單元四機器學習理論與實作培訓

上課地址:中科工商服務大樓2樓207電腦教室(台中市大雅區中科路6號)

時數:24

起迄日期:2019-01-19~2019-01-27

聯絡資訊:林智君/04-25678652

報名截止日:2019-01-17

課程類別:人才培訓(課程)

研討會編號:2318100067

課程介紹

 

 

 

 

「機器學習理論與實作培訓」

課程簡介:

   AI已經進入到不同產業,不論在電子、金融、資訊、醫療、零售、通訊、交通、物流等領域,您都可能透過機器學習(Machine Learning)解決過去難以解決的問題。機器學習是人工智慧的其中一個分支,是一門很深的學問,本課程從基礎切入,由淺入深,包含理論及實作技術,讓學習者了解何時可以使用機器學習、為何機器可以學習、機器怎麼學習、如何讓機器學得更好,幫助您掌握機器學習最核心的觀念與技術本質。

 

課程效益:

 

1.取得工研院證照

參訓學員出席率達80%且通過認證考試,工研院產業學院頒發「機器學習理論與實作培訓」合格證明;完成73小時全系列課程,另外頒發Python AI人工智慧資料分析師」合格證明。

 

2.獲聘擔任授課講師(或實習講師)

  本課程將參酌學員出席率、認證考試成績、作業與隨堂互動等表現,擇取傑出學員數名,由本院以產學合作方式,邀請擔任後續本課程開辦公開班、企業專班、及校園專班之授課講師(或實習講師)

 

全系列課程名稱與日期

 

 

單元

課程名稱

課程時間

時數

原價

優惠價

全系列

Python AI人工智慧資料分析師

107/12/14-108/01/27

73

32,000

29,000

單元一

Python程式設計入門

107/12/14-12/16

21

8,000

7,600

單元二

Python網路爬蟲實作技術

107/12/22-12/23

14

7,500

7,200

單元三

Python資料分析入門及工具運用

108/01/12-01/13

14

7,500

7,200

單元四

機器學習理論與實作

108/01/19-01/27

24

12,000

10,000

課程大綱:

 

主題

內容

Introduction to Machine Learning

1.何謂機器學習?

2.機器學習的核心與框架

3.機器學習的種類監督式學習? 非監督式學習? 強化學習?

4.為什麼要分訓練資料集與測試資料集?

5.模型複雜度與資料複雜度

Machine Learning I: Regression & Classification

  機器學習實作是以Scikit Learn為主

1.以線性迴歸 (Linear Regression)為出發點

2.帶你深入淺出迴歸模型與分類問題 (Classification)

  jLinear binary classification

  k羅吉斯迴歸(Logistic Regression)

  l支持向量機(Support Vector Machine)

  mKernel method

3.評估機器學習模型的學習效果

  j損失函數(Loss Function)

  k均方根誤差(RMSE)

  l梯度下降法(Gradient Descent)

  m如何縮小RMSE? 模型與參數的選擇

4.判斷模型預測能力的指標

  j混淆矩陣、準確率 (Accuracy)、精準度(Precison)、召回率(Recall)F-分數 (F-Score)ROC曲線、AUC

Machine Learning II: Model evaluation

1.什麼是Overfitting?

2.如何避免 Overfitting?jRegularization 技巧

3.如何挑選好的模型?j交叉驗證法(Cross Validation)

Machine Learning III: Clustering

1.分群 (Clustering)

  jK-means

  kK-medoids

  l最大期望算法

  mHierarchical clustering

  …DBSCAN

  †Affinity propagation

Machine Learning IV: Ensemble learning

1.Boosting

2.Bagging

3.決策樹 (Decision tree)

4.剪枝演算法

5.隨機森林 (Random forest)

Machine Learning V: Feature engineering & Dimensional reduction

1.教你特徵工程的應用技術:

  j遺失值處理

  k特徵縮放、轉換、建構、組合、萃取

2.降維演算法與應用:

  jPCA

  kMDS

  ltSNE

                         ※主辦單位保留課程調整及講師更動之權利

講師簡介:

