人工智慧大現場 實用篇：35天從入門到完成專案

CHAPTER 01  AI網路資源及開發環境－Python/Anaconda/創建虛擬環境/Django

CHAPTER 02  2天：建構最佳AI開發環境
2-1 簡易分析
2-2 一張表協助你設定開發環境
2-3 一個程式協助你完成中大型AI專案系統分析
2-4 系統分析範例

CHAPTER 03  3天：AI專案基本功－三部曲完成專案
3-1 封閉性系統專案：熟悉各種不同的開發平台
3-2 開放性系統專案：自己建立程序

CHAPTER 04  5天：強化資料結構基本功
4-1 進行Data Science必學的pandas處理技巧
4-2 互動介面：兼顧各種顯示設備及系統一次到位
4-3 資料分流：網路流量及速度的考量
4-4 全新AI資料架構觀念：以鐵達尼號事件為例
4-5 智慧製造專案－產能，效率與費用《附完整程式》

CHAPTER 05  3天：進化版大數據網路爬蟲技巧
5-1 資料庫的進化－美國車輛測試中心的互動顯示系統（附完整程式）
5-2 程式模組化－基金經理人線上即時系統（附完整程式）
5-3 Covid-19：巨量資料的過濾與分析（附完整程式）

CHAPTER 06  6天：熟悉即時系統的操作
6-1 飛航追踪即時系統－全球飛機追踪即時看板（附完整程式）
6-2 全球Covid-19即時看板（附完整程式）
6-3 全球幸福指數大解析（附完整程式）
6-4 股票即時分析預測系統（附完整程式）

CHAPTER 07  9天：AI原理與實作
7-1 用AI及Apple Mobility預測Covid-19病毒擴散速度（附完整程式）
7-2 Airbnb全球客戶AI分析系統（附完整程式）
7-3 檢驗－用AI預測飛機航班誤點的機率（附完整程式）
7-4 用機器學習協助提昇航班準點率（附完整程式）
7-5 用機器學習預測全球幸福指數（附完整程式）
7-6 鐵達尼號的生存機率預測（附完整程式）
7-7 AI在自然科學應用－聽聲音辨別性別（附完整程式）