Python機器學習實戰班
上課地址：工研院竹東中興院區21館109教室 (新竹縣竹東鎮中興路4段195號)
時數：12
起迄日期：2020-04-16~2020-04-17
聯絡資訊：羅翊文/03-5918319
報名截止日：2020-04-15
課程類別：人才培訓(課程)
活動代碼：2320010046
課程介紹
甚麼是機器學習？機器學習到底是要學甚麼？機器學習就是讓機器可以像人一樣，藉由閱讀大量的資料來建立規則而具有知識。早期以機器手臂取代勞工；2018年1月Google發佈機器學習服務AutoML，4月即有研究人員利用這項技術分析日本拉麵，最終以95%的準確度預測拉麵照片來自哪家分店。
在資訊化時代，數位資料的處理在整個IT產業中佔有即為重要的地位!
課程特色/目標
1.理解人工智慧、機器學習之概念、範疇與關聯、常見的演算法、及實際運作方式2.藉由實作練習，學習如何應用機器學習模式加速達成人工智慧
本課程已取得政府【機械人培計畫】補助50%或70%學費!!! 歡迎企業包班
課程對象
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、學生並具電腦基本操作或有基礎程式語言基礎者為佳
5.對於資料科學有興趣者
講師簡介
【工研院特聘講師-鄒教授】現任
台北商業技術學院 資訊與決策科學研究所 教授
中華R軟體學會理事長
臺灣資料科學與商業應用協會理事長
學歷
國立臺灣工業技術學院工業管理博士
專長
資料科學、多目標最佳化、進化式算法、企業電子化
課程大綱
1.資料探勘流程與機器學習類型2.Python、Spyder、Jupyter Notebook與相關模組的安裝
3.關聯規則分析
4.屬性工程
5.模型績效評估與參數調校
6.k近鄰學習
7.貝式分類
8.支援向量機
9.類神經網路與深度學習簡介
10.分類與迴歸樹
11.薈萃式學習(拔靴集成與多模激發)
價格
1. 原價：7,800元/人(非政府補助對象-政府捐助(贈)財團法人及學校教職員者)
2. 一般身分補助50%：每人3,900元整（原價NT$7,800，政府補助NT$3,900，學員自付NT$3,900）
3. 特定對象補助70%：每人2,340元整（原價NT$7,800，政府補助NT$5,460，學員自付NT$2,340）
4. 中堅企業補助70%：每人2,340元整（原價NT$7,800，政府補助NT$5,460，學員自付NT$2,340）
※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。
常見問題
※中堅企業廠商
申請經濟部中堅企業躍升計畫通過者方能使用此資格，詳情請見以下網址：
http://www.mittelstand.org.tw/
※特殊身分學員需繳交資料：
(1)身心障礙者：檢附殘障手冊影本一份
(2)原住民：檢附戶籍謄本影本一份
(3)生活扶助戶（低收入戶）中有工作能力者：縣市政府或鄉鎮（區）公所開立之低收入戶身分證明文件或低收入戶卡影本一份，但該證明文件未載明身分證號碼及住址者，應檢附國民身分證正反面影本或戶口名簿影本一份。
(4)中堅企業：經經濟部工業局申請中堅企業通過，符合資格者，檢附員工在職證明。
貼心提醒
主辦單位：工業技術研究院 產業學院
課程時間：2020年04月16日(四) & 04月17日(五)， 09:30-16:30，共12小時 (附中餐)
舉辦地點：工研院竹東中興院區21館109教室 (新竹縣竹東鎮中興路4段195號)
報名方式：採線上報名，請至產業學院網站
課程洽詢：(03)591-8319 羅小姐
聯絡信箱：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
★小提醒★
★為響應環保，提醒同仁課程當天需自行攜帶杯子，以避免使用紙杯的浪費。
★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。
★因課前教材、講義及餐點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。
★若原報名者因故不克參加，但欲更換他人參加，敬請於開課前二日通 知。
★上課期間學員若因個人因素無法繼續參與課程者，恕不退費。
★為保障課程無形資產權益，學員上課期間不得進行錄音、錄影。
相關課程
最夯Python系列
|
序 |
學習主題&連結 |
課程介紹 |
|
1 |
學習資料爬蟲、資料收集萃取、整理轉化技術 |
|
|
2. |
學習運用PyTorch由淺入深開發深度學習模型 |
|
|
3. |
學習資料探勘演算法、技術套件應用技術 |
|
|
4. |
學習資料視覺化呈現的技術及工具應用 |
|
|
5. |
學習Python語言，帶領大家踏入AI影像辨識領域 |
|
|
6. |
學習機器學習的技術架構與演算法 |
|
|
7. |
學習從Python入門程式語言操作使用 |
|
|
8. |
學習深度學習的技術架構、演算引擎、系統應用等 |
|
|
9. |
透過基本深度學習影像辨識原理，搭配實際演練，帶領學員進入AI影像辨識領域 |
|
|
10. |
學習Python在不同環境下建構出不同的機器學習模型 |
資料視覺化應用
|
序 |
學習主題&連結 |
課程介紹 |
|
1 |
學習用強大資料處理功能的視覺化工具－R 與 ggplot2 呈現美感十足的圖像吧 |
|
|
2. |
學習資料視覺化呈現的技術及工具應用 |
|
|
3. |
學習用簡易的方式完成視覺化程序，了解工具的用法，並搭配案例進行實作練習 |
AI人工智慧應用
|
序 |
學習主題&連結 |
課程介紹 |
|
1 |
學習Python語言，帶領大家踏入AI影像辨識領域 |
|
|
2. |
學習生成對抗網路的原理、應用範例，實際抓取、處理資料，帶上機實作的練習 |
|
|
3. |
透過基本深度學習影像辨識原理，搭配實際演練，帶領學員進入AI影像辨識領域 |
|
|
4. |
學習Python在不同環境下建構出不同的機器學習模型 |
相關課程
推薦課程