機器學習實戰班

開課日期:隨時開課 課程費用:線上洽詢 備註:早鳥優惠中
上課時間:不拘 / 不拘 學習時程:7 小時
上課地點: 線上課程線上課程 map
適用對象:
⭐ 對人工智慧有興趣並想學習如何實作機器學習者。
⭐ 想了解人工智慧將如何成功應用在自己...看完整
收藏課程
課程特色
【課程特色】
⭐ 清楚的理論講解
老師會將大量複雜的理論,以非常直觀的方式傳授給同學,不只讓你不怕大量複雜的機率統計以及微積分,還讓你直接了解每個步驟的意義及效果,學習成果將會事半功倍。


⭐ 重視實作
這門課會有將近50%的實作課程,配合老師深入淺出地的理論講義,學生能一步步理解每個實作細節,增加實戰經驗,也協助同學熟悉scikit-learn語法以及使用的小技巧。


⭐ 實務經驗分享
講師將分享大量的企業真實案例,還有將AI成功導入企業的經驗,幫助你瞭解實務會遇到的問題,分析AI成功落地與否的每個環節,期望學生學成後,能順利進入AI領域公司。




【解決學習痛點】
⭐ 突破書籍、網路的零散教學
坊間書籍或網路文章常常省略非常多步驟,再加上人工智慧理論基礎本身就已經非常複雜了,使得同學常常看完大量的文章後仍不知道重點在哪,以及被忽略的細節該怎麼被解釋,本課程將注重在演算法每一個步驟,逐步帶學生理解每一個環節的意義。


⭐ 簡化大量複雜的運算
本課程會用大量的生活比喻來解釋許多複雜的數學式子,讓學生可以快速理解,為何要從這個角度思考以及設計,讓您更好吸收。


⭐ 更多的資料集範例實作
大部分網路上的文獻只充滿著許多數學符號,對於學習者來說是艱澀難懂的,如果有大量的資料集範例去實作的話會大大的幫助學生理解這些內容,這門課老師準備了大量的資料集範例,協助同學理解,最後可以應用每一個數學式子。
詳細內容

主題章節

小單元(細項)

您將學到(本章節將會如何進行,將學到什麼)

時數

機器學習基礎介紹

  1. 機器學習的介紹
  2. 機器學習的基本觀念
  3. 什麼是監督式學習、非監督式學習
  4. scikit-learn 介紹及安裝
  1. 人工智慧跟機器學習的關係
  2. 機器學習適合使用的時機
  3. scikit-learn 環境安裝

1hr

監督式學習 – 迴歸問題

  1. 線性迴歸 (Linear Regression)
  2. 多項式迴歸
  3. 實作迴歸模型
  1. 了解迴歸原理
  2. 實作迴歸問題

1hr

監督式學習─ 分類問題Part1

  1. 羅吉斯迴歸 (Logistic Regression)
  2. 最近距離分群法 (K-Nearest Neighbor)
  3. 決策數 (Decision Tree)
  4. 實作分類模型
  1. 了解分類原理
  2. 實作分類問題

1.5hr

監督式學習─ 分類問題Part2

  1. 貝式分類器 (Naive Bayes)
  2. 隨機森林 (Random Forests)
  3. 支撐向量機 (Support Vector Machine)
  4. 實作分類模型
  1. 了解分類原理
  2. 實作分類問題

1.5hr

非監督式學習─ 分群問題

  1. K 平均法 (K-means)
  2. DBSCAN
  3. 最大期望算法 (Expectation Maximization)
  4. 實作分群模型
  1. 了解分群原理
  2. 實作分群問題

1hr

非監督式學習─ 降維問題

  1. 主成分分析 (PCA)
  2. 奇異值分解 (SVD)
  3. 實作降維模型
  1. 了解降維原理
  2. 實作降維問題

0.5hr

Kaggle 實戰

  1. 實戰 Kaggle 資料集
  1. 實戰真實資料

0.5hr

 

師資介紹

 簡介 
李厚均(Isaac)畢業於台大電子所,主要專長為人工智慧及資料分析,擅長處理影像辨識、金融數據等問題。曾在台積電、中華電信…等上市櫃公司擔任內訓講師及顧問,同時也在多個單位擔任資料科學講師,具有相當豐富的教學及實戰經驗。

 現職 
現任全智能科技產品總監
多家公司技術顧問

 學歷 
台灣大學電子工程研究所

 相關經歷 
台積電、中華電信內訓講師
T 客邦長期合作 AI 講師
四零四科技 AI 工程師

 相關作品 
面板廠AOI瑕疵檢測系統
台大醫院傷口辨識系統:點此觀看

 相關連結 

FB粉絲頁:小李談數智

報名方式
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