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Note：上圖為更新於 2024/08/04 的社團封面，設計理念：
俗話說：「書中自有黃金屋」 ，而這裡使用藍色取代了原本的黃金屋
書本當中的藍色，同時象徵著兩件事情：
AI 領域的知識藍海
科技領域當中的技術墨水
期盼各位可以與我們在 AI 領域的藍海中，揮灑技術墨水，不斷成長茁壯！
📢 課程已於 2023 年 10 月 16 日更新「生成式 AI 特輯：讓 ChatGPT 幫我們一起寫程式！」單元。
斜槓青年當道，AI 產業勢在必行
在斜槓潮流中，上班族追求業外收入，期待更好的職場發展契機 ; 而學生們嘗試求學創業，培養未來就業競爭力。近年來，斜槓成為全球人才發展的新趨勢，培養第二專長、發展多重事業已經成為流行。在本身專業領域中結合其他領域的知識與技術，不但可以提升個人的競爭優勢，實現自我價值，更能打造與眾不同的創新契機。
在選擇想要發展的斜槓技能時，除了個人興趣外，產業趨勢與潛力是重要的考量因素， AI 正是近年來最具代表性的科技話題，而且也是許多人想要發展卻無從下手的領域。因此，本課程將鎖定 AI 初學者，從零打造人工智慧斜槓人才。
系統性、全方位 AI 學習
沒有程式背景也能入門的全方位 AI 教學一般的課程大多專注於 AI 的某項特定領域學習，例如單獨學習資料分析或機器學習。為了讓沒有程式背景的學習者加速學習人工智慧，AI . FREE Team 推出系統性、全方位學習 AI 各領域應用的課程，為學習者鋪設更完整、cp 值更高、更實務的學習之路。
職場上班族
身為上班族，希望可以培養工作專業以外的技能、拓展專業能力範圍，卻不曉得自己該從何開始嗎？這堂課可以幫你深入淺出了解 AI 的基礎概念與其實作應用，課程內容將集中在人工智慧的實務運用範例，使你能夠掌握程式語言帶來的便利性，並在工作場域上能作進一步應用：如資料清理、數據分析、AI 建模預測等技能；不僅與時俱進掌握人工智慧趨勢，結合軟體工具應用，優化行政流程、例行作業，更能培養個人市場競爭力，打造斜槓職涯發展的新契機。
學生
身為學生，你正在探索未來職業規劃，希望能跟著產業趨勢，提升個人競爭優勢嗎？這堂課可以幫你探索資料科學與人工智慧等應用技術，深入瞭解產業趨勢與未來商機，並培養你對於新興科技領域興趣，打造未來就業競爭力；並從諸多技術實作專題中，摸索未來進修規劃、求職意向，同時累積個人專案實作經驗，將課堂的理論、概念學以致用，預先為個人職業生涯發展進行接軌。
手把手實作演練，透過 Kaggle 競賽專案，豐富你的履歷
不光是對初學者友好，課程內容結合產業實務，讓學員擁有 AI 即戰力，加速AI除了理論知識的學習，實戰經驗也是學習 AI 的必經之路。課程中除了穿插許多實戰練習，講師們將帶領學員在具權威性的數據建模、數據分析平台（Kaggle）上參加兩項競賽。
Kaggle 是一個專門為資料科學研究設計，進行資料分析和AI預測競賽的線上平臺，曾和 NASA、維基百科、德勤和微軟等知名企業合作舉辦競賽，最終由出題企業選出的最佳方案，並進行排名。在台灣，許多企業面試 AI 相關領域工作的求職者時，也會使用 Kaggle 上的競賽來出題測試求職者。
對於剛入門AI的初學者來說，獨立參加 Kaggle 平台上的比賽並不容易。因此在本課程中，講師會一步一步、穩紮穩打的帶領學員從帳號設置開始學習，並在兩項專案中取得排名前 35%，讓學員們的履歷更具說服力。
本課程除了 Kaggle 專案競賽，也透過下列 10 個專題實作和課後練習，讓學員們熟悉每個知識點。這些練習和競賽成果都可以豐富學員們的履歷喔！
➢ 專題實作和課後練習分別為：繁體中文手寫辨識、AI 藝術創作、鐵達尼生存預測、Kobe Bryant 投籃分析、消費者喜好分析、房價預測、汽車價格預測、藥品分類、人臉情緒辨識、電影評論輿情分析※ 實作範例：繁體中文手寫辨識（資料集：Traditional Chinese Handwriting Dataset, AI . FREE Team）
