AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班【工研院】
學員負擔:線上洽詢
訓練時數:36小時
收藏課程
通俗職類:N/A
訓練性質:在職訓練
訓練時段:假日 / 上午,下午
訓練位置:台中市大雅區中科路6號(中科管理局_工商...看完整map
報名日期:2021-04-01~2021-06-05
訓練日期:2021-05-22~2021-06-05
訓練人數:20 人
補助對象額度:
1.大專以上,電機/電子/材料/機械/生技/化工/資訊等相關背景之研發工程師、生產製造、品保等相關工程師/資料分析人員及各管理階層。
2.協助企業評估是否導入AI或擬定AI導入策略之專案負責人
3.企業內欲跨入AI技術領域之自動化系統設備相關業務負責人員
4.研究單位工程師、學生並具電腦基本操作或有基礎程式語言基礎者為佳。

訓練概要

美國媒體公司Netflix利用機器學習技術以在平台上提供用戶更好的搜選結果,其成效讓他們因此賺下額外的10億美金。麥肯錫更是預估機器學習等技術(不包括深度學習與其他更先進的技術)將會對19大產業創造9.5兆美金的價值。百度和Google更是在2017年時,投資了200~300億美金於人工智慧。在當今資訊界,如此火熱的技術,究竟有什麼魔力?

  機器學習,一種人工智慧的技術,不同於傳統程序,是通過處理並學習龐大的數據後,利用歸納推理的方式來解決問題,所以當新的數據出現,機器學習模型即能更新自己對於這個世界的理解,並改變他對於原本問題的認知。本課程將以簡潔而不失精華地介紹什麼是機器學習與深度學習,並帶領學員逐步實作出股票趨勢預測、智慧教學助理、智慧打卡系統、人臉辨識系統及時間序列預測模型等多個機器學習實際應用案例。

訓練內容

課程名稱

課程內容大綱

開課日期

人工智慧介紹及股票趨勢預測實作

介紹人工智慧是什麼,以及監督式、非監督式及強化學習概念。

什麼是AI

實際在商務上的成功AI 範例。

機器是如何學習的?

監督式/非監督式學習

實作自己的股票趨勢預測模型。

5/22
(六)

非監督式學習與智慧教學助理實作

介紹何為非監督式學習原理以及實際案例實作。

什麼是非監督學習?

分群與降維的應用。

讓電腦學會看懂文字-文字探勘技術。

實作智慧教學助理。

5/23

深度學習介紹及智慧打卡系統實作

介紹深度學習原理,認識DNNCNNRNN是什麼,並

利用DNN實作智慧打卡系統。

什麼是深度學習?

深度學習的明星們DNNCNNRNN

Tensorflow介紹

實作屬於自己公司的智慧打卡系統

5/29
(六)

機器視覺辨識介紹及實作人臉系統

認識CNN如何有效地實踐視覺辨識,以及實作人臉辨識系統。

CNN的延伸家族。

Darknet 介紹。

實作人臉辨識系統。

5/30

遞迴類神經網路介紹及時間序列預測實作

介紹RNNLSTM以及如何實際應用在時間序列預測。

RNNLSTMGRU介紹

時間序列資料介紹。

實作時間序列預測模型。

6/5
(六)

 

課程日期:110/5/22、5/235/295/306/05 (週六,),共36小時
上課時間:09:00-17:00(前三)09:00~17:30(後兩)(共36hrs
上課地點:工研院產業學院 台中學習中心-訓練教室 
上課地址:台中市大雅區中科路6號

師資介紹
 工研院-專業講師
 
備註
經濟部工業局『110年度智慧電子人才應用發展推動計畫』
– 主辦單位:經濟部工業局 / 承辦單位:財團法人資訊工業策進會 / 執行單位:工業技術研究院
– 工業局補助 /「特定對象」及「中堅企業」補助
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