活動規劃

上半場：從電影推薦預測開始學機器學習

透過日常的”商品推薦“使用情境，帶大家使用 Azure machine learning studio，從整理用戶資料、整合推薦商品資料，到推薦用戶適合的電影模型建置，最後發佈成 API 可以給其他人使用的教學分享。

適合對象

如果你想了解機器學習卻覺得和自己的工作領域距離遙遠，不知從何學起。或是目前熟悉的語言不是 Python 或 R，但還是想要了解可以怎麼開始學習與操作一個 machine learning 的實驗。請來。

下半場：當.Net Core遇到AWS Lambda

2014年 AWS 推出了 Lambda 無伺服器運算服務，一年多後2016年2月 Azure 也跟進推出了 Azure Function，當然 GCP 也不甘示弱推出了 Cloud Function，這背後代表著 Serveless 越來越被大家所接受與重視。Serverless 所帶來的好處非常多，其中最被大家所喜愛的應該是
不用維護Server
與Issa, Pssa相比，較低廉的的價錢
而在2016年 AWS 的 Lambda 也正式的支援了 .Net Core，這一次的分享將一步一步的說明，如何讓 .Net Core 所撰寫的程式運作在 Lambda 上。

活動介紹

上半場講師：Mia

過去曾擔任網站後端開發工程師，並與公司內行銷和業務夥伴有緊密的合作關係。近期專注於演算法開發與數據分析，協助客戶建置及導入資料分析系統，協助木刻思團隊推動課程專案。平時偶爾會出現在 twMVC 社群以外，也和幾位朋友創立了 Azure Taiwan (https://www.meetup.com/Azure-Taiwan/) 歡迎大家有空可以來走走。

下半場講師：Jamis liao

一個熱愛 Coding、研究系統架構和自動化的軟體工程師，喜歡軟體開發、自動化和軟體開發流程的改善，曾多次擔任社群講師，平時常出現在多個技術社群與 Agile 社群。致力於推廣技術與 Agile 精神，另外也努力解開所有軟體業的工程師都是前同事的成就(大誤)。

還想知道什麼就留言吧