最完整的 AI 教學，打造最具系統性的 AI 開發流程
人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）其實是技術的統稱，實際上，AI 包含了資料科學、數據分析、回歸應用、機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺等多項分支。本課程超過 700 分鐘的教學與實作將涵蓋大多數的 AI 資源，讓你在做中學，學中做，激發更多潛能。講師們不僅引導學員踏入 AI 的世界，更帶著大家全面性地探索每一條支脈，讓新手在人工智慧這塊大陸上永不迷路！
※ 實作範例：NLP - 自然語言處理 （資料集: Sentiment Analysis on Movie Reviews, Kaggle）
NLP-自然語言處理是熱門的 AI 應用領域之一，廣泛應用於機器語言閱讀與理解、機器音樂或文章創作、機器翻譯等。比爾蓋茲曾說 : 「NLP 是 AI 的開端，是 AI 皇冠上的明珠。」行銷產業中常見的輿情分析，就是採用 ＮLP 技術。企業會蒐集使用者對產品的反饋意見，從中萃取出商業決策資訊，作為優化的考量。
在這項實作教學中，講師們將介紹幾種常見的 NLP 技術，並透過電影評論的輿情分析，讓機器協助人類處理日常工作與預測未來。
沒有程式背景也能入門的 AI 教學
講師們（AI . FREE Team）的核心價值就是希望帶領所有來自不同領域、擁有不同經歷背景的學員們一起跨入 AI 領域，跟著講師一同點亮人工智慧的技能樹。傳統學制普遍認為 AI 是專屬電機、資工、資管等科系的技能，而在沒有程式開發背景與軟體知識下，AI 是一門高攀不起的學問。然而，實務開發上並不盡然，在瞭解人工智慧運作的背景知識、相關開發工具後，想使用 AI 其實並非難事。
本課程的創新設計，不僅有趣好玩，還能避免學員們產生學習的挫折感，保證你不會上到開始「度估」，每個單元學完都能美化自己人生的履歷表，讓你期待下一課會學到更多。
相信我們，AI is the new sexy.
本課程共分為五大章節：
章節 1～2
從 AI 的基礎概念出發，了解 AI 的產業應用，並介紹產業運用實務與專案實例。接著以數據分析為學習主軸，搭配資料視覺化、探索式資料分析等方式，讓學員清楚瞭解資料的內涵。並且透過數據圖表化，培養個人說故事的能力。
➢ 章節一 內容包含：AI 介紹、Anaconda、Google Colab、Github 使用教學、Python 基礎教學➢ 章節二 內容包含：資料科學方法論、Kaggle 平台使用教學、資料集介紹、資料分析套件、資料前處理和資料清理、資料視覺化與探索式資料分析※ 資料視覺化、探索式資料分析（資料集: Income Dataset, Mustafa Fatakdawala）
章節 3～5
介紹機器學習的各項理論，包含監督式學習、非監督式學習、隨機森林、支援向量機，接著透過建立模型解決回歸 / 分類等實務問題，帶著學員們實作機器學習專題。
學習完「機器學習」後，講師們將帶領學員們踏入深度學習的部分，介紹深度學習的理論與架構。
最後，將介紹電腦視覺（CV）與自然語言處理（NLP），透過電腦視覺與自然語言處理的技術實作專題，幫助學員快速與 AI 實務接軌。
➢ 章節三 內容包含：機器學習方法論、回歸與分類、回歸模型介紹與實作、分類模型介紹與實作、常見的模型評估指標、模型評估實作➢ 章節四 內容包含：深度學習方法論、深度學習基礎與進階教學、使用 Tensorflow 打造、訓練並測試深度學習模型➢ 章節五 內容包含：深度學習延伸應用、電腦視覺（CV）介紹與實作、自然語言處理（NLP）介紹與實作、大型資料集 AI 專案實作（Walmart 銷量預測）、學習資源介紹※ 電腦視覺實作範例：人臉情緒辨識（資料集: Challenges in Representation Learning: Facial Expression Recognition Challenge, Kaggle）
