「2023 Rookie Awakening III」企劃書

--- title: 「Rookie Awakening III」企劃書 tags: proposal, activity, template description: 1. title 請改為 [活動名稱] 企劃書 2. tag 請刪去template，加上活動內容類型或名稱 3. 下方會議記錄請使用會議記錄範本 4. 加上"{%hackmd BkVfcTxlQ %}"意為套用黑色模板 --- # ***「Rookie Awakening III」企劃書*** :::info > 活動負責人聯絡資訊： > 黃丰嘉 / Email：bessyhuang.working@gmail.com / LINE ID: fengjia111 * 活動參與成員：黃丰嘉、許堃陽、李崇瑋、許至齊、吳以璿、廖彥甄共計 6 人 [name=企劃書撰寫：黃丰嘉] ::: > [TOC] > *** ## **活動資訊** * 活動時間： [time=] 2023/05/01 - 2024/4/30 * 活動對象： [name=] 許至齊、吳以璿、廖彥甄 * 活動預估人數： [name=] 3 人 * 活動地點： Discord 勇者們的征途 / 輔大國璽團討室面見 --- ## **預期目標** ==跨領域勇者專場（For 個人）== * 第一季訓練 * 建立程式撰寫風格 * Python 基礎課程，並引入物件、模組化概念 * 第二季訓練 * 建立自學新技術的習慣 * 結合自身跨領域背景，並在一定的主題框架下進行課程內容規劃 * 累積授課、備課經驗，了解自身的不足與優點 * 第三、四季訓練 * 建立自學新技術的習慣 * 培養善用軟體服務與少量程式碼來解決問題或提高生產力的能力 --- ## **活動內容** ### 第一季訓練 ``` 課程： Python Basics 日期： 2023/05 ~ 2023/07 講師：丰嘉 ``` :::spoiler | 週次 | 日期 | 課程 | 備註 | | -------- | -------- | -------- | -------- | | 1 | 5/6 | Python 安裝與語法觀念 + 基本資料型別 | OS 安裝 Python（含簡介） 縮排和註解 變數、數字、字串 強制型別轉換 `input()` `print()` | | 2 | 5/13 | 條件判斷 + 運算子 | `if..elif..else` `and`, `or`, `not` ... | | 3 | 5/20 | 重複迴圈 | `while` `for`（解釋 for each） | | 4 | 5/27 | 進階資料型別 part1 List、字串操作 | Codewars L8 練習題 slices, index | | 5 | 6/3 | 進階資料型別 part2 Tuple、Set、Dict | Codewars L8 練習題 | | 6 | 6/10 | 檔案讀寫 + 例外處理 | try...except... | | 7 | 6/17 | Codewars L6~L7 練習題 | ==6/12 ~ 6/17 期末考== | | 8 | 6/24 | 虛擬環境建置 | pip 套件管理工具 | | 9 | 7/1 | 模組 Module | 常用模組介紹（`os`, `sys`, `time`, `datetime`, `random`, `numpy`） 拆檔案（先照寫 function） | | 10 | 7/8 | 函式 Function | 變數（區域/全域） 自訂函式 （包含匿名函式 `lambda`） 內建函式 | | 11 | 7/15 | 物件導向 OOP - Class | 建立 Class Class Constructor 進行初始化 Class Methods Class Inheritance（實作教學） | | 12 | 7/22 | 物件導向 OOP - 封裝 | Python 封裝 (Encapsulation) Private Attribute Private Method 公佈成發題目 | | 13 | 7/29 | 成果發表 | | * 參考資源 * [Python 教學](https://steam.oxxostudio.tw/category/python/i) * Coding Style * [10 must-know patterns for writing clean code with Python](https://dev.to/alexomeyer/10-must-know-patterns-for-writing-clean-code-with-python-56bf) * OOP * [Python 零基礎新手入門 #10 Class (類別)](https://www.youtube.com/watch?v=AJfZvl9Hsn4) * [Python 類別的定義與使用 - Class Attributes](https://www.youtube.com/watch?v=uPKgQ3FoVtY) * [物件導向-Class類的封裝/繼承/多型](https://www.maxlist.xyz/2019/12/12/python-oop/) * [Python 封裝 (Encapsulation)](https://www.learncodewithmike.com/2020/01/python-encapsulation.html) * 成果發表：UVA 題目 ::: ### 第二季訓練 ``` 課程主軸：「資料視覺化」+「文字探勘」講師可將此主軸延伸與「資料庫」、「網路爬蟲」結合日期： 2023/08 ~ 2023/10 講師：丰嘉、堃陽、以璿、彥甄、雅喬、至齊、安琪 ``` * 講師授課前準備 * 提供主要參考資源 ``` 目的是為了建構講者的「基礎背景知識」，以及提供「與課程主軸相關的子主題」 ``` * 審查標準 * 盡量符合 iThome, blog, Tutorial :::spoiler * 資料視覺化 * Tutorial * [Python – Data visualization tutorial](https://www.geeksforgeeks.org/python-data-visualization-tutorial/) * [Numbers Shouldn't Lie: An Overview of Common Data Visualization Mistakes](https://www.toptal.com/designers/ux/data-visualization-mistakes) * 實作練習題 * [15 Data Visualization Projects for Beginners with Source Code](https://www.projectpro.io/article/data-visualization-projects-ideas/471) * [How to Visualize Data: 10 Approaches](https://blog.hubspot.com/marketing/great-data-visualization-examples) * 文字探勘 / 自然語言處理 * Bible * [Natural Language Processing with Python](https://www.nltk.org/book/) * Tutorial * [What Is Text Mining? A Beginner's Guide](https://monkeylearn.com/text-mining/) * Tutorial using NLTK * [Text Mining in Python: Steps and Examples](https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/text-mining-in-python-steps-and-examples-78b3f8fd913b) * [NLTK Sentiment Analysis Tutorial for Beginners](https://www.datacamp.com/tutorial/text-analytics-beginners-nltk) * Jieba * [Doc: GitHub jieba](https://github.com/fxsjy/jieba) * Ckiptagger * [Doc: GitHub Ckiptagger](https://github.com/ckiplab/ckiptagger/wiki/Chinese-README) ::: * 審查講師的參考資料 * 上課前三~兩週 ``` 目的是為了控管「教學內容」 ``` * Bessy 確認講師教學主題、教學目標與課程大綱 * 形式不拘，允許口頭或書面 * 口頭 * 平日晚上 9:30 ~ 10:30 PM * 週六 rookie awakening 之後 * 提供 [教學企劃範本](https://docs.google.com/presentation/d/1J-Lm2Bp1fnYrQ-VeTEpQpaZLBhA7EB3DXa3YhKyg9Sc/edit?usp=sharing) * 講師須提供教材 Reference，學員們可自由補充 Reference * 建立「Rookie Awakening 第二季課程教材」的討論串 > 放在 Discord **勇者佈告欄** 下 * 確認講師的授課教材 * 上課前一週 ``` 目的是為了控管「教學品質」 ``` * Bessy 確認講師授課教材 * ==最晚授課該週的週三== 必須取得講師授課教材。 * 與 Reference 放在**同一個**討論串內 ``` 舉例：講師以璿的授課日期：8/26 - 8/5 ~ 8/12 Bessy 提醒以璿做授課準備 - 8/16 Wed. 以璿提供教學主題、教學目標、課程大綱、參考資料 - 8/23 Wed. 以璿提供上課教材 (最晚期限) - 8/23 ~ 8/25 Bessy 確認內容無誤，給予內容或授課上建議 ``` * 授課模式 * 採七位講師輪流授課模式，包括 rookies、abyss members。 * 授課講師在一定的主題框架下，自選主題並進行課程內容規劃與授課。 > 最壞打算： > 若講師支撐不住（無法順利講完 2 hr），由 Bessy 接續把教材講完。 * 每週課程結束，聽課者必須給予 feedback，以期增進授課與自學經驗。 | 週次 | 日期 | 講師 | 備註 | | -------- | -------- | -------- | -------- | | 1 | 8/5 | @bessyhuang | | | 2 | 8/12 | @bessyhuang | | | 3 | 8/19 | @SheepOfBlock | | | 4 | 8/26 | 以璿 | | | 5 | 9/2 | 彥甄 | | | 6 | 9/9 | 彥甄 | | | 7 | 9/16 | 雅喬 | ==9/11 開學== | | 8 | 9/23 | 至齊 | | | 9 | 9/30 | 以璿 | | | 10 | 10/7 | 雅喬 | | | 11 | 10/14 | 至齊 | | | 12 | 10/21 | 安琪 | | | 13 | 10/28 | 安琪 | ==10/30 ~ 11/4 期中考== | ### 第三季訓練 ``` 課程： C 日期： 2023/11/11 ~ 2024/01/27 講師：夜貓 ``` | Date | Topic | Remark | | :---: | ----------------- | ------ | | 11/11 | 0x0 Hello, World! | | | 11/18 | - | 請假 | | 11/25 | 0x1 Condition | | | 12/02 | 0x2 Loop & Array | | | 12/09 | 0x3 Function with Structure | 輔大校慶 | | 12/16 | 0x4 Pointer | | | 12/23 | 0x5 File Processing | 隔週輔大期末考 | | 12/30 | - | 跨年 | | 01/06 | Side Project | | | 01/13 | Side Project | | | 01/20 | Side Project | | | 01/27 | Side Project | | ### 第四季訓練 ``` 課程： Computer Vision 日期： 2024/02 ~ 2024/04 講師： @bessyhuang ``` 1. 主題：電腦視覺 2. 學習目標： * 初探「電腦視覺」領域，了解電腦視覺技術如何融入你我的生活中（如：全景拍攝、人臉微笑辨識拍照、照片風格轉換...）。 * 藉由 OpenCV 函式庫學習基本的影像處理技巧（傳統特徵處理），並延伸 OpenCV 與深度學習模型（提供已訓練模型）的結合應用。 ``` 理解新技術+培養與AI協作的能力：藉由 AI 工具自己訓練模型（或者直接使用別人的模型），並設計適用場景創意發想能力：思考可以如何應用於自身領域上 ``` 3. 涵蓋範圍： * 電腦視覺簡介 * OpenCV 基礎影像處理 * OpenCV + DL Model 應用實作 * Object Tracking * Object Detection * CNN 基礎概念與原理（極大機率講不到） 4. 平台與工具 * Google Colab * 註冊 OpenCV University 的 OpenCV Bootcamp 課程 5. 參考資源： * 主要教材 (Enroll for Free) * [OpenCV University: OpenCV Bootcamp](https://opencv.org/university/free-opencv-course/?utm_source=opcvu&utm_medium=ocvumenu&utm_campaign=obc) * [Edge Detection Using OpenCV](https://learnopencv.com/edge-detection-using-opencv/) * [Image Stitching with OpenCV and Python](https://pyimagesearch.com/2018/12/17/image-stitching-with-opencv-and-python/) * [The Complete Guide to Object Tracking](https://learnopencv.com/the-complete-guide-to-object-tracking-in-computer-vision/) * [Object Detection and Object Tracking Explained [Real Examples]](https://lembergsolutions.com/blog/object-detection-and-object-tracking-explained-real-examples) * 補充教材 * [OpenCV 教學](https://steam.oxxostudio.tw/category/python/ai/opencv-index.html) * [Python+OpenCV：機器學習+深度學習40大電腦視覺案例入門到實戰](https://www.books.com.tw/products/0010949155?sloc=main) * [【秒懂潮科技】HDR 是什麼？