AI-人工智慧
這個網頁的內容, 是在陽明大學 ( 2018年9月至2019年1月), 教授人工智慧導論的資料, 所整理出來的, 希望對於學習AI有所幫助.
這個網頁的內容, 是在陽明大學 ( 2018年9月至2019年1月), 教授人工智慧導論的資料, 所整理出來的, 希望對於學習AI有所幫助.
人工智慧 (Artificial Intelligence) 是使用電腦程式教導機器，讓機器做一些輔助人類的事務，例如學習圍棋、駕駛車輛、辨識人臉、語言翻譯、疾病診斷、以及工廠的品質檢測等等。
人工智慧 (Artificial Intelligence) 是使用電腦程式教導機器，讓機器做一些輔助人類的事務，例如學習圍棋、駕駛車輛、辨識人臉、語言翻譯、疾病診斷、以及工廠的品質檢測等等。
第一波人工智慧的發展在1960年代，第二波在1990年代，都失敗了。原因是電腦速度不夠快、硬碟容量不夠大、資料不夠多。現在的人工智慧是第三波，因為電腦產業的進步，克服了以上三個困難，再加上演算法的突破，人工智慧就產生了爆炸性的發展。
第一波人工智慧的發展在1960年代，第二波在1990年代，都失敗了。原因是電腦速度不夠快、硬碟容量不夠大、資料不夠多。現在的人工智慧是第三波，因為電腦產業的進步，克服了以上三個困難，再加上演算法的突破，人工智慧就產生了爆炸性的發展。
本課程將會 [簡單地] 介紹人工智慧所需要的電腦軟體、數學、和方法，其內容如下
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(1) 電腦軟體: Anaconda, Python, Keras, etc.
(1) 電腦軟體: Anaconda, Python, Keras, etc.
(2) 數學: 矩陣, 最佳化.
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(3) 方法: SVM, Random Forest, Xgboost, MLP, RNN, CNN, etc.
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（一）什是麼是人工智慧：
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00. 關於這門課
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01. 前言和歷史
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02. 原理
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03. 應用和程式
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04. 未來發展
04. 未來發展
（二）PYTHON 手把手實作：
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05. 2023-08-16 版本. ML-02: 安裝 Install Anaconda, Tensorflow (Keras), Pytorch (CUDA), Ultralytics (YOLO8) (21:50)
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06. 使用 Jupyter Notebook, Matrix and Array
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How to run Python programs on: (1) Jupyter Notebook
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How to run Pyrhon programs on: (2) Spyder
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（三）矩陣和最佳化：
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07. 矩陣: Inverse and Pseudo Inverse
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08. 矩陣: 曲線擬合, 國小近視比例
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09. 矩陣: XW=S
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10. 最佳化: 梯度下降
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11. 最佳化: 約束函數, 曲線擬合, 國小近視比例
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（四）AI 基礎程式：
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三種鳶尾花：
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12. 三種鳶尾花, 資料處理
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13. 三種鳶尾花, ANN - MLP
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14. 三種鳶尾花, ANN, SVM, KNN, Random Forest
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15. 三種鳶尾花, Gradient Boosting, Feature Importance
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16. 三種鳶尾花, Save and Load, Model and Weights
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過度擬合和交叉驗證：
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17. 過度擬合和交叉驗證
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乳癌資料和 EDA (Exploratory Data Analysis)：
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18, 乳癌資料, Random Forest
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EDA, 補充教材：
[Day09] 機器學習的七大步驟-細節
道瓊指數, EDA, 和 LSTM (Long and Short Term Memory)：
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19. 道瓊指數, 資料處理 (EDA)
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20. 道瓊指數, LSTM程式
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數字辨識和影像分類 , MLP 和 CNN (Convolutional Neural Network)：
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究竟神經網路是什麼？ l 第一章 深度學習 (MLP) (19:13)
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ML Lecture 10: Convolutional Neural Network (CNN) (0 ~ 57:00)
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21, 數字辨識, MNIST - MLP (16:46)
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22, 數字辨識, MNIST - CNN
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23, 數字辨識, MNIST - CNN, CoLab
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24. 影像分類, CIFAR10 - CNN, CoLab, Download files, Model Checkpoint
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（五）Precision, Recall, F-Meassure, ROC, AUC
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Precision, Recall & F-Measure
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ROC and AUC, Clearly Explained!
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F-1 Score for Multi-Class Classification
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（六）AI 影像辨識程式：
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第1個 real-time (即時) AI 程式, 數字辨識, CNN + MNIST + OpenCV (提供Python檔案下載)
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第2個 real-time (即時) AI 程式, 彩色影像的物件辨識, ResNet50 + ImageNet + OpenCV (提供Python檔案下載)
第2個 real-time (即時) AI 程式, 彩色影像的物件辨識, ResNet50 + ImageNet + OpenCV (提供Python檔案下載)
第3個 real time (即時) AI 程式, 彩色影像的多重物件辨識, YOLO3 + OpenCV (提供Python檔案下載)
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2020-10-18 版本. 在 WIN10 安裝 PyTorch 版本的 YOLO3
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第4個 AI 程式，用可解釋的人工智慧做影像辨識：(1) CAM. (提供投影片和Python檔案下載)
第4個 AI 程式，用可解釋的人工智慧做影像辨識：(1) CAM. (提供投影片和Python檔案下載)
第5個 AI 程式，用可解釋的人工智慧做影像辨識：(2) Grad-CAM. (提供投影片和Python檔案下載)
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（七）練習寫 AI 程式：
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透過去識別化之資料，學習課堂介紹之機械學習方法：
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比賽目的: 練習在人工智慧導論課堂所學習到的資料分析及程式撰寫方法
比賽方式: 將解答上傳至kaggle，每天最多上傳2次
比賽成績: 預測準確度 (accuracy) 作為成績參考依據
比賽內容: 此資料為人體運動相關數據
GS-3073-AI-course, Regression or classification?
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競賽目的 : 練習撰寫 AI 程式
競賽方式 : 將解答上傳至 Kaggle，每天最多2次
競賽成績 : Mean Squared Error 作為評分標準
（八）網路上的資源：
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推薦 ==> 台灣大學李宏毅老師的 Machine Learning 影片
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推薦 ==> 有人幫李宏毅老師的影片, 寫出完整的筆記
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推薦 ==> 2018 iT 邦 幫忙鐵人賽
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Kaggle Dataset
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UCI, Machine Learning Repository
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List of datasets for machine-learning research
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PhysioBank Databases
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Jetson Community Projects
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（九）Alpha GO作者之一, Aja Huang 回答網友的問題：
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Kaggle:
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Scikit-learn:
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Keras:
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Keras 提供了許多程式案例, 以及訓練好的模型, 很值得參考.
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AI 應用案例：
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AIGO ~ AI髮絲去背-解題案例介紹
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AIGO ~ 利用氣象資料預測極端天氣-程式實作
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AIGO ~ 利用氣象資料預測極端天氣-程式實作執行
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