【#程式教學】程式設計學習資源懶人包 5個學程式的線上平台
學程式最重要的，就是「精神、邏輯思考能力」，許多人短時間速成學好的程式，其實只是一套框架而已，稍微更改一下邏輯就一竅不通了。
學程式的方式有許多種，不外乎是上課、看書、電子書、線上影片等等。
不論是哪一種方式，最重要的就是打好...
【#程式教學】程式設計學習資源懶人包 5個學程式的線上平台
學程式最重要的，就是「精神、邏輯思考能力」，許多人短時間速成學好的程式，其實只是一套框架而已，稍微更改一下邏輯就一竅不通了。
學程式的方式有許多種，不外乎是上課、看書、電子書、線上影片等等。
不論是哪一種方式，最重要的就是打好基礎，但是上課的成本太高，如果不是學生，在外面補習隨便都是好幾萬起跳。但窮學生如我，哪來那麼多錢錢呢？
CP值最高的學習方式就是看書以及線上影片，接下來我會推薦幾種管道以及其中的優缺點，想學程式的你，先給我收藏起來🙋♂️。
✔Udemy
#Udemy 是來自美國舊金山的線上學習平台，在全球有超過 65,000 門課程、2,000 萬名學生以及 30,000 名講師。課程包括程式設計、市場行銷、設計、個人成長等等。
👍優點：
課程非常的多元，幾乎你想的到的類型都有。
課程永遠不會過期，可以自由的安排上課時間。
價格便宜，時常不定期有活動，如果你想要上的課程很貴，可以先加入購物車，有活動時會通知，或是上網搜尋優惠代碼。
👎缺點
因為課程太多，很難找到精準的課程。
老師品質參差不齊，有機會買到不好的課程，但是有30天內退費機制。
✔六角學院
#六角學院 是由高雄前端社群創辦人以及相關核心團員所創立，目的是透過線上教育的方式，開設符合使用者需求的課程，課程開設在Udemy平台上。
👍優點
可以鎖定繁體中文的Udemy課程。
提供不少的課程，並且提供組合課程優惠方案。
提供企業團購方案、大量團購方案。
教師都有一定的品質。
提供些許免費課程。
👎缺點
因為是由團隊開課，課程的價格會稍微偏高。
✔HiSKIO
#HiSKIO 是一個專注於提供學習方向與內容的線上課程平台，目前以程式設計為主軸。
👍優點
課程的品質很好，通常會有一整套入門到進階的課程，並且有搭配方案。
提供大量購買折價。
我推薦幾個我覺得不錯的免費課程：✨Python 3 基礎程式設計指南、演算法 algorithm、零基礎學網頁爬蟲✨。
👎缺點
價格較高、課程數量較少。
✔Hahow
#Hahow 「ㄏㄚˇㄏㄠ」，取自台語「學校」的發音，是最有趣的線上課程平台，亞洲領先的跨領域募資學習網站。
👍優點
購買後登入網站，課程無限次觀看，且課程品質好。 共享教育，人人都能是老師或學生，超過 172,000 名註冊會員。 超過 158,000 購課次數、超過 232 位老師分享深藏的技能。 會員遍佈全台灣、香港及全世界。
在募資期間，會有優惠的價錢可以購買或是3人成行方案，透過我的連結註冊可以有300塊的折購點數😆😆😆。
👎缺點
須達成募資條件，才可以順利開課，有可能購買課程最後開不成。
Hahow 不單只是「教學平台」，同時也是「募資平台」，教師不能將同樣的課程放到其他平台，但是Udemy則是鼓勵教師放到各個平台去。
✔博客來電子書
👍優點
#博客來電子書 書籍數量眾多，不怕找不到要學的程式語言。
程式語言書籍通常架構更完整，適合磨練基礎👌。
文字閱讀的速度遠比影片快很多，適合喜歡閱讀文字的人。
👎缺點
不像影片可以一步一步照著做，沒有專業的人可以詢問問題，線上課程才會有。
可以上 Google 搜尋 「2019 線上學程式」，點進去「【程式語言推薦】2019年如何學程式？5個線上學習資源推薦」可以看到阿璋整理的完整部落格文章！
想知道更多？
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python偏微分 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答
🌳開源專案介紹：非官方的 Google Colab 範例集錦
收集了許多 Colab 的範例，這些範例是有完整功能點擊就能執行的 colab 筆記本，包含資料、程式碼和描述
裡面有列出 最受歡迎的 Colab 筆記本
✅ Python 中的進階商業分析和數學
✅ 使用 OpenCV 進行車輛流量統計
✅ 25 種以上的強化學習交易策略集錦
✅ 偏微分方程的數值解
✅ 使用 Python 進行破產預測
✅ Facebook Detectron2
✅ 使用 Twitter 進行資料科學
✅ 醫學問答
✅ BERT 電影評論
✅ 用於預知維修的遞迴神經網路
✅ AirBnB 雪梨租金評估
對這個開源專案有興趣請參考底下留言區
python偏微分 在 紀老師程式教學網 Facebook 的最讚貼文
[文章推薦] 深度學習框架（Frameworks）簡史：TensorFlow 與 PyTorch 的前世今生（簡中）
「深度学习框架简史：TF和PyTorch双头垄断，未来十年迎来黄金时期」
網址： https://bit.ly/37niIM8
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今天想要分享給大家的，雖然不是什麼了不起的文章。不過我覺得對於想知道「TensorFlow、PyTorch」這兩個深度學習框架的朋友，應該有一定程度的幫助。所以還是轉念分享給大家！
「深度學習」已經是人工智慧領域裡，很熱門的一個學科。它可以幫助你把「照片」、「文章」這些「非結構化資料」，自動抽取其特徵，然後送入神經網路裡面去學習、進而變成一個成熟的「神經網路模型」，持續辨認、分類相似的照片與文章。
在 2016 年之前，你想寫一個神經網路模型，得經過重重磨難，學習微積分、梯度...等大量數學概念後，才有辦法做到。但 2016 年 TensorFlow、PyTorch 橫空出世，讓撰寫一個神經網路模型，只要短短十行左右的程式碼，接著就是把資料集丟入寫好的程式碼就可以了。什麼偏微分、梯度下降...等數學或最佳化演算法，TensorFlow 或 PyTorch 都可以幫你搞定。
經過 2016~2020 四年的神經網路框架戰國時代，目前 TensorFlow 與 PyTorch 儼然已經成為神經網路框架的雙霸主。對於初學者，大部分的書籍都會推薦你去學 TensorFlow（嚴格來說，是架構在 TensorFlow 上面的另一個更簡單的框架 Keras）。但對於已經有經驗的神經網路工程師，則偏好 PyTorch 的靈活與可控制性。
拿個不太精確的比喻來說，TensorFlow 像手排車，架構在 TensorFlow 之上的 Keras 像是自排車。而 PyTorch 就像手自排。真正的賽車好手，可能會硬杠 TensorFlow（手排）。而一般民眾，可能會喜歡 Keras（自排）。但是介於「賽車手」與「一般民眾」之間的「發燒車友」，就會喜歡 PyTorch（手自排）。
如果您也想稍微了解一下深度學習框架的來龍去脈，不妨參考一下這篇文章。說不定會得到更多關鍵字，讓你能在 Google 上找到更多你想學習的深度框架細節喔～
希望今天的分享大家會喜歡！祝福大家收穫多多喔！
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