【產業實務演練】AI機器學習與深度學習實戰

開課日期:2019-12-27 課程費用:電洽
上課時間:週日 / 上午,下午 學習時程:42小時
上課地點: 台北市中正區重慶南路一段143號4樓 map
適用對象:
• 需要運用機器學習(Machine Learning)技術改善工廠生產、生產異常判斷、生產排程等專案...看完整
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課程特色
課程特色 :

• 用實作讓你對Machine Leaning的技術豁然開朗 :
本課程強調"How to",所以課程盡量避免用高深艱澀的理論與機率統計將你淹沒! 改用一些明顯易懂的觀念,讓你能掌握機器學習最核心的觀念與技術本質。
為了提升學習的"有感度",於每一個原理和演算法解說後,都會搭配實際程式範例,來進行上機實作演練。
透過講師Step by Step講解,你將可以快速學會數據分析與機器學習的應用方法,包含爬資料、資料重構資、模型建立與優化及分析預測。
不再讓您上完課,好像知道很多東西可是卻又不知道從何開始。



•縮短專案時程,確保產出 :
AI已經進入到不同產業,不論在電子、資訊、金融、零售、醫療、通訊、文通、物流等領域,你都可能透過機器學習/深度學習解決過去難以解決的問題。
然而這些演算法也並非就是萬靈丹,尤其在資料科學領域,在不對的問題上找答案,往往都是徒勞無功。
也許您正在或是未來將接觸AI相關工作,實務上可能會遇到的問題也都可以拿來和講師多交流討論,也將有助於縮短專案時程,確保產出。
詳細內容

 

本課程分成兩個階段,第一階段為機器學習實戰,第二階段為深度學習實戰。

 

在機器學習實戰中,您將學會資料科學與機器學習的技術,會利用Python數據分析模組,如Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib進行蒐集數據、整理數據、分析數據和數據視覺化;用scikit-learn 實現機器學習演算法,最後也會說明如何建立大數據Spark運算平台的開發環境並將之前實作方法整合進到Spark。
本課程也會利用全球最大資料科學平台Kaggle進行實戰演練,以BOSCH 公司所釋出的生產線數據資料進行實作。
從特徵處理到training data, 選取適合的機器學習方法進行機器學習的模型建構,最後能對Testing data進行迴歸預測、分類或分群。

 

在深度學習實戰中,您將學會深度學習的技術。
並利用Keras、TensorFlow進行像是卷積神經網路(CNN) 、遞歸神經網路(RNN) 、強化學習(Reinforcement learning) 、生成網路(Generative Networks)等技術。

 
師資介紹
師資介紹

teacher1

 Elvis Wu

▪ 美國聖路易大學生物資訊博士 / 交通大學交通運輸 & 資訊管理研究所碩士

▪ 知名國際3C製造大廠人工智慧研發部門主管

▪ 生物資訊 / 自然語言處理 / 統計推論 / 科學計算 / 數據科學 / 資料探勘 / 數值最佳化 / 資料庫 巨量資料處理 / 機器學習

teacher1

 Jeffery Lin

▪ 台灣大學土木工程研究所博士 / 成功大學土木工程研究所碩士

▪ 知名上市資訊科技大廠大數據部門研發主管

▪ 類神經網路 / 基因演算法 / 最佳化演算法 / 結構力學 / 有限元素法 / 生醫影像處理

teacher1

 Tim Liu

▪ 輔仁大學應用科學與工程研究所博士 / 輔仁大學電機研究所碩士

▪ 知名上市電子消費品大廠AI研發部門資深工程師

▪ 機器學習 / 機器人開發 / 密碼學 / 影像壓縮 / 數位訊號處理 / 生醫資訊/生醫影像處理

報名方式
如您對本課程有興趣,或需相關諮詢,請於下方留下您的聯絡資訊,我們將派專人與您聯繫,為您安排上課事宜,或回覆問題,感謝您!
備註
詳細課程資訊請撥打服務專線:(02)2316-7736
或參考http://bit.ly/2OyQsxs

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