R:Colab

主旨

環境設置和程式語言，是非工程背景的同學學習人工智慧最大的進入障礙，Google Colab 最近推出的R-Kernel，對會R的同學來說真是最大的福音；它不需要加裝軟硬體，透過瀏覽器就可以在雲端做深度學習，Google還會隨時更新技術套件，讓使用者不用擔心軟體升版和相容性問題，透過Colab我們還能練習使用比GPU快10倍的TPU實做最新的的深度學習模型，讓非技術背景的同學也能親身體驗資料科學的技術前緣。因此，我們希望成立一個互助學習社團，首先帶領同學使用Google Colab的R-Kernel，之後每一周在R的環境下用Code Review的方式，陸續介紹各種人工智慧模型和轉換學習的做法，讓所有所有學過R的同學，都有機會能進一步學習、應用人工智慧技術。

學習主題

  1. Colab.to/R：透過瀏覽器在雲端做深度學習，不需要加裝軟硬體

  2. R/Keras/TF in Colab：使用最新版本的技術，不用擔心軟體升版和相容性問題

  3. 運用轉換學習(Transfer Learning)，不用自己建模，也可以應用人工智慧

  4. 練習使用比GPU快10倍的TPU、最新的文字分析技術和其它的深度學習應用

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社團資料

  • 會議時間：每週二 17:10-19:00

  • 開會地點：管院3038教室＆google meet線上開會

  • 小組人數：15人

  • 指導老師：卓雍然 博士

  • 活動方式：每周依參考書訂定一主題，由讀書會成員輪流導讀，導讀者將當周主題之程式碼轉寫在Colab中供成員們存取，使討論時能夠更加有效率。每次會議皆採線上線下同步執行，供不便到場的同學一同與會，同時也會將google meet錄影檔上傳至粉絲專頁供成員們複習與其他社團外有興趣之同學自修。

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主要學習材料

  1. Chollet François, & Allaire, J. J. (2018). Deep learning with R. Manning Publication

  2. Chollet François, & Allaire, J. J. (2018). Deep learning with R [ Github ]

  3. Chollet François (2018). Deep learning with Python [ Github ]

  4. Using TPUs on Google Colab with Keras [ url ]

  5. Performing R magic with Jupyter Notebook [ url ]

  6. How to use R and Python in same notebook on Google Colab [ YouTube ]