Search
這次上《二之國：交錯世界》的節目真的玩得很開心！
第一次和這麼多不同領域的網紅一起玩遊戲互動
發現很多在螢幕上看起來很有距離感的人原來都很好相處
和他們一起組隊玩《二之國》的王國防禦戰、遺物戰場都超HIGH超團結
現在真的很難得有這種可以容納40人以上的超大型副本的手遊了
讓我有回到高中時期班際競賽那種濃濃青春熱血的感覺
《二之國》的特色
除了最經典的奇幻畫風以外
主線劇情設計得很用心-還以為在看動畫！
坐騎設計也很有巧思-可以選戰力高的坐騎再額外套用喜歡的外觀
戰鬥過程中還可以配合怪物屬性即時切換自己的武器&技能屬性
還有我最喜歡的時裝系統！可以每件衣服分部位染色！
可以完全展示出我不凡的衣著品味！
是不是很迫不及待呀？
06/10 就會正式上市啦！
記得事前預約領取豐厚獎勵喔！
#二之國交錯世界 #王國爭霸 #奇幻冒險RPG #事前預約
「在進入 PGY 訓練前，我很高興能參與新思惟的課程，接受一天高效率的研究能力訓練，上完《#醫學論文與寫作工作坊》，我更有信心面對研究上的挑戰了。」
⠀
▌ 那些研究新手常犯的錯，講師都知道！
⠀
利用上午兩個小時，陳一銘及吳爵宏醫師精確點出研究新手常犯的錯誤：哪些是廢話、什麼樣的語句會太模糊、圖片為什麼長很醜等等。講師不只要避免學員踩雷，也提供標準化的寫法，讓學員能快速寫出符合邏輯的文章。
⠀
另外，在圖表編修的課程中，講師更點出許多容易被忽略的細節，有時也許是無心的格式缺點，卻可能讓編審者將論文丟進垃圾桶，浪費自己幾個月以來的努力，實在不可不慎。
⠀
上完這堂課，我瞭解不只研究數據要漂亮，如何簡明扼要的呈現研究結果，更是一門學問。
⠀
▌ 製圖不再土法煉鋼，成品更有質感。
⠀
統計課程的手把手教學，讓我們可以在最快速的時間內學會，課堂上完全不用擔心問蠢問題被笑，而且助教數量非常足夠，只求大家不要把問題帶回家。
⠀
時間雖然緊湊，但課程設計一點也不馬虎，老師及助教利用中午的時間，一步步由淺至深，帶著大家從 independent t test 做到 multivariate regression 並做出圖表。
⠀
別擔心不熟悉統計術語，或是生統曾經被當，因為課程只給你最實用的，熟悉後多次練習即可上手。雖然製圖競賽沒得獎，但看到自己利用課堂所學做出來的圖表，還是非常有成就感，跟自己土法煉鋼的圖表比起來，就是不同檔次。
⠀
下午的最後時段，講師分享許多研究計畫撰寫的重點，不只為初學者提供最佳的計畫申請策略，也提醒諸多申請過程的細節。所謂魔鬼藏在細節裡，當避免掉容易被拒絕的缺點，#距離拿到研究經費也不遠了。
⠀⠀
⠀
🚩 2021 / 7 / 10（六）醫學論文與寫作工作坊
➠ https://mepa2014.innovarad.tw/event/
➠ 讓 PubMed 查詢頁與 Google 查詢頁，展示出我們的深度與廣度。
⠀
⠀
▌ 問：這個課程適合初學者嗎？
⠀
答：適合。新思惟的研究課程，特別加強「從 0 到 1」的研究新手部分，但依然保留新思惟課程的「雅俗共賞」特色，許多內容，即使已經有 5 篇 SCI 經驗的人，都會覺得有趣。我們過去的課程，初學者來都非常滿意；即使傑出學者如 #登過外科第一名期刊的、#超過100篇的、#登過Science的學者們 來上，也都有所收穫。
⠀
⠀
🚩疫情會過去，論文技能會留下。
➠ 2021 / 7 / 10（六）醫學論文與寫作工作坊
➠ https://mepa2014.innovarad.tw/event/
➠ 讓名字出現在 PubMed 上才是自己的。
✅ 課程說明
成為一個完整的資料科學家和機器學習工程師！ 加入一個由20多萬名工程師組成的線上社群，參加一個由行業專家教授的課程，這些專家實際上為矽谷和多倫多等地的大公司工作過。 這是一個剛剛在 2020年 1 月推出的全新機器學習和資料科學課程！ Andrei 課程的畢業生現在在谷歌、特斯拉、亞馬遜、蘋果、 IBM、 JP 摩根、 Facebook 等頂級科技公司工作。
從頭開始學習資料科學和機器學習，得到聘用，並在 Udemy 的最現代、最新的資料科學課程(我們使用最新版本的 Python、Tensorflow 2.0 和其他程式庫)的道路上享受樂趣。 本課程的重點在於提高效率: 不要再花時間在令人困惑的、過時的、不完整的機器學習教程上了。 我們非常自信，這是你找遍任何地方才能找到的最全面、最現代的課程(我們知道，這是一個大膽的陳述)。
這個綜合性的、基於專案的課程將向你介紹資料科學家的所有現代技能，在這個過程中，我們將建立許多真實世界的專案，新增到你的履歷組合中。 你可以訪問 Github 上的所有程式碼、工作簿和模板( Jupyter Notebooks ) ，這樣你就可以馬上把它們放到你的作品集中了！ 我們相信這門課程解決了進入資料科學和機器學習領域的最大挑戰: 在一個地方擁有所有必要的資源，並學習僱主想要的最新趨勢和工作技能。