杜岳華,Julia Taiwan 發起人,陽明大學生物醫學資訊所碩士畢業,大學為成功大學醫學檢驗生物技術學系及資訊工程學系雙主修,喜歡程式架構及資料分析,認為生物體如同程式一樣的運作著,就一頭鑽進了生醫的資料科學當中,專業為系統生物學及計算生物學,希望成為生醫資料科學家。

                     

開課日期:108/01/19-2001/26-27(六日) 9:30~16:30,共計24小時

課程費用:加入工研院產業學院會員( http://college.itri.org.tw/LoginMember.aspx ),未來有相關課程,

          可優先獲得通知及更多優惠!

(1)課程原價,每人12,000

(2)7天前報名或同一公司二人報名優惠價,每人10,000

 

上課地點:中科工商服務大樓2207電腦教室(台中市大雅區中科路6)

 

報名方式:請將報名表填妥後傳真至04-25690361mailEmail住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它

報名專線:04-25672616馮小姐

貼心提醒

◆繳費方式:

繳費方式

(一)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。

(二)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。

(三)銀行匯款(限由公司逕行電匯付款)

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。

(四)即期支票或郵政匯票:

抬頭「財團法人工業技術研究院」,郵寄至:428台中市大雅區中科路64(中科工商服務大樓4工業技術研究院 收。

 

※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」,傳真至產業學院 04-25690361 林小姐 收

 ※以下注意事項─敬請您的協助,謝謝!
1.為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,請來電洽詢方完成報名。

2.如需取消報名,請於開課前三日以EMAIL通知主辦單位聯絡人並電話確認申請退費事宜。逾期將郵寄講義,恕不退費。
3.若原報名者因故不克參加,但欲更換他人參加,敬請於開課前一日通知。

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化粧品相關課程資訊
★化粧保養品專業技術與管理課程★

課程類別

課程名稱 (點選課程即可連結至課程內容)

時數

保養品研發調製

化粧品安全性與有效性評價

12

化粧保養品原料應用與產品研發管理師

30

化粧保養品配方設計與實務調製技術應用

24

化粧品調製工程師進階培訓班

30

美粧研發設計

彩妝產品配方師實務班

16

化粧保養品產品開發與品牌行銷經理人

42

面膜處方設計與調配實作班

7

化粧品包裝材料特性與設計之安全性評估

12

品保GMP

化粧品微生物檢驗鑑定訓練

10

化粧品產品資訊檔案(PIF)建置訓練

12

化粧品GMP品保工程師認證培訓班

24

化粧品GMP內部稽核員訓練

12

國際法規

兩岸化粧品法規管理規範與市場解析

12

化粧品清真驗證申請實務培訓

12

其他類

生產計劃與物料管理經理人實務培訓班

12

先進車輛污染防制(DPF/SCR)及濾清器應用技術

6

工業產品振動噪音設計與診斷技術

6

 

 

台中公設場地、台中會議室、台中訓練教室、台中電腦教室

中科公設場地、中科會議室、中科訓練教室、中科電腦教室

 

工研院產業學院 台中學習中心,位於中科管理局工商服務大樓,擁有可容納20-250人之會議室可供租借,會議室形式包含有:教室型、階梯型以及會議型,另有一間30人電腦教室,教室外有近一百坪公共空間可用於餐會聯誼及產品展示,為通過消防安檢之公設場地,並設地下室及戶外近250個免費停車位,免費接駁公車(高鐵台中站至中科管理局往返、統聯中港轉運站至中科管理局往返),交通便利。是您舉辦研討會、說明會及教育訓練最佳之場所!

 

歡迎院內單位及 貴公司多加利用,更加拓展您在大台中地區的業務。

詳細網址:http://college.itri.org.tw/img/taichung/index.htm

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