HDR 螢幕與一般螢幕有什麼差異？](https://online.senao.com.tw/S-Care/detail/1525) * [機器學習中的電腦視覺 tutorial](https://academy.digitalent.org.tw/course/aic0030/) * [Here’s your Learning Path to Master Computer Vision in 2023](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/01/computer-vision-learning-path/) * 影像處理的前世今生 * [在視覺辨識方案中，什麼是機器學習? 與傳統作法有什麼差別?](https://www.urvision-tw.com/article_detail/19.htm) * [電腦如何看懂一張圖？CNN 基礎與概念](https://edge.aif.tw/about-cnn/) * [圖像辨識與電腦視覺](https://highscope.ch.ntu.edu.tw/wordpress/?cat=11234) * [電腦視覺：從實驗室走入日常生活應用](https://www.eettaiwan.com/20191227nt41-computer-vision/) * [Deep Learning with OpenCV DNN Mopencvodule: A Definitive Guide](https://learnopencv.com/deep-learning-with-opencvs-dnn-module-a-definitive-guide/) * [卷積神經網絡 CNN 經典模型 — LeNet、AlexNet、VGG、NiN with Pytorch code](https://medium.com/ching-i/%E5%8D%B7%E7%A9%8D%E7%A5%9E%E7%B6%93%E7%B6%B2%E7%B5%A1-cnn-%E7%B6%93%E5%85%B8%E6%A8%A1%E5%9E%8B-lenet-alexnet-vgg-nin-with-pytorch-code-84462d6cf60c) | 週次 | 日期 | 課程 | 備註 | | -------- | -------- | -------- | -------- | | 1 | 2/3 | 電腦視覺簡介 | | | 2 | 2/10 | Basic Image Manipulation | OpenCV + Image | | 3 | 2/17 | Image Annotation | OpenCV + Image | | 4 | 2/24 | Image Enhancement | OpenCV + Image | | 5 | 3/2 | Image Filtering (Edge Detection) | OpenCV + Image | | 6 | 3/9 | Image Features and Alignment | OpenCV + Image | | 7 | 3/16 | Image Stitching and Panorama | OpenCV + Image | | 8 | 3/23 | High Dynamic Range (HDR) Imaging | OpenCV + Image | | 9 | 3/30 | Video Streaming and Writing | OpenCV + Video | | 10 | 4/6 | Object Tracking | OpenCV + Video + DL (使用已訓練模型) | | 11 | 4/13 | Object Tracking | OpenCV + Video + DL (使用已訓練模型) | | 12 | 4/20 | Object Detection | OpenCV + Video + DL (使用已訓練模型) | | 13 | 4/27 | Object Detection | OpenCV + Video + DL (使用已訓練模型) | :::success 想加入，但不知怎麼加... * 成果 * 讓 Rookies 思考電腦視覺如何應用於自身領域（呈現方式不限，不必實作） * 思考自身領域中可能會碰到關於影像或圖像的問題，釐清目標需求 * 學習判斷是否能使用教過的內容來解決，或是尋找其他方式 * 流程規劃與設計 ::: --- ## **活動工作安排** * [分類] | 姓名 | 工作內容 | | --- | ------- | | [本名] | [內容] | --- ## **備註** * 強烈建議 * 先處理第一、二季 + 詳細課程安排 * 注意「課程份量」！ * 專注「個人」 * 思考 * 第三季規劃：LINE Notify 平常常用嗎？ :::spoiler ### 原訂 Rookie Awakening III 第二季訓練 ``` 課程主題： Python 網路爬蟲 + 數據分析 + 數據視覺化日期： 2023/08 ~ 2023/10 講師： @bessyhuang ``` | 週次 | 日期 | 課程 | 備註 | | -------- | -------- | -------- | -------- | | 1 | 8/5 | 取得資料集 + 資料載入 + 資料探索 | Open Data, Kaggle 讀取 CSV、JSON、Excel 資料 敘述統計 | | 2 | 8/12 | pandas 模組 | DataFrame 操作 | | 3 | 8/19 | 資料清理 | 遺失值、離群值、錯誤資料處理 [Titanic Project](https://www.kaggle.com/competitions/titanic/overview) | | 4 | 8/26 | 資料視覺化 - 數值型資料 | matplotlib 圖表設定 [Rolex Retail Prices](https://www.kaggle.com/datasets/vittoriohaardt/rolex-retail-prices) - 直方圖 Histogram | | 5 | 9/2 | 資料視覺化 - 類別型資料 | matplotlib 圖表設定 [Netflix Data](https://www.kaggle.com/datasets/ariyoomotade/netflix-data-cleaning-analysis-and-visualization) - 長條圖 Bar chart | | 6 | 9/9 | 資料視覺化 - 時間序列資料 | matplotlib 圖表設定 [Hourly Energy Consumption](https://www.kaggle.com/code/robikscube/time-series-forecasting-with-prophet/notebook) - 折線圖 line chart（x-時間戳記） | | 7 | 9/16 | 網頁架構 | ==9/11 開學== HTML CSS (id, class) | | 8 | 9/23 | 網路爬蟲介紹 | 靜態 vs. 動態 破解反爬蟲的方法（header, selenium） 爬蟲運作方式 | | 9 | 9/30 | 爬取目標網站 | 分析網頁路徑規則 `xpath` `Requests` `BeautifulSoup4` | | 10 | 10/7 | 文章、圖片爬取 | （含爬取分頁、同時下載多張圖片） | | 11 | 10/14 | 影片爬取 | shutil, urlparse | | 12 | 10/21 | 成果發表 | | | 13 | 10/28 | | ==10/30 ~ 11/4 期中考== | * 參考資源 * 網路爬蟲 * [破解反爬蟲的方法](https://steam.oxxostudio.tw/category/python/spider/crack-spider.html) * [爬取後同時下載多張圖片](https://steam.oxxostudio.tw/category/python/spider/ptt-more-images.html) * [如何使用Python 爬蟲 (Python Crawler) 下載Youtube 影片](https://www.largitdata.com/course/58/) * 資料清理 * [資料清理與型態調整：資料前處理必須要做的事](https://tw.alphacamp.co/blog/data-processing-and-data-cleaning) * [資料前處理(Missing data, One-hot encoding, Feature Scaling)](https://medium.com/jameslearningnote/%E8%B3%87%E6%96%99%E5%88%86%E6%9E%90-%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92-%E7%AC%AC2-4%E8%AC%9B-%E8%B3%87%E6%96%99%E5%89%8D%E8%99%95%E7%90%86-missing-data-one-hot-encoding-feature-scaling-3b70a7839b4a) * 資料視覺化 * [如何分辨長相近似的孿生兄弟-直方圖（Histogram）與長條圖（Bar chart）之差異](https://medium.com/marketingdatascience/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%86%E8%BE%A8%E9%95%B7%E7%9B%B8%E8%BF%91%E4%BC%BC%E7%9A%84%E5%AD%BF%E7%94%9F%E5%85%84%E5%BC%9F-%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9C%96-histogram-%E8%88%87%E9%95%B7%E6%A2%9D%E5%9C%96-bar-chart-%E4%B9%8B%E5%B7%AE%E7%95%B0-154602ac0ba6) * [這40個Python視覺化圖表案例，強烈建議收藏！](https://allaboutdataanalysis.medium.com/%E9%80%9940%E5%80%8Bpython%E8%A6%96%E8%A6%BA%E5%8C%96%E5%9C%96%E8%A1%A8%E6%A1%88%E4%BE%8B-%E5%BC%B7%E7%83%88%E5%BB%BA%E8%AD%B0%E6%94%B6%E8%97%8F-dd4f091c1022) ::: ### *會議紀錄* * [第二季課程調整會議紀錄](https://hackmd.io/@4by55/SJGypT7in)