110年產業人才投資計畫 三年七萬
符合資格 補助80%~100%
報名網址:
上課地點:臺北商業大學
上課日期:11/13~12/25
上課方式:遠端教學/實體電腦教室教學(同時執行)
時數:42小時
課程內容
上課日期 | 時數 | 課程進度/內容 |
110/11/13(星期六) | 3 | 人工智慧簡介:1.何謂人工智慧。2. 當前的實務應用。 |
110/11/13(星期六) | 3 | Python簡介:1.語法說明。2.開發環境建置與說明。3.程式練習 |
110/11/20(星期六) | 3 | Pandas套件說明與程式練習 |
110/11/20(星期六) | 3 | 進階套件使用:繪圖套件練習(Matplotlib、Seaborn) |
110/11/27(星期六) | 3 | 人工智慧應用:1.監督式學習 & 非監督學習。2.分類、分群、迴歸問題、3.程式練習。 |
110/11/27(星期六) | 3 | 人工智慧應用:1.訓練、驗證與與測試概念。2. Scikit-Learn。(支持向量機的使用) |
110/12/04(星期六) | 3 | 人工智慧應用:Scikit-Learn(決策樹的使用、 隨機森林的使用、類神經網路的使用) |
110/12/04(星期六) | 3 | 影像處理與電腦視覺:1.影像處理相關應用。2.OpenCV說明。 |
110/12/11(星期六) | 3 | 影像處理與電腦視覺:1. 熱門機器學習工具介紹。2.手寫數字辨識(MNIST dataset)*使用類神經網路。 |
110/12/11(星期六) | 3 | 影像處理與電腦視覺:彩色圖片辨識(CIFAR10 dataset)(使用類神經網路、使用卷積類神經網路) |
110/12/18(星期六) | 3 | 機器學習最佳化:1.機器學習最佳化參數調整、Kears Tuner。2.何謂overfitting與underfit,如何解決或避免。 |
110/12/18(星期六) | 3 | 機器學習最佳化:1.何謂深度學習。2.遷移學習 – 以MobileNetV2為例。 |
110/12/25(星期六) | 3 | 自然語言處理:1.RNN與LSTM簡介。2.文字編碼原則。 |
110/12/25(星期六) | 3 | 自然語言處理:1.IMDB情緒分類問題實作。2.使用機器學習產生文字。 |