1.掌握AI發展。 2.了解機器學習/深度學習在做甚麼。 3.快速理解機器學習/深度學習中常見的演算法。 4.了解機器學習/深度學習實務上會遇到的問題。 5.基礎理論+業界範例+實作練習+技術指導+經驗交流。
AI, 人工智慧, 機器學習, Machine Learning, 深度學習, Deep Learning, 政府補助, 工具機, 智慧機械, 大數據
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【政府補助】 AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班 - 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/ 【中科_工商行服務大樓訓練教室(台中市大雅區中科路6號)】或【WEBEX線上直播】
時數/ 36小時
起迄日期/ 2022/10/22~2022/11/19
聯絡資訊/ 陳怡靜 04-25687661
報名截止日/ 2022/10/20
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課程介紹

    美國媒體公司Netflix利用機器學習技術以在平台上提供用戶更好的搜選結果,其成效讓他們因此賺下額外的10億美金。麥肯錫更是預估機器學習等技術(不包括深度學習與其他更先進的技術)將會對19大產業創造9.5兆美金的價值。百度和Google更是在2017年時,投資了200~300億美金於人工智慧。在當今資訊界,如此火熱的技術,究竟有什麼魔力?

    機器學習,一種人工智慧的技術,不同於傳統程序,是通過處理並學習龐大的數據後,利用歸納推理的方式來解決問題,所以當新的數據出現,機器學習模型即能更新自己對於這個世界的理解,並改變他對於原本問題的認知。本課程將以簡潔而不失精華地介紹什麼是機器學習與深度學習,並帶領學員逐步實作出股票趨勢預測、智慧教學助理、智慧打卡系統、人臉辨識系統及時間序列預測模型等多個機器學習實際應用案例。

★人工智慧領域新藍海中,如何穩健踏入AI領域→深入培養及應用職場上所需的AI職能?

36小時完整學習~本課程邀請到人工智慧專家教學+專案實作!搭配政府計畫補助!


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工業局補助課程

經濟部工業局『111年度智慧電子人才應用發展推動計畫』

– 主辦單位:經濟部工業局 / 承辦單位:財團法人資訊工業策進會 / 執行單位:工業技術研究院

– 工業局補助 /「特定對象」及「中堅企業」補助

– 歡迎企業包班


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課程內容

★本課程需自備NB (OS:WINDOWS 7/8專業版以上) 安裝軟體實作練習!

★課程目標:

-理解人工智慧、機器學習與深度學習之概念、範疇與關聯、常見的演算法、及實際運作方式

-學習如何應用深度學習模式加速達成人工智慧

-藉由業界案例與實作練習,學會如何訓練機器學習並排除演算法偏差等常見問題,實現人工智慧

★課程特色:

-基礎理論+業界範例+實作練習+技術指導+經驗交流,讓學員從練習中發現錯誤,還有專業講師可以從旁直接導正。

-以迫切需導入AI之製造業,與最受法規限制之金融產業為範例,有助擴大應用產業視角


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人工智慧、機器學習與深度學習關係




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人工智慧、機器學習與深度學習關係

名稱

機器學習 Machine Learning

深度學習 Deep Learning

運算方式

大數據分散式儲存、GPUTPU平行運算

模型架構

線性迴歸隨機森林

多層感知器、深度神經網路、卷積神經網路、遞迴神經網路

本課程

應用領域

語音識別、手寫識別、金融分析、智慧醫療、工業資料分析等

視覺辨識、語音識別、自然語言處理、生物醫學、品保檢測、自駕車、博奕產業、影像、文字、建模等

 

 

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課程大綱

 

課程名稱

課程內容大綱

開課日期

  • 人工智慧介紹及股票趨勢預測實作

介紹人工智慧是什麼,以及監督式、非監督式及強化學習概念。

1.     什麼是AI

2.     實際在商務上的成功AI 範例。

3.     機器是如何學習的?

4.     監督式/非監督式學習

5.     實作自己的股票趨勢預測模型。

10/22
(六)

  • 非監督式學習與智慧教學助理實作

介紹何為非監督式學習原理以及實際案例實作。

1.     什麼是非監督學習?

2.     分群與降維的應用。

3.     讓電腦學會看懂文字-文字探勘技術。

4.     實作智慧教學助理。

10/29
(六

  • 深度學習介紹及智慧打卡系統實作

介紹深度學習原理,認識DNNCNNRNN是什麼,並利用DNN實作智慧打卡系統。

1.     什麼是深度學習?

