【數位同步學習課程】AI大數據分析與應用實戰班

上課地址:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)

時數:12

起迄日期:2020-09-10~2020-09-11

聯絡資訊:葉先生/02-23701111#319

報名截止日:2020-09-07

課程類別:人才培訓( 課程含線上同步數位學習)

活動代碼:2320050005

課程介紹

人工智慧與機器學習無疑是當今最熱門的發展重點,隨著科技發展成熟,成為新世代創新動力成長引擎,同時也快速改變我們工作及生活方式,應用面包括:無人駕駛、人臉辨識、智慧醫療以及智慧零售,甚至延伸到美容美髮產業、銀髮醫療照顧、農漁養殖、金融業。未來人工智慧技術將要跨領域與各式產業合作,大數據與AI的應用最重要的不是技術, 擁有 domain knowledge的人才是決定關鍵點。

大數據與AI應用技術開發其實沒有想像中難,針對非科技業的應用將有很大的機會,這門課程將用深入淺出的方式介紹AI 人工智慧的概念,大數據應該如何建立及分析,同時上機寫基礎R 與 Python程式,這是大數據與AI 最重要的工具,從資料訓練、驗證訓練、智能推理過程中,了解一個建立實際運用的過程,幫助學員在工作上與更多產業結合產生新應用可能性。

課程特色/目標

1. 介紹資料分析兩大主流工具- R 與 Python概念
2. 運用大數據分析與資料視覺化解決問題
3. R 與 Python實作練習

課程對象

1.提供非技術背景人員、無程式背景者,跨入AI人工智慧與大數據分析應用之大門。 2.對AI人工智慧與大數據分析應用開發有興趣之從事相關工作或研究者。

講師簡介

鄒老師

現任: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

           臺北商業大學 資訊與決策科學研究所教授

 

經歷: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、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:大數據與資料科學、人工智慧與機器學習、進化式多目標最佳化、群體智慧、賽局模型、應用機率與統計模型、等候網路、系統模擬、數學規劃、彈性製造與企業電子化

著作: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)

課程大綱

單元

課程大綱

人工智慧、深度學習與大數據分析概論

(6小時)

1. 資料分析兩大主流工具 - R Python

2. 大數據分析

(1)數據處理方法

(2)資料視覺化

R Python語言

實作練習

(6小時)

3. 統計機器學習基礎

(1)非監督式學習

(2)監督式學習

(3)其他學習方式

4. R Python實作練習

價格

原價

(含稅、午餐、講義)

早鳥-優惠價

(開課10天前報名)

工研人-優惠價

團報-優惠價

(同公司2人以上)

數位旁聽-優惠價

RAISE計畫博士

-優惠價

每人10,000

每人7,500

每人7,000

每人6,500

常見問題

    報名方式:至工研院產業學習網,點選課程頁面之「線上報名」,填寫報名資訊即可。

    本課程採報名制,滿10人以上開班,未滿10人不開班,課程洽詢: 02-23701111#319 葉先生。

    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」回傳真至02-23811000 葉先生 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。

貼心提醒

※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.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。

3.因課前教材、講義及餐點之準備,若您不克前來需取消報名,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。

4. 為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義電子檔。

5. 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。

6. 繳費方式為信用卡、ATM轉帳,恕不受理現場報名和繳費。

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人工智慧課程系列

學習主題&連結

課程介紹

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AI人工智慧與TensorFlow、Keras深度學習應用

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學習Python訊號處理與機器學習套件進行實機操作。

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深度學習最新的TensorFlow 2.0套件以及實作演練

9.

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10.

LabVIEW 機器視覺應用班(假日班)

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11

Python與深度學習技術應用研習班

學習Python與深度學習之發展趨勢與應用

12

AI大數據分析與應用實戰班

學習AI人工智慧的概念,並上機寫基礎RPython程式


附件

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