Low Code/No Code AI機器學習最佳入門班

開課日期:2022-01-03 課程費用:11300
上課時間:週一 / 晚上 學習時程:24小時
上課地點: 線上課程 map
適用對象:
1. 有意邁向人工智慧的機器學習者
2. 文科生、商管生也能學的入門課程
3. 尚未學習Python...看完整
收藏課程
課程特色
本課程使用Open Source的KNIME Analytics Platform圖形化使用者介面的軟體操作,大幅降低想要學習機器學習的門檻。可以先將學習重心放在機器學習整體的流程設計,從不同的資料來源或是企業級的資料庫管理系統取得資料、進行一系列的資料轉換與篩選、透過簡單的探索式資料分析了解資料的統計量、處理特徵工程、進而模型訓練、與模型預測能力的評估、最後的模型佈署與使用。

學會機器學習的專業之後,要再邁向更專業的AI之路,可以反過來學習Python程式設計;如果只是想要將模型建立與模型預測,強化自身工作上的數據分析與預測,使用開放原始碼的KNIME Analytics Platform軟體是非常實用。
由於採用圖形化使用者介面,透過滑鼠的drag & drop方式進行,可以暫時跳脫學習程式設計的漫漫之路,而將重心直接放在機器學習與資料的處理過程,是一個最佳且快速入門之路。
本課程主要是針對沒有程式背景,而且想要直接學習AI機器學習者,特別精心設計的最佳入門課程。透過簡單的滑鼠drag & drop方式來學習機器學習,主要的目標與特色包括:

(1)低程式碼/無程式碼(Low Code/No Code)
(2)自助式(Self-Service)
(3)視覺化設計(Visual Design)
(4)專注於機器學習(Focus on ML)
(5)開放原始碼(Open Source)
詳細內容

堂次

日期

課程大綱

1/3

KNIME Analytics Platform環境安裝

KNIME使用者介面的基本介紹

安裝與移除KNIME Extensions

認識不同的資料格式與編碼

資料匯入與基本操作

1/10

不同SQL資料庫的連線與JDBC中介軟體的介紹

DB ConnectionsDB Query ReaderDB ReaderDB Writer、…

不同資料庫之間的資料轉移

資料轉換與流程控制

1/17

介紹人工智慧(AI)、機器學習(ML)與深度學習(DL)是甚麼?

敘述性統計的認識

視覺化的統計圖表分析

從資料集來看隨機抽樣、系統抽樣與分層抽樣的差異

特徵工程(Feature Engineering)

資料集的分割(Partition)

 

1/24

簡單線性迴歸分析、複迴歸分析

迴歸分析的評估指標

模型訓練(Learner)與預測(Predictor)

2/7

羅吉斯回歸(Logistic Regression)與分類器

決策樹(Decision Tree)、支援向量機(SVM)

分類器的評估指標(Performance Metrics)

2/14

非監督式學習—集群分析(階層式、非階層式)

評估指標(Performance Metrics)與評估方法

2/21

集成式學習(Ensemble Learning)的介紹

隨機森林(Random Forest)XGBoost

交叉驗證(Cross Validation)

3/7

綜合練習

師資介紹

【師資介紹】-- 陳祥輝老師

*現職:國立臺北大學統計學系兼任助理教授

*學歷:臺北大學統計系碩士(畢)/元智大學資訊工程博士候選人(肄)

文化大學資訊管理學系碩士(畢)/文化大學應用數學系學士(畢)

*經歷:

★教學經歷23年 

★業界經歷30年

*專長

資料庫程式設計

Python程式設計 / 網路爬蟲

Java程式設計

商業智慧分析(BI, Business Intelligence)

機器學習(ML, Machine Learning)

Big Data (Python + Spark + Hadoop)

Python + GIS + PostGIS (PostgreSQL空間資料庫)

網路通訊協定(TCP/IP)

*證照:

AZ-900 : Microsoft Azure Fundamentals

DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

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
*課程日期:111.1.3~111.3.7 。
*課程時間:每週一晚間19:00~22:00。
*課程時數:24小時(每堂課程3小時,共計8堂課)。
*課程費用:報名費 500元,學費 10,800元。
*報名資格:年滿18歳以上,熟練 Windows作業系統的基本操作能力。
*課程網頁 :https://user123717.psee.io/3qdxl5
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