AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班

AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班

上課地址:中科_工商行服務大樓4樓或9樓教室【台中市428大雅區中科路6號】

時數:36

起迄日期:2020-09-26~2020-10-24

聯絡資訊:王姿若/04-25687661

報名截止日:2020-09-25

課程類別:人才培訓(工業局)

活動代碼:2320070079

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,搭配政府計畫補助,今年僅此一梯!

工業局補助課程

經濟部工業局『109年度製造業價值鏈資訊應用計畫
– 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
 協辦單位:財團法人工業技術研究院
– 歡迎企業包班

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

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

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。

2020/9/26
(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。

2020/9/27

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

2020/10/17
(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。

2020/10/18

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。

2020/10/24
(六)

講師簡介

工研院專業師資-黃老師

【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

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)

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

結訓與認證

1. 凡參加AI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70分(含)以上為合格。

課程費用

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身份別

費用

補助說明<限本國籍學員報名>

一般身分

補助費用

(任職企業之在職

人士優先錄取)

每人11,500

原價$23,000,政府補助$11,500,學員只需自付$11,500

以提升職能為培訓目的,招生對象主要以企業在職人士、個人

工作者財團法人、社團法人(含公協會)、行政法人,政府機關

(含軍人)、學校教職員、學生等為主。

特定對象

補助費用

每人8,500

原價$23,000,政府補助$14,500,學員只需自付$8,500

※特定對象說明:

身心障礙者:需檢附殘障手冊影本一份

原住民:需檢附戶籍謄本影本一份

生活扶助戶(低收入戶):需檢附低收入戶身分證明文件

中堅企業

補助費用

每人8,500

原價$23,000,政府補助$14,500,學員只需自付$8,500

※中堅企業:中堅企業學員報名後須繳交公司開立在職證明。

查詢中堅企業名單:

https://www.mittelstand.org.tw/information.php?p_id=96

課程日期/上課地點

課程日期:109/9/269/2710/1710/1810/24 (週六,),共36小時
上課時間:09:00-17:00(前三)09:00~17:30(後兩)(共36hrs
上課地點:工研院產業學院 台中學習中心-訓練教室 (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號(中科管理局_工商服務大樓4樓或9樓教室)                     
交通資訊:
-可搭乘
高鐵免費接駁公車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)
-或搭乘仁友客運: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:本班預計20人為原則,依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班10人即開課)
報名方式: 
1. 線上報名:請點選右上角「線上報名」
2.傳真報名:傳真 (04)2569-0361 (傳真後請來電確認,以保障優先報名權益)
3.電子郵件報名:E-mailEmail住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它

課程洽詢:
04-25687661  王小姐 /04-25672316 陳小姐
繳費資訊:
 
(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6號4樓(中科工商服務大樓4樓) 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 王小姐 收

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、如需取消報名,請於開課前三日以書面傳真至主辦單位並電話確認申請退費事宜。逾期將郵寄講義,恕不退費。

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《全系列課程》【公差設計與量測應用工程師培訓班】

  單元一: 尺寸及幾何公差基礎與選配應用

  單元二: 公差原則與設計應用實務 

  單元三: 幾何公差與量測應用實務

  單元四: 公差分析與尺寸鏈應用實務

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7.5

7.5

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精密機械之3D逆向技術工程師培訓班【電腦實作】

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《全系列課程》FANUC控制器CEXE程式設計培訓班 

  單元一: FANUC控制器CEXE程式設計-基礎實務

  單元二: FANUC控制器CEXE程式設計-進階實務 

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《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

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6

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6

《全系列課程》【進階射出技術應用專業人才培訓班

課程一: 塑膠模具設計及成本估價實務
課程二: 塑膠射出模具設計與射出不良之關聯性 

課程三: 試模關鍵技術提升9大步驟
課程四: 建構工業4.0的射出成型廠

24

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6

6

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《全系列課程》【贏在AI的起跑點】智慧機械品質與製程改善工程師

單元一: 智慧IOT與產品品質資料蒐集整理分析

▲單元二: 製程IOT與品質改善案例分析 

單元三: 製程IOT與機台預維護分析

單元四: AI演算及文本資料分析

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7

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【醫療器材法規、驗證與查驗管理師】培訓班

▲單元一:醫療器材品質系統轉版重點與管理法規

▲單元二:醫療器材新版 ISO 14971風險管理

▲單元三:醫療器材上市後監督實務

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【生技製藥PIC/S GMP/GDP品質管理及建廠、確效及文件建構實務】

單元一:生技製藥PIC/S GMP/GDP品質管理及建廠(含倉儲)評鑑實務
▲單元二:生技製藥PIC/S GMP/GDP驗證、確效及文件建構實務

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生技製藥PIC/S GMP電腦化系統確效實務(computerized system validation course) 

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