1.學習Python與機器學習之發展趨勢與應用 2.機器學習框架與演算法開發實作
Python, 機器學習, 人工智慧, 數位課程, 數位
課程代碼 2322100074 Loading...

數位轉型二部曲-Python機器學習實作應用研習班 - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 混成(實體+線上同步)
上課地址/ 工研院產業學院 台北學習中心,實際上課地點,請依上課通知為準。
時數/ 12小時
起迄日期/ 2023/05/25~2023/05/26
聯絡資訊/ 謝小姐 02-23701111#312
報名截止日/ 2023/05/18
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課程介紹

  

依據DesignNews報導, 因應全球COVID-19(新冠肺炎)疫情危機,製造業不得不以先進科技應戰,英特爾(Intel)工業解決方案部門總經理兼物聯網業務副總裁Christine Boles表示,產業界採用了各種解決方案,包括人工智慧、機器學習、機器視覺和高階分析,就算之後經濟回溫,產業界仍會持續投資營運科技(OT)和資訊科技(IT)2021年將是工業4.0極具發展的一年。

 

「機器學習」(Machine Learning, ML)是人工智慧領域中能夠創造商業價值的技術之一,且機械學習可以有效解決製造業所面臨的問題,例如瑕疵檢測、自動流程控制、預測性維護、原料組合最佳化等進行機器學習預測建模。

 

本課程由淺入深帶領學員進入機器學習領域,課程運用NumpyScipyMatplotlibPandasScikit-learnPython模組,以通用的資料分析流程進行(資料理解、準備、建模、評估與釋義五步驟)文字、影像等資料探勘案例實作。課程內容涵蓋各式機器學習類型,方法包括頻繁型態探勘、集群、迴歸與分類等,並且交叉運用各種模型,以達成機器學習預測建模的目標。除了多元應用案例與講師實戰經驗分享,並進行深入淺出的理論觀念介紹,以最適合資料科學家的Python整合式開發環境Jupyter NotebookSpyder進行實機操作,幫助學員輕鬆上手資料探勘及機器學習的工作。

 

因應新冠肺炎(COVID-19)防疫規範,課程提供【數位同步學習】報名方案,歡迎學員報名參加。

 

 

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課程目標

  • 學習Python與機器學習之發展趨勢與應用
  • 機器學習框架與演算法實作演練



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課程特色

課程融入水質檢測資料、渦扇引擎資料、氣液壓系統感測資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵 篩檢、AIO 檢測資料等解說與演練,幫助學員瞭解不同情境與建模方法的異同,結合機械、電機、生醫、化工等工程領域知識,活用資料分析技術並抓住未來發展趨勢。

 

 

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課程對象

1.   建議學員具備基本的程式設計概念,例如CPythonRJava…等;學員不須非常熟悉撰寫電腦程式語言亦可,課堂中會提供案例程式碼,讓學員實際練習,學員不用從零開始寫程式,只要會操作、運用,從中學習到人工智慧、機器學習的概念和應用方法。

2.   電機/電子/機械/資訊/生醫/工工/化工/土木/環工等相關工程師、資料分析師/科學家、程式設計師、醫師、教育人員、統計人員、公務機關人員。




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講師簡介-鄒講師

現任:

國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨智能控制與決策研究室教授、CSQ大數據品質應用委員會主任委員

 

經歷:

明志科技大學機械工程系特聘教授兼人工智慧暨資料科學研究中心主任、美國辛辛那提大學工程與應用科學學院訪問教授、新加坡國立大學解析與作業學系訪問教授、西交利物浦大學計算機科學與軟件工程學系暨大數據解析研究院訪問教授、南京理工大學管理科學與工程學系訪問教授、中華R軟體學會創會理事長、臺灣資料科學與商業應用協會創會理事長、中華品質評鑑協會常務監事、中華民國品質學會大數據品質應用委員會主任委員、世新大學資訊管理學系副教授、中華大學企業管理學系副教授

 

專長:

人工智慧與統計機器學習、大數據與資料科學、賽局模型應用、進化式多目標最佳化、等候網路、系統模擬、時間序列分析與工業控制

 

著作:

鄒慶士 著 (2019),大數據分析與應用實戰:統計機器學習之資料導向程式設計,東華書局總經銷。

鄒慶士、賴逢輝 譯 (2003),服務業作業管理,雙葉書廊 (原著:Haksever, C., Render, B., Russell, R.S. and Murdick, R.G. (2000), Service Management and Operations, 2nd ed., Prentice Hall)

賴慶松、鄒慶士 譯 (2001),生產與作業管理,滄海書局(原著:David, M.M., Aquilano, N.J. and Chase, R.B. (1999), Fundamentals of Operations Management, 3rd ed., Irwin/McGraw-Hill)

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課程大綱

 

單元

課程大綱

機器學習簡介及

資料探索準備

6小時)

1.    機率統計、資料探勘、機器學習與人工智慧的異同

2.    PythonSpyderJupyter Notebook與相關模組的安裝

3.    Python資料結構

4.    集群分析

5.    迴歸分析與分類

機器學習預測

建模實作

6小時)

1.    樹狀模型與隨機森林

2.    k近鄰分類

3.    貝式分類

4.    支援向量機

5.    薈萃式學習

6.    實作練習

u 機械業、製造業等應用數據案例解說

u 活塞環資料、渦扇引擎資料、水質資料、氣壓系統失效資料、液壓系統監測資料、電耗資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵篩檢資料、藥品製程資料等說明與演練(視課程時間與內容斟酌安排)



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價格(實體/數位皆適用)

※本課程適用【5人報名研習1人免費】活動,凡報名本課程皆可享有五人參訓一人免費之促銷方案,歡迎企業組團參訓。

 方案(實體/數位同步)

課程費用

課程原價(個人)

8,000

早鳥優惠(14天前)

7,800

2人以上團報優惠

7,200

3~4人團報優惠

6,800

團報專案-優惠價(5人同行1人免費)

6,400

 

 

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常見問題

l  上課時間:112年5月25日(四)、5月26日(五),上午930~下午430,共計12小時。

l  上課地點:工研院產業學院(台北),實際上課地點,請依上課通知為準。

l  招生人數:本班預計20人為原則,最低開課門檻為12人。

l  培訓證書:課程出席率達80%以上,由工研院產業學院發給培訓證書。

l  報名方式:

(1)    電子郵件報名:itri535662@itri.org.tw

(2)    連絡電話:02-23701111#312 謝小姐

l  繳費方式:報名時可選擇信用卡線上繳費或ATM轉帳,主辦單位將於確認開班後通知您相關匯款資訊。

l  退費標準:若欲取消報名,請於開課前三日以傳真或email告知主辦單位,並電話確認退費事宜,逾期將郵寄講義,恕不退費。若您未於期限內申請退費,則不得於任何因素要求退費,惟可轉讓與其他人參訓。

l  為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。

l  為配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。

l  報名時請註明欲開立發票完整抬頭,以利開立收據;未註明者,一律開立個人抬頭,恕不接受更換發票之要求,課程開始當天不得以任何因素要求退費。

l  為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔。

l  本課程需上機實作,請自備筆電上課。



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