能大致了解，下學期的多變量會輕鬆許多
寒假
寒假大家可能很忙，但希望大家還是能撥點時間看些相關的東西
- 林軒田的機器學習基石跟技法
- 蠻理論的不過大家是碩士會理論應該的所以還是硬著頭皮看吧
- 講的東西其實都蠻原始的，有些東西其實已經沒人在用了
- 但是起源的東西我覺得聽一聽多少會有幫助
- 可能會聽到崩潰，應該是我太笨(可能只有AI真正懂)
- 聽說其實作業超爆難(by 資科-劉昭麟教授)
- 但是大家也不用寫作業，就大家自己看一看就好(吧)
下學期
碩一下課業會挺重的，但好像也還好，
多變量這門課如果上學期有在讀書會學到東西其實應該會蠻輕鬆的
- 論文探討，如果是很新的希望我們能把它實作出來看看
- 期望大家有找到自已想做的項目，我們很樂意一起討論或是提供幫助，
最好的情況是你們可以指導我們嘻嘻