六、國際AI競賽走一遭 經過前面幾個章節的學習，同學目前對於機器學習已經有了初步的認識，現在同學可能也躍躍欲試，想要投入機器學習的領域成為專家，很想要拿一個題目來練習。 但是首先會遇到的就是到底要做甚麼題目、挑選甚麼題目的思考；就算同學心裡頭已經有了一些題目的候選選單，但是也會懷疑這個題目難易度適不適合，會不會讓我們有很大的挫折，包含了能力與時間的挫折？或者這個題目訂的對不對？ 我們建議同學在繼續學習同時前往成為資料科學家或人工智慧工程師之路邁進中，可以一邊學習一邊作一些題目一些專案。 這裏我們整理了一些可以供參考的執行專案或解題的程序。 底下，我們列出四個建議，給想要投入機器學習專題或競賽的同學參考， 1.) 定義問題:

github and reference 0614 AIV NLP&GAN (I) [code] cyclegan.ipynb dcgan.ipynb datasets for cyclegan 先記一下其他文章

[1024, 分享 idea] YOPO YOLO v1, confidence: IOU NMS LOSS

from https://hackmd.io/oLMiNzPMS5CVTm0NK-XwZA?both, [wiimax @ hackmd] colaboratory使用自訂資料檔案的方法 [TOC] 說明 程式入門者對程式環境設定一直是個不小的坑與門檻，如果有頻繁在各種桌機、筆電、OS系統執行Python程式，設定環境費時費力。Colab是以雲端網頁呈現的Python筆記本形式，類似Jupyter Notebook，但開啟時其實是幫你開啟一個Linux虛擬機，加上可以調用免費GPU算力，可以輕鬆達到跨平台使用的目的，也不只是可用於資料科學領域，對於程式日常開發而言也是好幫手。 優缺點比較

L10 Self-Attention Sophisticated Input Input is a vector $\Rightarrow$ model $\Rightarrow$ Scalar or Class Input is a set vectors (may change length) $\Rightarrow$ model $\Rightarrow$ Scalars or Classes Vector Set as input One-hot-Encoding: 失去字與字之間的關聯性(原本ohe 就是這個目的)

notes: Dose local minima truly cause the problem? Local minima 是個假議題。 L1 預測本頻道觀看人數 (上) - 深度學習基本概念簡介 Machine Learning ~ Looking for Function We can't describe it, call machine help... Speech Recognition

剪映 ipad pro 主題 $\Rightarrow$ 腳本,大綱 (xmind？)$\Rightarrow$ 拍攝, iphone? $\Rightarrow$粗剪（剪映）$\Rightarrow$ 補拍$\Rightarrow$上字幕，據說剪映只能直式編輯，所以我用藍芽應該 ok...，Maggie 是用語音輸入$\Rightarrow$ 音樂 [https://hellothematic.com], youtube, youtube, soundcloud, 再送入 youtube 判斷 $\Rightarrow$ 後製，特效，貼紙，邊筐，畫中畫，濾鏡，手寫字跡動畫（sketches app, free) 基本上就是用黑色背景用手機或 ipad 錄影，暫停，回到剪映接混合功能，開濾色，片頭片尾也可以套用 Canva 的 teamplate... 剪映也有提供音樂喲 優點： 介面清楚好用

# items check points Column 2 Column 3 02 越多人知道目標．成功率越大 1.設定正確的目標2. 每天都要把目標放在眼裡 3. 把壓力轉化成動機

cyclegan.ipynb dcgan.ipynb datasets for cyclegan idea: 聊天室裡與粉絲互動的文字生成機器（Chatbot) 根據不同名人聊天室，產生該相關風格 也可能在對話稀少中，主動提引討論對話 最大問題在於 NLP 的 Loss Function... 應該要找找看是否有人用過 NLP @ GAN

[蘇珊：你長大以後要成為什麼樣的人] 冷風劃過芝加哥街頭，那天我匆忙地要趕赴上午的會議。那是寒流的第一天，我穿得不夠暖──如果人家付錢要你展望未來，這實在不怎麼光彩。如果不把密西根湖吹來刺骨寒風算進去，其實那天還算是這個風城裡一個晴朗明媚的好日子。 　　我走進咖啡館，街道上的車水馬龍就被裡面溫暖放鬆的氣氛替代了。星期三上午十點半，咖啡店裡有各種你能想到的人，有學生戴著大耳機在敲電腦。有觀光客圍聚一桌，沉浸在復古的波西米亞氛圍裡，計畫著這一天要參觀哪些景點。還有幾個專業人士輕聲地講電話，或是用手機回覆電子郵件。 　　我來芝加哥見客戶，蘇珊約四十幾歲，在大型科技公司擔任高階行銷主管。 　　我們幾年前在一場會議中認識的，合作了幾件案子，但多半靠社群網站保持聯繫。最後一次直接聯繫已經是六個月前了，所以當她約我喝咖啡的時候，我不確定要期待什麼。 　　我在咖啡廳裡沒見著蘇珊，所以我拿了一杯黑咖啡之後就在唯一一張空桌子坐下來。幾分鐘之後，蘇珊從門口衝進來，直接走向我，放下包包，擁抱了我一下，就去點了一杯綠茶。 　　蘇珊衝勁十足的外表可能會給人摸不著頭緒的印象，但我知道實情。她是成功的高階主管，在公司和整個業界都備受重視，事實上，全世界都很尊敬她。不過，我看得出來好像少了什麼。 　　當她回到我面前時，我微笑著問她：「我可以幫什麼忙？」 　　「我從小就不知道長大以後要做什麼。」蘇珊尷尬地淺笑了一下：「真的，老布，我一直想，可是真的不知道長大以後要做什麼。」她深深地嘆了一口氣，用木質攪拌棒在綠茶裡繞圈圈。 　　我其他客戶也有過同樣的經歷。這時都是他們第一次試圖去想像未來，結果只能看得到一片空無，讓他們嚇死了。對我來說，這有點刺激。這表示緊張的要來了。

［0403］ 股票價值 Intrinsic Value Risk and Reward Leadership Stable and Understandable Price Debt to Equity Ratio

Adversarial Attack 如果把分享對象與目的設定在某一種情境: 同學上完課程後回到工作上沒有機會實踐所學，甚至不知道要動手作甚麼。 有一些這類的同學可能對於新技術的企望了解。 動手作的快樂: 但是是否有可能有更多同學，想要有一些可以輕易上手又很有趣的後續應用。如果確實有很多這一類的同學，那麼就可以在一些場合上分享提供可執行的程式的 "不硬的應用"。藉由這些不硬的應用，讓同學可以很輕易地打發時間在 AI的時光中，維繫著後續投入 AI領域的動能。 # content