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2024年2月22日 · 你會學習如何拆解問題，一步一步找到最有效的解決方法。 學習運算思維也有助於了解電腦的運作模式，也就是電腦如何「思考」和執行指令。 有了這些知識，你就更能有效運用科技解決問題。
2023年7月25日 · OBJECTIVE：具體的事實，做了哪些事情、看到與觀察哪些事情. REFLECTIVE：感受與反應，在當下直接的感受、反應與印象深刻的地方. INTERPRETIVE：事後詮釋與分析，試著解釋與分析事實與自己的感受. DECISIONAL：訂定目標與下一步，找出下一步可應用、執行與改善的地方. AC 學生 David 的實際 ORID 評估. Objective 客觀、事實. Objective: DOM實戰操作. 八月之前，對於DOM操作僅有知識上的學習，只有照著其他線上教學影片跟著老師coding的經驗。 第一週的”複習DOM”真的在實戰中操演很多次，到學期後半時，目前操作到的DOM的邏輯已經寫入我的腦海中。 Reflective 感受、反應.
2023年5月25日 · 內容目錄. 什麼是資料結構 (Data Structure)？ 為何要學習資料結構？ 資料結構主要類型. 1. 陣列（Array） 2. 連結串列（Linked List） 3. 堆疊（Stack） 4. 佇列（Queue） 5. 樹（Tree） 6. 圖（Graph） 資料結構和相關演算法與例子. 1. 陣列（Array）相關演算法. 2. 連結串列（Linked List）相關演算法. 3. 堆疊（Stack）相關演算法. 4. 佇列（Queue）相關演算法. 5. 樹（Tree）相關演算法. 6. 圖（Graph）相關演算法. 7. 哈希表（Hash Table）相關演算法. 對於剛踏入軟體開發領域的新手而言，「資料結構」是一個不可或缺且基礎的概念。
一、找到自己工作/職涯的意義. 二、設定職涯目標：10 年後，我會在哪裡？ 定期檢視自己的成長. 有了目標，更要有計劃！ 三、透過導師/貴人 探索更寬廣的世界. 建立 Mentor 人脈. 四、得到他人幫助 自己也成為貴人. 結語：讓心中的「羅盤」帶你通向職涯目的地！ 十年後的你，想在哪裡工作？ 達到什麼成就？ 現在的你，該如何投資自己、培養優勢？ 為了幫助學程式的學員們找到理想職涯，ALPHA Camp 舉辦了線上職涯座談，邀請到 Jumpstart Global 共同創辦人 Rosa，傳授如何確立職涯目標、培養自己，預約未來理想職涯！ 開啟新職涯！ 3分鐘小測驗，找到你的程式自學入口. 「跨領域」是 Rosa 的職涯寫照。
- 機器學習 Machine Learning
- 深度學習 Deep Learning
- 機器學習的應用
- 機器學習熱門工具
機器學習 Machine Learning （簡稱ML）是AI人工智慧的一門科學，主要研究電腦如何透過運用大量數據資料或過往的經驗，以演算法訓練、學習、改進以達到最佳化的效能，做出更好的分類、判斷和分析。 隨著硬體計算能力越來越強，數據搜集越來越多，機器學習持續技術的進步以及在商業上的廣泛應用，我們的生活會持續被運用數據學習的電腦給深刻影響著。 機器學習會運用不同類型的學習方式，根據資料的性質和希望獲得的結果，主要分為四類方法：監督式學習、非監督式學習、強化學習和半監督式學習。
深度學習 Deep Learning 是機器學習的分支，大多數的深度學習模型是基於多層神經網絡 Neural Network 模擬人腦的工作方式，演算法在數據中自行在每層挑選哪些特定的特徵是相關再進行分析，隨著數據量越大，深度學習能夠每次對其結果進行改進。 在從事機器學習時，一開始會從收集數據並清理整合的準備開始，接著將數據轉換成可以餵給模型的格式，並萃取出有意義的特徵，接著選擇適合你預期目標的模型後開始訓練。並用一些指標來評估模型並作參數的調整，接著Input更多的數據來測試模型，然後作出Output預測。 深度學習是機器學習的子集，機器學習是透過工程師在訓練數據的input與output給予一定程度的指導，讓機器從累積的訓練數據中學習後得出最佳解。深度學習則是以人腦的神經網絡...
圖像識別：Image Recongnition是最常見的 ML 應用，你在Facebook、Google上的照片能透過算法自動識別你的好友作為標記。或是用在醫療上判斷病人X光片是否有病變跡象。語音識別：Voice Recongnition可以識別語音將其轉換成文字，像是 Google Home、Siri這種語音助理服務，就是最常見的案例。預測分析：透過機器學習能將獲取到的數據分類，例如預測借款者的違約風險，判斷有哪些特質的人會是高風險者，有越多數據就能越準確。推薦系統：或是從收集到的數據判斷這名電商App的用戶現在想要買什麼東西，可以接受的價格是多少，推薦給這個客戶更符合他需求的產品。或是社群軟體更了解你的喜好與行為模式，推送給妳相關的廣告。或是交友軟體配對時，推給更適合你的菜。TensorFlow：TensorFlow 提供了一個有助於機器學習的JavaScript 庫。API 將幫助您構建和訓練模型。2024年4月17日 · 更新頻率：約每季一支 前三個頻道都是較推薦給 GenAI 的新手以及非工程師背景讀者觀看的 YouTube 頻道，但對於想要更深入理解 GenAI 的脈絡和原理，甚至是程式碼如何架構的讀者，則推薦收看 Andrej Karpathy 的頻道。
2023年8月16日 · 一、將一套程式課程拆分為每週進度. 二、每週一 快速掃瞄本週要學習的內容. 三、規劃平日、週末的學習時間 確實遵守. 平日也要學習！ 預留時間寫程式作業、溫習觀念. 四、設好求救停損點 別糾結太久！ 五、適度休息 給自己一些彈性. 做好時間管理 每週看見自己的成長！ 線上學程式 對很多人而言，就像健身、學英文、新年新希望一樣，一頭熱血地買了課程後，用功了幾天就不了了之。 想上實體班？ 但擔心自己一旦加班就會缺課，或是中間跟不上，後面的課就鴨子聽雷。 無論是線上課程還是實體課程，要達到「有效學習」，這兩大關鍵缺一不可： 穩定、持續地投入學習. 來自專業的回饋，讓你看見自己的進步以及盲點，更有動力持續學習. 再便宜的線上課程，買了卻不看，一樣是浪費錢。
