不務正業工程師的新單元：「#程式教學」來啦！
如果你想要入門學程式語言，但目前還沒有基礎，也沒有特定目標、
那這篇文章絕對要收、藏、起、來🤗！
如果你已經有特定目標，那可以期待之後的程式教學文章，
會帶你認識不同語言的優缺點👍👎。
程式語言百百種，C、C++、Python、Java...
不務正業工程師的新單元：「#程式教學」來啦！
如果你想要入門學程式語言，但目前還沒有基礎，也沒有特定目標、
那這篇文章絕對要收、藏、起、來🤗！
如果你已經有特定目標，那可以期待之後的程式教學文章，
會帶你認識不同語言的優缺點👍👎。
程式語言百百種，C、C++、Python、Java、Javascript、Swift、Objective-C、Ruby，
第一次學寫程式，到底該學哪一種語言好呢？
來，照著5點選，準沒錯！
一、熱門排行🥇：
程式語言熱門排行榜，挑選最多人用的程式語言，例如 ：Java、C、Python。
學習語言遇到障礙時，也可以網路搜尋到比較多資源。
二、有「錢途」💵：
挑選比較有「錢途」的程式語言，
2019年7月程式語言排行榜前十名分別是Java, C, Python, C++, C#, Visual Basic .NET, JavaScript, PHP, SQL 和Objective-C。
Python作為潛力股，一路過關斬將，擊敗C++，與Java和C成為全球最流行的程式語言。
現在人工智慧正夯，你可以選擇深度學習的 Python ，或是 Google 開發的 Go，都是非常有「錢途」的程式語言。
三、高階語言👍：
挑選語法簡潔、邏輯較直觀的 「高階語言」，例如 Python 或是 Java，對新手來說相對友善。
阿璋小提醒💡：相較於組合語言、C語言，高階語言的指令顯得更為簡單易懂、容易撰寫。
四、廣泛運用👥：
挑選可以廣泛運用的程式語言，例如 Java 或 JavaScript，
Java可以跨平台（桌面應用程式、手機 App、網站後端…），
JavaScript(node.js)可以在 Web 領域前後端通吃（前端、後端），
甚至現在連手機 App 或是桌面應用程式也都能寫，
未來找工作更是必備這項程式語言呀。
五、未來發展🧔：
沒錯，看看自己以後想做什麼、就選什麼！
想自己做 App 就學 Swift（iOS系統）、Java / Kotlin（Android系統)，
想做網站可以學 PHP、Python、Ruby、JavaScript，
想做資料分析、AI 可以學 Python等等。
自己的職業生涯自己選，那就先來看看自己最想要做的哪個領域的工作吧🤙🏻。
最後，想跟大家說，
我不認為任何一種語言會優於其他語言，
不過，我很贊成程式師應該學會多門程式設計語言，就讓我們透過簡單的幾點慢慢摸索，
一起找出最適合學習的程式語言吧🙋♂🙋♂🙋♂。
想知道更多？
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課程介紹
你是否想了解最新的深度學習演算法以及如何將其應用於 IOS / Android 應用程式？
那麼，本課程正是為你準備的！你將學習如何應用各種最新的深度學習演算法，例如 GAN、CNN 和自然語言處理。
在本課程中，我們將建構 6 個深度學習應用程式，這些應用程式將展示用於開發可擴充的先進深度學習 Flutter 應用程式的工具和技能！
完成本課程後，你將能夠：
✅學習工具和技能，以開發你的人工智慧想法，應用到行動裝置
✅對不同型別的神經網路有一個清晰的理解，並且知道如何利用它們。
✅用 Python 建構任何神經網路，然後將它們匯出到你的 Flutter 應用程式中。
✅使用不同的策略得到 90% 以上正確率的神經網路。
你為什麼要選擇這門課？
本課程涵蓋要開發用最先進的深度學習方法的 Flutter 應用程式應該採取的所有步驟。
很難找到好的課程教你如何實現這些演算法，而講師 Samuel Boylan-Sajous 已經從事程式設計工作多年，並在 University of Guelph 獲得了電腦科學學位，他決定將他對深度學習的熱情和建構實用的人工智慧應用程式的知識分享給更多想學習的人。
以下是本課程的內容:
✅在 Teachable Machine 上建構神經網路並將其輸出到 Flutter 專案中
✅在 Google Collab/Jupyter Notebook 上用 Keras/Python 建構一個神經網路，並將其匯出到 Flutter 專案中
✅使用 API 來執行一些自然語言處理，並在我們的應用程式中實施這些演算法。
✅用 python 建構一個 GAN 並將其實施到你的 flutter 應用程式中。
還有更多！
https://softnshare.com/flutter-deeplearning-course/
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這門課將從學習深度學習的基礎知識開始，用實用的程式碼展示每一個基本構件，最終形成一個巨大的深度神經網路。 所有這一切都在 Raspberry Pi ，訓練和推理。
當我們開始處理大型資料集時，我們將開始在電腦上訓練我們的神經網路，然後在 Raspberry Pi 上部署訓練好的模型。 由於 Raspberry Pi 有限的記憶體和處理能力，我們將學習量化我們的模型的方法，然後在不損害我們模型的準確性下部署到我們受資源約束的 Raspberry Pi 。
我們還將學習如何充分利用深度學習程式庫，如 Keras 和 Tensorflow。
到本課程結束時，你將能夠從零開始建構不需要程式庫的神經網路，能夠掌握在 Raspberry Pi 上部署神經網路的量化方法，能夠建構影像分類的深度學習應用程式，能夠建構物體辨識的深度學習應用程式，能夠使用 Keras 和 Tensorflow 等等。
如果你是機器學習和深度學習的新手，這門課程適合你。 本課程從最基本的神經網路建構模組開始，教你如何使用純 python 程式碼建構自己的神經網路，然後我們再繼續學習如何使用現成的程式庫。
如果你已經有一些深度學習的經驗，並且想知道如何在 Raspberry Pi 上部署模型，你也可以參加這個課程。 本課程提供關於設計方法的深入訓練，為了在資源有限的 Raspberry Pi 上部署模型，需要採用這種方法。
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這樣冬天就不用包的跟肉粽一樣了👍
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