講師過去曾幫助企業導入 AI 轉型專案，藉由辨識員工臉部細微情緒，預測員工的工作滿意度。此專案將教導學生如何使用 AI 來解讀人臉情緒，讓學生未來能發想更多電腦視覺的相關應用，例如：口罩是否正確配戴的辨識系統。
Kaggle 專案實作
講師們（AI . FREE Team）希望可以透過 Kaggle 專案中複雜龐大的數據，讓學員們學習巨量資料處理，成為獨當一面的資料科學家。桑坦德銀行客戶交易預測
桑坦德銀行提供了 20 萬筆的 Train Data 以及 20 萬筆的 Test Data，希望可以建構出預測模型來了解他們客戶是否在未來可能跟他們進行交易。該競賽是 Kaggle 史上参與人數最多的一場比赛, 有 9000 支隊伍參與，而講師在其中取得名次 291 名（前 3.3%）。
Walmart 銷量預測
由尼科西雅大學主辦，數據集包含有 California、Texas、Wisconsin 三個州的產品類別、部門、倉儲信息等，時間長度 1940 天，品項達 30491 項，是名副其實的"大數據"。競賽目標是希望基於這些數據，預測接下來 28 天 Walmart 的每日銷售量，競賽總參與人數高達 5600 位，講師總成績為第 750 名（前13%）。
課程編排設計與教學方式
以「斜槓 AI 入門教學，競賽實作為履歷加分」為主軸，漸進式地引導學員，內容約 25% 的技術知識解說與 75% 的專案實作應用。
影片主要以螢幕錄影方式進行教學，另依課程需要，使用圖片與文字輔助解說。
每個單元均有練習作業，學員們可多加練習與實作，開課後老師將另外公布 Facebook 社團課程討論區網址（購課同學可以在開課後到「公佈欄」了解加入 Facebook 社團的方法），學員們可以即時提問，交流分享學習成果與心得。
關於AI . FREE Team
斜槓團隊，更貼近我們的生活
AI . FREE Team 成立於 2018 年，秉持著「整合各方學習資源、跨專業領域知識共享」的核心理念，以人工智慧（AI）為研究主題，旨在建立自由、自主的學習文化。
AI . FREE Team 的成員來自學術界、科技業、製造業、電信業、金融業等跨域專業技術人才，熟稔多元的資料科學應用技術，從資料分析、到機器學習與深度學習演算法開發；包含結構性資料分析、自然語言處理與電腦視覺，團隊皆具備豐富的實務經歷與教學經驗。
AI . FREE Team 經歷
2021 AIGO 原住民族 AI 語言傳承 - 特優
2021 法律黑客松 - 佳作
AI 入門課程開設：從 0 到 1 - 探索 AI 時代
第 12 屆 IT 鐵人幫技術文章挑戰賽-【零基礎成為 AI 解夢大師秘笈】
教育部全國大專校院人工智慧競賽（AI CUP）-機器閱讀紀錄 – Rank Top 15%
AI CUP 2020 芒果等級預測
2019 AI 醫療保險區塊鍊黑客松 - ICU 病床預測 - 佳作
AI . FREE Team 社群資源
粉絲專頁：產業趨勢文章 定期發送！
自由學群：技術學習資源 與你/妳共享！
開源專案：資料分析與程式碼實作 讓我們一起點滿技能樹！
關於講師
擅長領域：資料分析、電腦視覺、自然語言處理、AI產品應用開發
Kaggle - M5 Forecasting Accuracy：由 University of NICOSIA 出題，針對銷售額進行預測，總參與人數高達 5600位，講師總成績為第 750名 (前13%)。