2.     深度學習的明星們DNNCNNRNN

3.     Tensorflow介紹

4.     實作屬於自己公司的智慧打卡系統

11/05
(六)

  • 機器視覺辨識介紹及實作人臉系統

認識CNN如何有效地實踐視覺辨識,以及實作人臉辨識系統。

1.     CNN的延伸家族。

2.     Darknet 介紹。

3.     實作人臉辨識系統。

11/12
(六

  • 遞迴類神經網路介紹及時間序列預測實作

介紹RNNLSTM以及如何實際應用在時間序列預測。

1.     RNNLSTMGRU介紹

2.     時間序列資料介紹。

3.     實作時間序列預測模型。

11/19
(六)

 

 

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講師簡介

工研院特聘專業師資-黃老師師資群

【經歷】資訊科技專家、大學講師、RiskValFinancial Solution量化資料科學家,軟體架構師、Smart Tech Inc.主工程師、Dynamic  Service Inc(DSI)軟體工程師等…實務經驗

【學歷】New York University - Courant Institute of Mathematical Sciences Master of Science, Computer Science (碩士)、 厦門大學王業南經濟研究院金融(博士)


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課程建議對象

1.大專以上,電機/電子/材料/機械/生技/化工/資訊等相關背景之研發工程師、生產製造、品保等相關工程師/資料分析人員及各管理階層。
2.協助企業評估是否導入AI或擬定AI導入策略之專案負責人

3.企業內欲跨入AI技術領域之自動化系統設備相關業務負責人員

4.研究單位工程師、學生具電腦基本操作或有基礎程式語言基礎者為佳


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結訓與證書

1. 凡參加AI機學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班>之學員,研習期滿,出席率超過80%()以上,且實務討論或考試成績合格者,即可獲得工研院頒發的培訓證書。

2. 測驗平均總成績在60分(含)以上為合格。


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課程費用

身份別

費用

備註限本國籍報名

一般身分補助

每人16,000

原價NT$24,000,政府補助 NT$8,000,學員自付 NT$16,000

特定對象補助

每人12,800

原價NT$24,000,政府補助 NT$11,200,學員自付 NT$12,800

※特定對象說明:針對具身心障礙、原住民與低收入戶之人士,報名時出具證明 (身心障礙手冊正反面影本、「原住民族身分法」所定原住民身分證明及低收入戶證明之相關證明文件)

中堅企業補助

每人12,800

原價NT$24,000,政府補助 NT$11,200,學員自付 NT$12,800

※中堅企業說明:屬於經濟部工業局公佈之中堅企業名單(請來電洽詢),學員報名必須繳交一張公司名片、請公司開立在職證明,課程發票會開立該公司發票)

★課程其他優惠方式(每人)

二人()相揪同行/學生報名

 每人15,500

三人()相揪同行報名

 每人15,000

◎本課程經政府補助,上課學員皆需依規定填寫相關資料,且學員出席時數需達報名課程時數八成以上,方可適用補助辦法,若未符合規定者,則需將其政府補助費用繳回。

★因應性別主流化國際趨勢,打造友善職場之發展,歡迎女性學員踴躍報名


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課程日期/上課地點

上課日期:111/10/22、10/29、11/05、11/12、11/19(週六
上課時間:09:00-17:00(前三天);09:00~17:30(後兩天)(共36hrs)
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上課地點:工研院產業學院 台中學習中心-訓練教室或WEBEX線上直播 (實際上課教室請依據上課通知函為準!)
上課地址:台中市大雅區中科路6(中科-工商服務大樓-4樓或9樓教室
上課地圖(公設場地)https://reurl.cc/xObA0N   
交通資訊: (台中市民-使用【悠遊卡】、【一卡通】 搭乘台中市區公車-10公里內免費)
-可搭乘『高鐵接駁公車161』:高鐵台中站至中科管理局工商服務大樓往返 (平日/假日均行駛
-
或搭乘『中科免費巡迴巴士(西屯線)』:統聯中港轉運站至中科管理局工商服務大樓往返(平日行駛)
-搭乘仁友客運:
45、巨業客運:68、台中客運:69、統聯客運77/79(平日行駛)
-中科管理局近250個地下室平面停車位,停車便利憑『車牌辬識』入場,本單位貼心免費消磁

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預計招生名額:20名為原則,依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班預計10人即開課
報名方式:
1.線上報名:請點選頁面右上角「線上報名」

2.電子郵件報名:E-mailzoeychen@itri.org.tw

課程洽詢:(04)2568-7661 /(04)2567-2316 陳小姐

-----------
繳費資訊: 
()ATM轉帳(線上報名):
繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。
()信用卡(線上報名):
繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。
()銀行匯款(公司或個人電匯付款)
土地銀行工研院分行,帳號156-005-00002-5(土銀代碼:005)。
戶名「財團法人工業技術研究院」,請填具「報名表」與「收據」回傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。


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貼心提醒/推薦課程

以下注意事項─敬請您的協助,謝謝!

