AI加值應用-機器學習專案及模型實作

上課地址:台北科技大樓

時數:24

起迄日期:2021-10-14~2021-11-04

聯絡資訊:葉小姐/03-5919212

報名截止日:2021-10-13

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2321020055

課程介紹

你懂的機器學習夠活用嗎?用案例無痛get實務技能吧!

人工智慧近幾年急速成長,各種創新應用不斷的問世及衝擊人們的生活習慣,機器學習在這一波世代創新之際扮演著重要的核心技術角色,本課程將對金融科技、醫療保險、精準行銷、熱門遊戲等專案,進行綜觀性的觀察與探討,並介紹如何應用人工智慧與資料科學技術來解決實務中常遇到的問題,透過理論與實務的整合學習,深化培養人工智慧之素養與技能。
衍伸學習 金融科技現況與未來趨勢 課程

課程大綱


!快點加入課程當個與時俱進的AI人!

課程時間

課程主題

課程大綱

10/14()

機器學習專案實務方法

              機器學習問題類型

              機器學習專案流程

              機器學習開發工具

              機器學習應用發展

10/21()

分類模型方法與應用實作

              分類模型方法綜述

              寶可夢競技分類預測

              糖尿病症狀分類預測

              相簿集類別分類判斷

10/28()

迴歸模型方法與應用實作

              迴歸模型方法綜述

              房屋價格迴歸預測

              保險理賠回歸預測

              股票價格回歸預測

11/4()

分群模型方法與應用實作

              分群模型方法綜述

              精準行銷分群預測

              信用異常分群預測

              臉部辨識分群判斷

課程特色/目標

²  從監督式學習到非監督式學習探討不同面向的日常問題。
²  介紹金融科技領域會遇到的各種問題情境,並利用資料科學與人工智慧之方法來建立解決問題的能力。
²  透過實務案例介紹與理論方法的理解與程式實作,從深刻體驗到著手解決問題的訓練方法來培養資料科學家的必備技能。
²  學員能夠瞭解如何靈活運用機器學習方法來分析與解決實務問題。

講師簡介

【講師介紹 黃老師】
現職:東吳大學巨量資料管理學院助理教授 IF.Lab資訊融合實驗室
學歷:國立中央大學資訊工程系博士
經歷:
     Google AI Explore ML 種子教師
     東吳大學人工智慧應用研究中心研究員
     國泰產險數位發展部數據分析科講師與技術顧問
     康橋國際學校大數據專題研究課程講師
     經濟部工業局AI與數據應用領域專家顧問
     康橋國際學校高中數據分析研究社社團教師
     中央研究院資訊科學研究所訪問學者
     中央研究院資訊科技創新研究中心博士後研究員
     中央研究院資訊科學研究所博士後研究員
     中國文化大學資訊管理學系兼任助理教授
     陸軍專科學校電腦與通訊工程科兼任講師
專長:
     資料科學、人工智慧、電腦視覺、資料視覺化、商業智慧、城市計算

課程對象

期待了解金融科技發展並將人工智慧方法應用於金融科技實務問題的工程師、專案管理師、資料科學家、決策者等。

課程資訊

舉辦地點:台北科技大樓、館前路教室
舉辦日期:110/10/14()10/21()10/28()11/4(),每日09:00-16:00,共4日24小時
報名方式:(兩種方式擇一即可)
(1)
至產業學習網(college.itri.org.tw)線上報名
(2) E-mail(姓名、職稱、公司名稱、統編、連絡電話)Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它
報名洽詢:03-591-9212

課程收費

課程費用

單門定價

全系列

全系列特別優惠

單人報名專業課程

4,200

16,800

-

二人以上報名優惠價

(團體報名)

3,800

14,500

團體早鳥價

14,000/

早鳥價(開課15日前)

4,000

15,000

數位學習方案(遠端同步)

4,100

15,500

-

※同公司三人()以上報名全系列,可另享最優惠價,歡迎來信/電詢問

貼心提醒

(1)   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。

(2)   請收到上課及繳費通知後,於開課日三天前以銀行匯款、支票或線上報名時選擇信用卡線上繳費(發票開課當天即可拿到)。若需提早取得發票,請洽詢課程承辦人。

(3)   因課前教材及講義之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知,以利行政作業進行並共同愛護資源。

(4)   如本課程因人數或其他因素造成課程取消,本院將無息辦理退費,敬請見諒!

(5)   為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義電子檔

(6)   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。

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