因為非本科系出身，想找個紮實的入門課程，聽說第一屆的評價不錯，
剛好台中開班就報名了技術領袖班。
課程快結束了，最近也看到不少想上相關課程的詢問，
分享一些資訊給有需求的人一些參考。
在講個人感想之前，先講一些數字。
學生 163
1080Ti 144 (19人連新竹機房)
助教 12
教室位置(含助教) 168 (其餘的坐會議室/演講廳)
課程十二周，專題實作四周，共 十六 周
每周上課三天， 09:30 ~ 17:00
有講者時會到 18:00
休息時間各自掌握，午休算一個半小時的話，每天有6小時。
(有小數點誤差)
課程大綱 天數 老師影片 助教影片 每日影片
時長(小時) 時長(小時) (小時/天)
python 1 0 2.7 2.7
爬蟲 1 0 1.6 1.6
機率、統計與R語言 3 4.4 0 1.5
機器學習與演算法 4 5.7 2.0 1.9
kaggle實戰 1 0 3.0 3.0
深度學習理論入門 1 1 0.8 1.8
深度學習-Tensorflow 2 1.2 1.6 1.4
深度學習 3 0.7 1.2 0.6
電腦視覺 1 6.8 0 6.8
遷移學習 1 2.6 3.1 5.7
生成式對抗網路 2 2.5 1.7 2.1
遞迴神經網路 3 2.9 1.1 1.3
自然語言處理 3 6.7 1.2 2.6
強化學習 4 7.4 2.5 2.5
總和 41.8 22.4
數字的部分大概是這樣，接下來的部分會參雜個人主觀意見，
請自行斟酌拿捏。
以下文章不會提到任何人名，只針對學校課程表達感想，
學校的師資每一位的學術或實務經驗都很足夠，沒有任何批評老師的意思。
首先要特地提的是，網路上找到的台北第一屆心得完全不適用。
上課第一天看到影片教學大多數人都是錯愕的。
那時的校方網頁並沒有提到是影片教學，是之後才放上相關訊息。
老師只會在章節課程結束後來半天做總結與問答。
課程設計理念 : https://aiacademy.tw/course-design/
第一屆老師上好上滿，第二屆之後都是影片課程，收費不變。
(are't you thankful?)
接著，最重要的當然是教材內容。
教材整體而言，感想：沒有系統性、沒有誠意。
很像是大學分組報告，每個人分一部份各自做完，沒有整合。
個人認為講最好的老師，獨挑大樑佔了大多數的課程。
但校方的教材完全就是由老師個人頻道影片剪輯而成，
順序稍作變動、剪去部分內容，再加上助教的影片補充。
而其餘的老師，有的不太會解釋複雜的概念，
有的太注重片段的技術，講完還是不太清楚整體架構。
而且有的助教影片講到的東西是後面老師才會講解；
有的老師重複講了前面老師提到的東西；
有的老師講解完的東西助教又講了一次；
想在各領域應用，應該要主攻那些章節的課程地圖在課程尾聲才出現；
最絕的是，有的老師幾乎都用別人的公開課程ppt講課，
課程總結也不是自己來。
從前面數字的部分看得出來，整體來說每日的影片量負擔並不大，
但在課程尾聲，某次老師現場總結時，問了兩個問題：
課程影片按照進度看完的舉手？ 個人目測不到一半
課程實作按照進度做完的舉手？ 個人目測幾乎沒有
可能是大家不敢舉手、也可能是教材真的非常紮實吧？
網站上列的講師，有將近一半完全沒參與到課程，
有的也只是負責一小部分補充教材，而不是單獨一個章節。
列一堆豪華師資幾乎都是當招牌。
其他還有許多小地方的問題。
助教大多數是碩士生，碩士生上下限就很大，
有的會突然忘記該領域是用什麼公式計算分數評估架構，
有的開讀書會講得比某些老師還有誠意，講最新技術還自製ppt。
硬體資源明顯不足，招生時還寫名額200。
對照起校方的教學理念，真的蠻有趣的。
校方認為AIA有幾個優點：
影片授課讓大家自己掌握進度
教材內容剛剛提過了。
助教隨時回答問題
實作碰到的問題大致上還可以，其實問題量也不大，助教負擔並不重。
但複雜的問題就難說了。
龐大且豐富的學術及企業真實問題及資料
實際上，可選的實作專題，大多數都是公開資料集或是爬蟲就爬得到的股價之類。
來自不同領域的人工智慧學校校友網絡
整天戴著耳機聽課，也沒多少交流機會，更別說許多是同公司認識的小團體。
對我這種宅宅來說要認識人太困難了，幾乎都是點頭之交。
寫得有點亂，總之，我個人並不覺得學費是值回票價的。
48000拿去買一張1080Ti，剩下的都可以包好幾門Coursera的課程，
課程精心設計、影片含字幕，證書還可以直接掛LinkediIn。
討厭英文不想上Coursera的話，其實AIA的課程也很多英文，
不只ppt，老師講課也會參雜英文，而且沒有字幕。
從各個角度來看，我都不認為有什麼理由不選Coursera
明天就是校友會了，不知道未來課程會不會改進。
在這種時候po文，我也做好黑掉的心理準備了。
...應該不用附上不自殺聲明吧？