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title: 計概課程心得報告

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# 計概課程心得報告
## Part1:學習心得
計概的課程有分為許多不同的主題，老師會針對每一個主題單獨講解，每週都能學習到不同的新知識。雖然有些主題比較艱深難懂，但老師會透過一些貼近主題的輔助工具，像是RapidMiner，以及一些實際的例子讓我們較容易理解。印象深刻的一堂課，是利用Microbit來讓小恐龍跳動，雖然最後失敗了，但實作的過程卻非常有趣，也讓我們更了解課程主題。

除了教學外，作業也是課程的重要一環，每一次課程，幾乎都有跟主題相關的作業，讓我們更熟悉所學內容。特別的是，作業的繳交通常會搭配筆記軟體，如hackmd,notion，這樣的方式讓我整理重點的能力大大提升，不僅僅是單純吸收課程的內容，而是能夠融會貫通，並將自己的所學教授給他人。除此之外，運用簡報在作業中時常碰見，如AI新創產品和Sell me one device，在短時間內如何經由精簡的文字來介紹產品是非常困難的。透過觀看同學的簡報，無論是好是壞，都能看見自己製作簡報的不足之處，進而修正。歷經計概豐富的課程和作業的洗禮，我的各方面能力都有了顯著的提升，在面對未來的難題時有了一戰的資本。

## Part2:學習規劃
在計概眾多的課程中，最吸引我的是AI人工智慧，AI帶來的便利性和擴展性讓我想踏進AI的領域。但想學知識，不能像隻無頭蒼蠅一樣，而是有規劃性的學習。因此我查找相關資料並針對學習AI整理出自己的學習計畫。
#### (一)修課計畫:
* 在大三下選修學校的人工智慧導論課程
* 在大四下選修深度學習課程
* 參加校外實習
* 積極參加AI相關演講
#### (二)網路學習資源:
##### 1.概論 
*  [Coursera]  大數據分析：商業應用與策略管理(線上課程)
*  [ Coursera ] Big Data Specialization
*  CS231n
##### 2.Python
* [ Coursera ] Python for Everybody Specialization
* [ Coursera ] Fundamentals of computing
* [ Coursera ] [ Coursera ] Fundamentals of computing
##### 3.Mathine Learning
*  [ YouTube ] 機器學習基石 & 技法
*  [ YouTube ] Machine Learning — 李宏毅
*  [ YouTube ] Large-Scale Machine Learning
*  [ Coursera ] Machine Learning — Andrew Ng
##### 4.Math
*  [ 清大開放式課程 ] 機率論
* [ 清大開放式課程 ] 統計學
* [ 清大開放式課程 ] 數理統計
* 線性代數課程
#### (三)相關書籍:
* <練好機器學習的基本功>
* <深度學習入門教室>
* <深度學習必讀keras大神帶你用Python實作>
* <實戰TensorFlow Keras工作現場開放>