1、課程3天前,學員將收到【E-mail上課通知】,敬請留意信件。
2
、為尊重講師之智慧財產權,請勿錄影、錄音,恕無法提供課程講義電子檔。
3
、請註明服務機關之完整抬頭,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。
4
、若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開課前一日通知。
5
、退費辦法:學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數1/3,退還所繳上課費用之50%,上課逾總時數1/3,則不退費。

6、結訓學員應配合培訓後電訪調查。

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◆其它課程參考:(點選課程名稱可連結至課程)

全數位學習】課程專區

時數

【全數位學習課程】AMR技術整合學程(系列)
(A1)各式通訊協定實務
(Aa)【AI】Python工業4.0人工智慧:製程資料處理大師
(Ab)【AI】Python網頁資料擷取與視覺化呈現課程
(A2)產線配置機器人系統概論
(B1)基於ROS之移動機器人的建圖與定位
(B2)智慧機器人
(B3)控制器原理與操作
(B4)控制器與伺服驅動整合應用
(B5)電動機/油氣壓系統原

32.8

2
5.3
5.5
1
2.5
3.2
7.3
3
3

【智慧機械/智慧製造】技術類-課程專區

時數

電動車動力系統設計與驗證概論【含實驗室參訪】

7

智慧製造系列-ANSYS結構分析技術師【電腦實作】

36

製程設備SECS及GEM連線技術培訓班 【電腦實作】

15

AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班【電腦實作】

36

AR+AI智能製造元宇宙實作與分析【電腦實作】

7

六標準差GB綠帶實務班 (含Minitab及R軟體實作)

15

製程統計與Excel資料科學分析

14

機械設計與機械手臂開發實務培訓班

12

【KISSsoft軟體輔助齒輪傳動設計師課程】螺旋齒輪箱基礎設計【電腦實作】

12

永磁無刷馬達之分析、設計與實例模擬

12

機械結構設計技術實務培訓班

12

工業生產線ESD控管與ESD防制標準實現(ANSI/ESD S20.20- 2021新版)

14

產線電磁干擾(EMI)防制設計與接地工程培訓班

14

靜電放電(ESD)防護設計與測試驗證培訓班

14

電子電路介紹與EDA模擬分析驗證實作培訓班

14

高速主軸設計與應用

12

運用Minitab活用DOE田口實驗設計方法找出最佳參數

14

SolidWorks進階零組件工程圖與CSWP實務培訓班(台北班)

56

《全系列課程》公差設計與量測應用工程師培訓班
課程一 尺寸及幾何公差基礎與選配應用
課程二 公差原則與設計應用實務
課程三 幾何公差與量測應用實務
課程四 公差分析與尺寸鏈應用實務

30
7.5
7.5
7.5
7.5

《全系列課程》【齒輪與齒輪傳動系統設計探討課程】
單元一: 圓柱齒輪設計製造與應用
單元二: 蝸桿蝸輪傳動系統設計、製造與應用
單元三: 傘齒輪與行星齒輪技術探討
單元四: 齒輪傳動系統的功能檢測與振動噪音探討

25
7
6
6
6

《全系列課程》【專業射出工程師培訓認證班】 
單元一: 射出成型機與射出不良之關聯性
單元二: 射出成型現場模擬與塑膠材料選擇應用 
單元三: 模具設計與應用實務
單元四: 射出成型不良原因分析與改善

24
6
6
6
6

《全系列》【進階射出技術應用專業人才培訓班】 
單元一: 塑膠模具設計及成本估價實務
單元二: 塑膠射出模具設計與射出不良之關聯性 
單元三: 試模關鍵技術提升9大步驟
單元四: 建構模具量產優質工法及環境

24
6
6
6
6

【模具發包驗收要項及先進射出技術人才培訓班】 

單元一: 模具發包準則與十大驗收要項
單元二: 先進塑膠射出成型技術

24
6
6

【生技製藥】課程專區

時數

【生技製藥PIC/S GMP/GDP品質管理及建廠、確效及文件建構管理師(全系列)】 

生技製藥PIC/S GMP/GDP品質管理及建廠(含倉儲)評鑑實務
生技製藥PIC/S GMP/GDP驗證、確效及文件建構實務

30
15
15

生技製藥產業規劃控制汙染策略實作管理師培訓班 

14

保健營養食品GMP與ISO 14644潔淨室規範實務班

14

科技管理/品質管理、生產製程檢測】課程專區

時數

 創新研發計畫書撰寫與審查實務【技術專職型升級計畫(SBIR、CITD & A+淬鍊計畫、產業升級創新平台計畫)

12

《全系列課程》【研發管理工程師四大關鍵技能-實務系列】
A1: 系統化問題分析與解
A2: 創新型態的產品開發管理 
A3: 研發專案規劃與執行

A4: 研發績效與團隊領導 

28
7
7
7

7

《全系列課程》【實驗室管理人才訓練系列】
A1: 實驗室品質管理訓練課程
A2: 實驗室主管訓練課程 
A3: 實驗室內部品質稽核課程

39
15
12
12



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