★AI 入門 LLM 到智慧製造應用研習班

訓練單位:工研院產業學院台中學習中心(一)

訓練位置:台中市大雅區中科路6號(中科-工商服務大樓-4樓或9樓教室)

學員負擔:填表洽詢

政府負擔:填表洽詢

報名區間:
2022-07-22~2024-08-03

訓練區間:
2024-07-06~2024-08-03

甄試日期:
填表洽詢

收藏課程

訓練時段

週六
上午,下午

訓練時數

36小時小時

訓練人數

0名

其他條件

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。

訓練目標
113年度「半導體國際連結創新賦能計畫」~ 補助
從 AI 入門 LLM 到智慧製造應用短期主題研習

●人工智慧領域新藍海中,如何穩健踏入AI領域→深入培養及應用職場上所需的AI職能?
●36小時完整學習~本課程邀請到人工智慧專家教學+專案實作!搭配政府計畫補助!

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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。
課程說明

課程大綱

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。

1.     什麼是AI?

2.     實際在商務上的成功AI 範例。

3.     機器是如何學習的?

4.     監督式/非監督式學習

5.     實作自己的股票趨勢預測模型。

07/06(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。

1.     什麼是非監督學習?

2.     分群與降維的應用。

3.     讓電腦學會看懂文字-文字探勘技術。

4.     實作智慧教學助理。

07/13(六)

  • 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DNN,CNN及RNN是什麼,並利用DNN實作智慧打卡系統。

1.     什麼是深度學習?

2.     深度學習的明星們DNN,CNN及RNN

3.     Tensorflow介紹

4.     實作屬於自己公司的智慧打卡系統

07/20(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。

1.     CNN的延伸家族。

2.     Darknet 介紹。

3.     實作人臉辨識系統。

07/27(六)

  • 遞迴類神經網路介紹及時間序列預測實作

介紹RNN及LSTM以及如何實際應用在時間序列預測。

1.     RNN,LSTM,GRU介紹

2.     時間序列資料介紹。

3.     實作時間序列預測模型。

08/03(六)

師資介紹
 課程日期:113/07/06、07/13、07/20、07/27、08/03(週六)
 
 工研院-專業講師
【經歷】資訊科技專家、大學講師、RiskValFinancial Solution量化資料科學家,軟體架構師、Smart Tech Inc.主工程師、Dynamic  Service Inc(DSI)軟體工程師等…實務經驗
【學歷】New York University - Courant Institute of Mathematical Sciences Master of Science, Computer Science (碩士)、 厦門大學王業南經濟研究院金融(博士)
親愛的學員 您好!
我們是工研院 產業學院 台中學習中心團隊...
我們已收到您的連絡資料,將在2-3天內將課程傳送給您參考
敬請您留意信箱內資訊或來電,
竭誠地歡迎您報名參加我們所開辦之課程
謝謝~
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備註
☀本課程歡迎企業包班 ~請來電洽詢 課程承辦人陳小姐(Joan) 04-25675621
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