【想學程式的你】
不知道該從哪裡碰起程式語言的你，
Python被大家認為是個好學、有龐大AI資源、
開源平台、函式庫支援的程式🙌🏻
麻省理工、加洲柏克萊等頂大也都採用Python✍🏻
作為資訊科學的入門程式語言教學！
或許可以了解一下別人的學習經驗，
再勇敢地跨出第一步吧！
另外，C跟Java也是十分火熱的程式語言✍🏻
期待有一天看到你們的分享！
「
📍在這篇文章中，會分享我在 2021 Spring 在 ccClub Python 讀書會 的上課心得（…）
1. 「紮實程式基礎」（…）
2. 「一起努力的夥伴」（…）
3. 「從 0 到 1 的作品」（…）
從「主題確定」、「使用者體驗流程」、「架設 LINE Bot」、「程式共編」、「畫面美編」、「成果發表」都是由組員一同完成（…）
📍為什麼要學程式？ 為什麼學 Python？
過去在行銷面接觸的多是「內容產製」的工作，但一直希望自己可以多培養「數據分析」的技能（…）在分析數據的過程中，因為自己沒有程式能力，只能用笨重的手法人工處理資料（…）
而 Python 一直都是學程式的必備款（…）面對未來的求職市場，即便是商科學生，從事行銷等工作，會 Python 勢必會比他人更有優勢（…）
📍那 ccClub 的上課方式是什麼？免費／保證金？
「翻轉教室教學法」重練習、有問題直接問
課前：「線上課程」講基礎觀念
課前：5-10 題練習題＋ Medium 講義
課間：講師提點＋進階觀念
課間：課堂練習＋助教協助＋講師解題
課後：限時作業
期末：專案
📍課程完全免費，但收「保證金」，一種對自己負責的態度
（…）目的是讓報名課程的人，是「足夠確定下好決心」來學習的，不是來看看或是三分鐘熱度！（…）
📍怎樣的人可以申請 ccClub？怎麼申請？
申請人「沒有任何限制」！不論是否為台大學生，不論是否為學生，不限任何身份（…）
📍最後，我的小分享
學習程式最重要的是「學習環境」，就跟學外語是一樣的，如果沒有好的學習環境，即便有課程，也很難學的下去（…）而且大家也不一定是專業出生，很多是跨領域／斜槓來的，同時年齡層較相近，溝通起來不會有壓力，就不用怕自己真的程度太差，這裡每個人都是這樣走過來的ＸＤ
」─ #太郎仔 @20_marketing_note
💡 本文選自 #太郎仔
✨全文看這裡：https://www.blink.com.tw/board/post/102742/
✨主頁Linktree有全文連結！
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python ai教學 在 [心得] 自學AI心得- 看板Python - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
各位前輩好
小弟自從一年前開始在本版和DataScience版出沒
漸漸從完全0程式語言基礎，到可以訓練model
受到版上許多人的指引和建議
以下整理這一年多來使用覺得適合初學者的自學資源：
（網誌版本包含連結：https://x60606.pixnet.net/blog/post/300451728）
※什麼人適合讀這篇文章?
. 具有高中數學程度的人（其實也只要會矩陣和向量就可以了）
. 完全沒有程式語言基礎的人
. 有心想自學AI的人，並用於工作領域的人
. 恰好有3-6個月的空閒時間，希望多學一種語言的人
※學習時間大約要多久？
心無旁鶩的全心學習的話，大約一個月可以上手python程式語言
再大約3-6個月可以操作AI機器學習。
之後依應用領域不同自行挑選工具學習。
※第一階段
初學Python 程式語言
推薦書單：
《精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算》Introducing Python
作者：Bill Lubanovic
從安裝下載python 及其相關套件開始教起
用語詼諧幽默，比喻生動有趣
不要被中文標題嚇到了，其實它只是introduce而已。
使用方式：
將內容範例程式碼逐步打過，養成眼到手到的習慣，兩周左右便可撰寫基礎程式碼。
從第一章開始閱讀，練習到第六章即可。
第一個難關：環境建立
初學者最常遇到的困難就是在自己的電腦上安裝編譯軟體，
由於Mac, Windows, Linux各種作業系統安裝方式不盡相同，
時常會遇到書上沒有教的窘境。
因此初學者我推薦上面這本書。
小撇步:
之後如果覺得安裝各種套件很麻煩，可以直接下載Anaconda，
使用Jupyter notebook 撰寫，自動包含所有常用機器學習套件。
※第二階段：
熟練Python並了解各種演算法之間的時間複雜度、空間複雜度差異。
推薦學習資源:
Leetcode 網站題庫
使用方法:
挑選自己有興趣的題目寫，也可以選擇難度為「簡單」的題目練習。
大約寫5-10題即可，1-2周即可完成本階段。
完成題目之後可以到討論區看其他專業工程師如何解決同樣的問題，如何更簡單明瞭、運
算更快速。
用最短的時間在資工系最硬必修──「資料結構」、「演算法設計」初窺門道。
並藉此複習上一階段沒有熟練的指令碼。
第二個難關：忘記學過的指令碼
所以需要靠刷leetcode練習複習。同一個題目能夠看到別人用不一樣的方法解決，知道自
己的不足。
※第三階段：
機器學習基礎知識
學習資源：
網路課程：林軒田教授、李宏毅教授
林軒田教授的課程比較學術生硬，投影片精美，講解詳盡有邏輯，數學成分較多，非常適
合對原理有興趣的你。(基礎課程請按此) (進階課程請按此)
李宏毅教授的課程風趣幽默，上課步調比較隨興輕鬆，適合喜歡結合生活應用的你。(ML
lecture 請按此)
使用方法：
兩位台大教授都有將課程影片上傳至youtube，可以挑選一位從頭到尾看完。
太過於理論或數學推導的部分可以兩倍速帶過。
安排一天3小時，綜合做筆記時間，大約4-6周左右可以掌握AI機器學習所有名詞的意義，
以及數學上的邏輯、生活中的應用。
第三個難關：對機器學習原理感到迷惘或卻步
別擔心！請記得，機器學習是數學家和資料科學家經年累月發展出來的深奧學門，一般人
不需要了解全部的詳細原理，像是您學習開車但是不需要知道所有的機械結構，只要掌握
與操作有關的重點，並知道重要名詞之間的關聯即可，目標是下一階段的實作！
※第四階段
機器學習程式碼操作
書單推薦：Tensorflow + Keras 深度學習人工智慧實務應用
網路資源：AI 百日馬拉松 (不是免費的，一個人報名費約2000元左右)
我自己有報名第二屆，值得推薦的地方是他會每天給你一點程式碼
也會提供教學講義網站和重要資源的連結
學期間有助教隨時解答
不過我自己覺得，對非科班出生的人而言，原理和教學圖解部分太少
有時候中文語句也不是很通順，還有許多改進空間
因此上面三個階段完成的人來看會比較不吃力
未來應用若有很好的資源會再補充！
歡迎提供更多資源建議，謝謝！
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