ML 100 Marathon 貓狗辨識專案 ：由知名 AI 共學社群 Cupoy 舉辦，總參與人數為 1700名學員，競賽總成績奪得第 17 名 (前 1%)。
GPT-2 互動對話網站開發經驗
繁體中文字集開發（少樣本多標籤，運用 Colab, CNN, Tensorflow.js 等模型）
Jetson Nano - 智慧門鈴實作、無人車實作（碰撞閃避）
擅長領域：機器/深度學習演算法建模、電腦視覺、自然語言處理
Kaggle - Santander Customer Transaction Prediction：由桑坦德銀行出題，針對客戶交易進行預測，總參與人數高達 8701 位，講師總成績為第 291名（前3.3%）。
員工離職預測模型（MLP, RF for Classification）
多光譜影像之臺灣土地使用分類（XGboost, RF, MLP, UNet for Dense Prediction）
海岸監視器偵測系統（YOLOv4 for Object Detection）
實現 MNIST 手寫辨識圖像自動生成（GAN for Image Generation）
尋找病媒蚊孳生源-積水容器影像物件辨識（YOLOv4 for Object Detection）
超解析度成像（SRCNN, ESPCN, SRGAN for Super Resolution）
自駕車魚眼街景影像切割（UNet for Semantic Segmentation）
募資達標 100％ ➢ 解鎖專案範例「電腦視覺專案：模特兒穿搭影像切割」
募資達標 200％ ➢ 解鎖專案範例「自然語言處理專案：GPT-2文字自動生成教學」
募資達標 300％ ➢ 解鎖專案範例「電腦視覺專案：GAN影像自動生成」
募資達標 400％ ➢ 解鎖專案範例「自然語言處理專案：Jukebox 音樂生成」
【募資解鎖活動】規則說明
➢ 募資達成率累計至「課程募資 30 天結束的那一刻」！
➢ 各個專案範例解鎖影片，將於課程上架後 1 個月內提供！獲得 AI . FREE Team 專項證明 ➢
➢ 提供方式：完成課程後，到 Facebook 社團（已購課同學可以在開課後到「公佈欄」了解加入 Facebook 社團的方法）提供完課證明和募資期間購課時填寫的 email，講師們將在一週內核對資料，確認後於 email 發送 AI . FREE Team 專項證明⚠️ 注意事項 FAQ
Q1：購買後，要在哪裡填 email 資訊呢？
A1：按下「馬上預購」後，將導向「付款資訊」頁面，最下方即可填寫聯繫資訊 email，請參考下方附圖一。
Q2：如何確認自己有沒有付款成功呢？
A2：完成購課流程後，請點選「網頁右上方的大頭貼」進入「訂單記錄」頁面，於「訂單狀況」的欄位顯示「完成付款」的訂單即代表付款成功，請參考下方附圖二。
備註：選擇以「超商繳費」或「ATM 轉帳」付款的朋友，在下訂單後也要在規定期限內「完成付款」才算符合資格喔！填寫資訊僅供該次解鎖活動通知使用，Hahow 與老師皆不會將學員填寫的收件資訊做其他用途。附圖一
附圖二
回覆問題
我們誠摯地歡迎學員們在討論區或 Facebook 社團進行提問，互相交流、學習切磋，將有助於提升斜槓技能的養成。每堂課遇到任何問題，請務必在討論區或 Facebook 社團提出，我們會盡快在一周內回覆你的疑問，幫助你在學習路上快速排除障礙。
作業批改
鼓勵學員們分享你們的 Kaggle 成果在作業區或 Facebook 社團，跟大家交流討論，取得更高的成績！而我們每周也將批改一次學員們於課堂中提交的作業。
購買課程，可以加入 Facebook 社團，互相討論 AI 新知識！
開課當天，老師將在「公佈欄」公布 Facebook 社團課程討論區網址，購課同學可以在開課後到「公佈欄」了解加入 Facebook 社團的方法喔！
（請注意：「公佈欄」的 Facebook 社團課程討論區網址只有已購買的同學才看得到唷！）