課程將是非常實際的，因為我們將帶領你從頭到尾成為一名專業的機器學習和資料科學工程師。 課程提供兩個路徑。 如果你已經知道程式設計，那麼你可以直接進入並跳過我們從頭教你 Python 的部分。 如果你是全新的，我們將從一開始就教你 Python 以及如何在現實世界中使用它來完成我們的專案。 不要擔心，一旦我們通過了像機器學習 101 和 Python 這樣的基礎知識，我們就可以進入高階主題，像神經網路、深度學習和轉移學習，這樣你將能夠在真實世界中實踐，並為實戰做好準備(我們向你展示完全成熟的資料科學和機器學習專案，並給你程式設計資源和備忘錄) ！
本課程的主題包括 :
✅ 資料探索與視覺化
✅ 神經網路和深度學習
✅ 模型評估與分析
✅ Python 3
✅ Tensorflow 2.0
✅ Numpy
✅ Scikit-Learn
✅ 資料科學與機器學習專案和工作流程
✅ 在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
✅ 轉移學習( Transfer Learning )
✅ 影像辨識和分類
✅ 訓練/測試並交叉驗證
✅ 監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
✅ 決策樹和隨機森林
✅ 整體學習( Ensemble Learning )
✅ 調整超參數( Hyperparameter Tuning )
✅ 採用 Pandas 資料框解決複雜任務
✅ 採用 Pandas 處理 CSV 檔
✅ 採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
✅ 使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
✅ 如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
✅ 如何為你的分析清理並準備你的資料
✅ K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
✅ 支援向量機( Vector Machines )
✅ 迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
✅ 如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
✅ 如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
✅ 配合 Google Colab 採用 GPUs
到本課程結束時，你將成為一名完整的資料科學家，可以在大公司找到工作。 我們將利用我們在課程中學到的一切來建構專業的真實世界專案，比如心臟病檢測、推土機價格預測器、犬種影像分類器等等。 到最後，你將有許多你已經建立的專案向其他人炫耀。
事實是: 大多數課程都教你資料科學，而且就只這樣。 他們會告訴你如何開始。 但問題是，你不知道接下來要往哪去，也不知道如何建立自己的專案。 或者他們會在螢幕上顯示大量的程式碼和複雜的數學運算，但是他們並沒能好好地解釋清楚到你能夠自己去解決現實生活機器學習問題的程度。
無論你是程式設計新手，還是想提高你的資料科學技能，或者來自不同的行業，這門課程都是為你而設的。 這個課程不是讓你在沒有理解原則的情況下編寫程式碼，這樣當你完成這個課程的時候，除了看另一個教學，你不知道還能做什麼。 不！ 這門課程將推動你且向你挑戰，從一個完全沒有資料科學經驗的初學者，到成為一個可以滿載離開、忘記 Daniel 和 Andrei、建立自己的資料科學和機器學習工作流程的人。
機器學習在商業行銷和金融、醫療保健、網路安全、零售、運輸和物流、農業、物聯網、遊戲和娛樂、病人診斷、詐欺檢測、製造業的異常檢測、政府、學術 / 研究、推薦系統等等方面都有應用。 在這門課程中學到的技能將為你的職業生涯提供許許多多的選擇。
你聽到許多像人工神經網路或人工智慧等敘述，完成本課程，你將對這些詞有深刻的了解。
現在就加入課程，加入我們社群，在這個行業獲得支持，學習資料科學和機器學習。 我們保證這比任何關於這個話題的訓練營或者線上課程都要好。 課堂內見！
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
「2016穗港澳蓉青年技能競賽」於10月19日至20日在廣州圓滿結束，16位來自職業訓練局（VTC）的年輕選手代表香港，與廣州、澳門和成都的選手在五個競賽項目中比併技術。香港選手分別於「美容」項目勇奪1金2銀、「櫥窗展示（視覺營銷）」項目摘下1面銀牌，以及於「網站設計」項目奪得優異獎項。
展示設計技能競賽 在 技能競賽充電讚 - Facebook 的推薦與評價
以永續性、公開性、制度化進行服務，積極不斷改善推動技能檢定及競賽業務。 南屯區黎明路二段501號6-7樓, Taichung, Taiwan 40873. ... <看更多>