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2018年6月22日 · 大數據文摘. 2018-06-22. 分享本文. 【我們為什麼挑選這篇文章】我不懂高深的數學，但是我知道我們身邊無不圍繞數學的產物。 數學基本上影響了歷史以及世界的進程。 無論你是想要增加邏輯能力、想要另一個角度洞察世界，可以看看這六本入門書。 或許會發現害怕數學根本就是在怕虛無縹緲的牆上黑影。 你可以不用是數學系也可以深深為數學的力量著迷。 （責任編輯：陳伯安） 比世界杯選球隊更難的，是選擇一個合適的大學專業。 轉眼又到了選專業的最後關頭，不管你最終從事什麼領域的工作，「數學」一直是個聽起來艱澀，但值得一看的選擇。 在決定之前，不妨讀讀這六本不容錯過的數學入門書。 或許，它們會影響你的思維方式和處事風格，也許還會影響你大學選擇什麼專業，進而影響一生。 畢竟，數學是人類的最高共識。
2017年8月21日 · 這是網上最好的機器學習與計算機視覺課程。 1.4 Google 講深度學習. 整個課程大約耗時三個月，導師為 Google 首席科學家 Vincent Vanhoucke，以及 Google Brain 的技術負責人 Arpan Chakraborty。 在這個課程中，將會教授深度學習的原理、設計可以從覆雜的大型數據集學習的智能系統、訓練和優化基本的神經網絡、CNN、LSTM 等。 選修課。 你可以只看其中練習的部分。 1.5 CS224d：面向自然語言處理的深度學習. 總共17個小時。
2017年2月24日 · 國立編譯館 統一編印課本時期. 民國51年 ，教育部順應世界教育潮流，修訂課程標準。. 歷史課本只寫到台灣光復，隻字未提「二二八事件」。. 左：民國51年歷史教科書：右：民國60年歷史教科書。. （中央社記者李怡瑩翻攝）. 民國51年國編版歷史課本 ...
2019年11月15日 · 2019-11-15. 分享本文. 【為什麼我們要挑選這篇文章】對一個不時需要加班的上班族來說，實在沒時間上課取得機器學習相關經歷。 這些人通常在家自學、看書、看影片，但卻不一定有效。 一位 22 歲數據科學家從零開始自學，他最推薦哪些學習資源？ 新手趕快存起來！ （責任編輯：陳伯安） 本文經 AI 新媒體量子位（公眾號 ID：QbitAI）授權轉載，轉載請聯繫出處. 作者：量子位／曉查. 厭倦了現在的工作，想轉行做數據科學，但是卻沒有電腦專業的相關學歷，應該怎樣才能入門？ 這類的教程已經有很多。 最近一位 22 歲的數據科學家 Dario，以自學經歷中用到的資源告訴你，如何從零開始學習數據科學。 所謂從零開始自學，是針對那些可以自主學習在線課程和閱讀書籍，卻沒有上班之餘接受課堂教育的人士。
2016年4月13日 · 《TO 導讀》：自學程式設計已成為風潮，不僅坊間教材眾多，只要連上網路，還有無限多的學習資源能接觸。 但是資源豐沛代表的也是龐雜混沌，選擇自學的初學者也容易因此迷失方向。 事倍功半還算事小，更可能就這樣失去了自學的動力。 本文作者雖然是文組學生，但自學程式已有十年經歷，工作也與程式相關。 他根據自身經驗分享自學心得，以下由作者第一人稱描述。 前言. 從國中開始自學程式到現在，已經有十年了，所以我應該算是個資深的自學者吧 XD。 有滿多心得想跟大家分享，這篇主要是分享一些我認為初學者可以參考的學習方向.
2017年5月10日 · 【我們為什麼挑選這篇文章】本文作者 Daniel Jeffries 針對五本兼具理論與實務的書籍，推薦給不同需求、不同經驗的深度學習者，以期大家在買書前作為參考，依序閱讀。 （責任編輯：楊侑陵） （以下以 Daniel Jeffries 第一人稱撰寫） 多年來，由於實驗室研究和現實應用效果之間的鴻溝，少有人持續研究人工智能，AI在很多領域停滯不前。 然而近兩年，AI 在一些領域陸續有了重大突破，像是圖像識別、自動駕駛、Alpha Go 等等。 許多八九十年代的算法，因為硬體速度慢和缺乏數據等原因而不再被使用。 而現在，受眾多大數據和大規模並行芯片的支持，這些算法終於初見成效。 在過去的一年多時間裡，研究人員競相出版專著，以滿足讀者對深度學習知識的渴求。
2018年6月1日 · 這本在線書，分為兩個部分—— ·神經網絡，一種唯美的、從萬物生長中汲取靈感的編程範式，讓計算機能夠從數據中學習。 · 深度學習，一系列強有力的技術，讓神經網絡壯大起來。 神經網絡加深度學習，可以給許多問題找到更好的解決方案，在圖像識別、語音識別以及自然語言處理中，皆有用武之地。 此書涵蓋的是，大量的核心概念。 傳送門： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 3. Think Bayes. 作者 Allen B.Downey. 這本書講的是，怎樣用計算方法處理貝葉斯統計。 作為 Think X 系列的一員，此書的思路是，如果你會編程，就可以用這項技能來學習其他科目了。 大多數講貝葉斯統計的書，用的都是數學符號，也是以數學概念為脈絡走的。
