# 資策會AIGO docker images 視訊教學

## 可能的教學

### Docker介紹 (pull, run, inspect, mount volume,...)

### 0、通用教學 CPU(25分鐘)
* Docker
* 簡單docker指令，如啟動GPU
* 啟動AIGO容器的方法示範
* 用容器測試CPU

### 1、通用教學 GPU(25分鐘)
* GPU support list
* nvidia-driver
* docker
* nvidia container toolkit
* 簡單docker指令，如啟動GPU
* 啟動AIGO容器的方法示範
* 用容器測試GPU

### 2、一般開發者(`2-1: tf, 2-2: pytorch`) (45分鐘X 2)

* 跑一些tf, keras pytorch的命令列端程式，如GPU/CPU benchmark
* jupyter notebook/lab程式簡介
* moons dataset(sklearn介紹)

### 3、電腦視覺開發者 (`3-1: tf, 3-2: pytorch`) (?分鐘)
* ~~DNN on MNIST或其它資料集~~
* ~~CNN on 自定義圖型分類(可找github修改)~~
* TensorFlow: Segmentation(讀dicom檔，用器官分割)
* PYTORCH: Detectron2 - 改寫Balloon Dataset
* ~~fashion mnist~~
* ~~gluonCV~~
可上字幕提示大概以CPU/GPU run會花多少時間
### 4、NLP開發者(90 分鐘)
* RNN、LSTM、GRU範例
* Transformer
* 4-1: use case1: word embedding新聞分類 (word2vec/Glove)
* 4-2: use case2: BERT on tf.keras 語義擷取
* 4-3: use case3: BERT on pytorch seq2seq with Attention範例 (如假新聞分類; PTT news?)

### 5、CPU-stat(45分鐘 X 1)
* benchmark numpy
* 隨便用一個UBUNTU容器，裝numpy，然後wall time來測試
* Fourier Transform試NUMPY很快(用Wall time)
* finance data: seasonal arima....

## 待解決問題

### * 幾個視訊影片 ->10個
### * 每個影片偏好的長度 -> <30min
### * 拍攝方式(有主持人，有右下小圓圈、是否露臉)-> 開心就好
### * 觀看的平台(是專屬還是YOUTUBE) -> on AIGO
### * 誰後製 -> 上字幕就行