活動簡介

適合對象：此為機器學習領域的基礎入門課程，本活動會有專業的志工講師和助教帶領你學習與實作。【實體工作坊 1】 將主要介紹 MLCC Concept，適合已經會 Python 但對於AI/ML領域尚無涉獵或涉獵不深的學習者。

我們預計以一天的時間講授 MLCC 的前半部分，進行基礎概念講解，但不進行 coding 實作練習部分。參與者需具備基礎代數知識，包含變量、係數、線性方程式、函數圖等。若不確定您是否具備課程所需的先備能力，請查看「Math」部分：
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/prereqs-and-prework#key-concepts

議程

9:00 - 9:25 Registration

— Opening —

9:30 - 10:10 (40 min)

1.1 Introduction to ML
1.2 Framing
1.3 Descending into ML
1.4 Reducing Loss

— Short Break —

10:20 - 10:50 (30 min)
1.6 Generalization
1.7 Training and Test Sets
1.8 Validation

— Short Break —

11:00 - 12:00 (1 hr)

1.9 Representation
1.10 Feature Crosses
1.11 Regularization: Simplicity

— Lunch Break —

13:00 - 14:30 (1 hr 30 min)

1.12 Logistic Regression
1.13 Classification
1.14 Regularization: Sparsity

— Short Break —

14:40 - 15:40 (1 hr)

2.1 Introduction to Neural Nets
2.2 Training Neural Nets

— Short Break —

15:50 - 16:50 (1 hr)

2.3 Multi-Class Neural Nets
2.4 Embeddings

— Closing —

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關於 MLCC ?

課程網站：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

MLCC (Machine Learning Crash Course) 為 Google 開發的緊湊且實用的機器學習線上簡介課程，原為 Google 設計給 Google Engineers 學習的內部課程，在 Google 內部相當受歡迎，2018 年 Google 將其完全免費公開給所有人，期待普及 AI 教育！課程總長度約 10~15 小時，內容包含一系列影片講座、實際案例分析與 TensorFlow 實戰演練。

本課程對象是有程式基礎且想深入了解 AI / ML 相關技術的學習者，課程涵蓋機器學習、類神經網路等 AI / ML 相關基礎知識，並會帶領各位以 TensorFlow 在實際的資料上進行演練，課程最後會有實務應用上會遇到的問題討論，內容相當充實，期待能讓大家滿載而歸！

MLCC Study Jam 課前先備知識（若您沒有這些背景也歡迎您參加，課前會提供相關的背景介紹的閱讀資料，課堂上也會對這些背景知識有基本的介紹）：

* 掌握入門級代數及統計知識，包括變數、線性方程式、函數圖、平均值和變異數等（熟悉對數和導數等更高級的數學概念會有幫助，但不是必需條件）
* Python 程式基礎（若欲參與兩天的課程）

歡迎各界對相關技術有興趣者報名參加！

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