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# System prepended metadata

title: 「2023 Rookie Awakening III」企劃書
tags: [proposal, activity, Rookie Awakening]

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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
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# ***「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

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## **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

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## **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<br/> + 基本資料型別 | OS 安裝 Python（含簡介）<br/>縮排和註解<br/>變數、數字、字串<br/>強制型別轉換<br/>`input()` `print()` |
| 2        | 5/13     | 條件判斷 + 運算子 | `if..elif..else`<br/>`and`, `or`, `not` ... |
| 3        | 5/20     | 重複迴圈 | `while`<br/>`for`（解釋 for each） |
| 4        | 5/27     | 進階資料型別 part1<br/>List、字串操作 | Codewars L8 練習題<br/>slices, index |
| 5        | 6/3      | 進階資料型別 part2<br/>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`）<br/>拆檔案（先照寫 function）  |
| 10       | 7/8      | 函式 Function | 變數（區域/全域）<br/>自訂函式<br/>（包含 匿名函式 `lambda`）<br/>內建函式 |
| 11       | 7/15     | 物件導向 OOP - Class | 建立 Class<br/>Class Constructor 進行初始化<br/>Class Methods<br/>Class Inheritance（實作教學） |
| 12       | 7/22     | 物件導向 OOP - 封裝 | Python 封裝 (Encapsulation)<br/>Private Attribute<br/>Private Method<br/>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<br/> + 資料載入<br/> + 資料探索 | Open Data, Kaggle<br/>讀取 CSV、JSON、Excel 資料<br/>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<br/>[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<br/>[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<br/>[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<br/>[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==<br/>HTML<br/>CSS (id, class) |
| 8        | 9/23     | 網路爬蟲介紹 | 靜態 vs. 動態<br/>破解反爬蟲的方法（header, selenium）<br/>爬蟲運作方式 |
| 9        | 9/30     | 爬取目標網站 | 分析網頁路徑規則<br/>`xpath`<br/>`Requests`<br/>`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)