〔政府補助專班〕【AI深度學習問答系統實作】超值課程組合5折起！
訓練單位：艾鍗學院
訓練位置：台北市中正區重慶南路一段143號4樓 
學員負擔：填表洽詢
政府負擔：填表洽詢
訓練性質：在職訓練
報名區間：
2024-07-08～2025-12-31
訓練區間：
2025-05-17～填表洽詢
甄試日期：
填表洽詢
適合職務：
訓練時段
週六
不拘
訓練時數
歡迎諮詢小時
訓練人數
15名
其他條件
1.對於AI自然語言處理應用技術有興趣之工程師或研究生。 2.想進一步學習如何將AI演算法轉換成服務業、電商平台常用的功能或服務者。 3.須領導、管理AI開發專案者。 4.想了解NLP問答系統應用或對Chatbot聊天機器人、情緒分析、智能助理感興趣者
2.學習NLP自然語言處理任務的文字探勘、句法分析、文本分類、網路爬蟲資訊提取等。
3.了解深度學習RNN、LSTM、GRU、BERT模型的原理與運用方法。
4.瞭解問答系統(Question Answering System)之開發流程與要領。
5.了解推薦系統應用與推薦系統的經典演算法。
6.學會使用Tensorflow/Keras進行深層神經網路(DNN)實作
7.了解深度學習的原理及各種訓練技巧-Batch Normalization, Dropout, Early Stopping,…
自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是計算機科學以及人工智慧的子領域，專注在如何讓計算機處理並分析大量（人類的）自然語言數據。
NLP常見的挑戰有語音辨識、自然語言理解、機器翻譯、聊天機器人以及自然語言的生成，是近幾年成長最迅速的AI應用。 本課程將帶領學員了解NLP自然語言處理的任務與流程、中文自然語言處理及常見的文字編碼方式，並透過深度學習演算法與進階語言模型實作，進而實現AI主題專案：Telegram飯店業問答系統。課程搭配軟體套件使用，兼具理論與實作面向，讓你對NLP有完整的概念。
推薦系統應用將會介紹常見的推薦系統應用(產品/平台)，再以深入淺出的方式，說明推薦系統的經典演算法，以直觀的方式理解這些演算法的原理。
Lynn老師
▪ 國立臺灣大學資訊網路與多媒體碩士
▪ 知名教育科技公司人工智慧工程師
▪ 知名資產管理公司金融計量分析研究員
▪ 機器學習 ▪ 深度學習 ▪ 自然語言處理(NLP) ▪ 網路爬蟲
Alan老師
▪ Purdue University School of civil engineering (Stochastic & statistical hydrology)
▪ 水資源農業研究院人工智慧指導
▪ 大學助理教授 ▪ 水資源管理政策研究中心副執行長
▪ 數據科學 ▪ 機器學習 ▪ 深度學習 ▪ 自然語言處理(NLP)
Joseph老師
▪ 台灣大學電機工程系博士研究
▪ 上市網通科技公司/資深軟體工程師
▪ iPAS校園專案講師 ▪ 深度學習實戰業界專家講師
▪ 邊緣運算 ▪ 機器學習 ▪ 深度學習 ▪ 網路通訊協定 ▪ 嵌入式Linux系統
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，回覆問題，感謝您！
| 課程名稱 | 認證機構(分校) | 上課地點 | 費用 | 開課日期 | |
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