內容說明
‧ 課程名稱:【線上】Python機器學習應用開發
‧ 課程地點:線上 │ 線上課程
‧ 開始日期:2025/09/17
‧ 結束日期:2025/12/03
‧ 課程時間:周一、三19:00~22:00
‧ 上課時數:66小時
‧ 費 用:會員價35600/非會員價71400
【課程前言】
◆跟上AI時代你需要具備的職能
當前職場需要的AI技術,主要分成「自然語言處理、知識表現、自動推理、機器學習、電腦視覺/語音辨識技術、機器人技術」,完整系列學程結訓可獲得程式語言、資料來源處理、資料科學、資料視覺化、機器學習、深度學習、強化學習、影像辨識與自然語言處理的職能,學習完幾可囊括當前職場所需AI技術。
◆課程中以實作累積專案經驗
完整系列課程中有多次實作機會,囊括主題含資料分析與視覺化、監督式學習、非監督式學習、NLP、CNN、訓練與預測及人臉辨識,多個專題實作確認學員進度與加深課程熟悉度。
★先備能力《Python與AI人工智慧開發入門》。
★連線方式:使用 ZOOM線上直播
【學習目標】
1、以Python程式語言進行機器學習應用開發,介紹機器學習(Machine Learning)的理論基礎:十大處理流程、以各種演算法搭配實作
2、培養學員擁有數據收集與資料應用至機器學習之能力
3、透過資料進行以下實作,如:樂透中獎機率計算、Kaggle 案例、乳癌檢測、目標客戶分類、以RFM指標尋找VIP客戶等
【適合對象】
1、軟體開發人員:想使用Python程式語言開發機器學習應用
2、機器學習初學者:希望從機器學習了解人工智慧應用
3、數據分析師:更深入了解如何使用Python進行機器學習模型的訓練和評估
【習得技能】
1、數據蒐集與資料應用
2、機器學習相關演算法原理
3、進行各項機器學習演算法實作
4、建立回歸、分類與分群各種模型
5、搭配套件進行各種統計運算
6、監督式學習(分類與迴歸)
7、非監督式學習(分群)
8、進行數值資料分析與預估
9、針對結構化文件(例如csv:表格與數值)進行分類或分群
【課程大綱】
1、機器學習概念介紹
2、線性代數與迴歸方程式、微積分與梯度下降法
3、統計學導論、機率與假設檢定
4、神經網路與數學/統計整合
5、機器學習開發流程與實作
6、資料蒐集、清理與探索
7、特徵工程(Feature Engineering)分類與實作
8、迴歸與分類演算法
9、模型評估與效能調校
10、效能衡量指標
11、整體學習(Ensemble Learning)演算法、集群演算法
12、半監督式學習
13、MLOps
‧ 連絡電話:台北(02)2748-5188 /台中(04)3506-0841
‧ 注意事項:
◎課程內容協會與主辦單位保留更動之權利!
◎此課程提供電子檔講義下載。
◎以上優惠方案恕不重複!
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