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課程資訊
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課程資訊
開課日期
2025-05-20
學習時程
10
上課時間
週二
上課時段
晚上
適用對象
這門課程適合所有對程式設計有興趣的學生或跨領域人士，
無論是初學者或式渴望提升Python實戰能力的開發者以及對人工智慧和深度學習領域有興趣的學習者。
我們將提供豐富的實作機會，讓你學以致用可以親手開發出具有實際應用價值的專案。
建議為欲學習Python任何進階課程或各領域應用之先修課程。
課程特色
想學 Python，卻不知道從哪開始？
想讓你的程式不只是跑起來，而是能真正處理數據、分析資訊、畫出酷炫圖表？
這堂課就是為你量身打造的！
想讓你的程式不只是跑起來，而是能真正處理數據、分析資訊、畫出酷炫圖表？
這堂課就是為你量身打造的！
詳細內容
．Python資料處理與函式 - 賦予數據新生命
探索Python的基本語法，重溫編程的精髓
深入資料結構，掌握列表、字典、集合、元組的奧秘
學習函式的藝術，為你的代碼賦能
實作挑戰：創造一個Python流程，讀寫文件並簡單處理數據集，發掘隱藏的資訊。
．Python網路爬蟲基礎 - 數據採礦專家
介紹Python爬蟲的神奇工具箱
解鎖HTML和CSS的秘密，了解網頁的骨架
基礎網頁數據抓取技巧
實作挑戰：開發一個網頁爬蟲，擷取特定網站的珍貴數據，展開你的數據冒險之旅。
．機器學習入門 - 智能時代的建築師
揭開機器學習的神秘面紗
深入Python中的Scikit-learn，機器學習的法寶
探索分類與迴歸模型的精髓
實作挑戰：運用Scikit-learn建立並訓練你的第一個機器學習模型，開啟智能解決方案的大門。
．自然語言處理基礎 - 語言的數字化魔法
深入自然語言處理的多彩世界
探索Python中的文本預處理工具
學習如何進行主題關鍵字分析、情感分析、關鍵詞提取與視覺化
實作挑戰：創建一個文本分析工具，揭示文字背後的情感和關鍵信息。
．深度學習基礎影像任務 - 視覺世界的解碼者
探索深度學習與神經網絡的迷人世界
介紹Python中的深度學習框架
學習構建基本深度學習模型的技巧
實作挑戰：開發一個深度學習模型，進行影像分類任務，探索視覺數據的無限可能。
每日的實作環節讓各位在掌握理論的同時，能夠親身實踐並應用所學。這種結合理論與實踐的課程設計，
不僅可以深化對Python在各領域應用的理解，更鼓勵大家在自主探索和創新的道路上邁進。
加入我們，一同在Python的世界裡探索與開創！
#以上課程將視班級授課進度而調整
課程以中文上課，教材中會保留英文專有名詞。
課程評量方式與通過標準
期末專案展現所學，課程結束後須完成一個期末小專案，累積實戰能力與信心！
透過這個專案，將課堂上學到的知識和技能應用於實際問題，並創造出令人驚艷的成果。
探索Python的基本語法，重溫編程的精髓
深入資料結構，掌握列表、字典、集合、元組的奧秘
學習函式的藝術，為你的代碼賦能
實作挑戰：創造一個Python流程，讀寫文件並簡單處理數據集，發掘隱藏的資訊。
．Python網路爬蟲基礎 - 數據採礦專家
介紹Python爬蟲的神奇工具箱
解鎖HTML和CSS的秘密，了解網頁的骨架
基礎網頁數據抓取技巧
實作挑戰：開發一個網頁爬蟲，擷取特定網站的珍貴數據，展開你的數據冒險之旅。
．機器學習入門 - 智能時代的建築師
揭開機器學習的神秘面紗
深入Python中的Scikit-learn，機器學習的法寶
探索分類與迴歸模型的精髓
實作挑戰：運用Scikit-learn建立並訓練你的第一個機器學習模型，開啟智能解決方案的大門。
．自然語言處理基礎 - 語言的數字化魔法
深入自然語言處理的多彩世界
探索Python中的文本預處理工具
學習如何進行主題關鍵字分析、情感分析、關鍵詞提取與視覺化
實作挑戰：創建一個文本分析工具，揭示文字背後的情感和關鍵信息。
．深度學習基礎影像任務 - 視覺世界的解碼者
探索深度學習與神經網絡的迷人世界
介紹Python中的深度學習框架
學習構建基本深度學習模型的技巧
實作挑戰：開發一個深度學習模型，進行影像分類任務，探索視覺數據的無限可能。
每日的實作環節讓各位在掌握理論的同時，能夠親身實踐並應用所學。這種結合理論與實踐的課程設計，
不僅可以深化對Python在各領域應用的理解，更鼓勵大家在自主探索和創新的道路上邁進。
加入我們，一同在Python的世界裡探索與開創！
#以上課程將視班級授課進度而調整
課程以中文上課，教材中會保留英文專有名詞。
課程評量方式與通過標準
期末專案展現所學，課程結束後須完成一個期末小專案，累積實戰能力與信心！
透過這個專案，將課堂上學到的知識和技能應用於實際問題，並創造出令人驚艷的成果。
師資介紹
江尚瑀
學歷
國立台灣大學 生醫電子與資訊學 博士候選人
著作
Journal
- Computer Methods and Programs in Biomedicine
Feng, P. H., Chen, T. T., Lin, Y. T., Chiang, S. Y., & Lo, C. M. (2018). Classification of lung cancer subtypes based on autofluorescence bronchoscopic pattern recognition: A preliminary study. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 163, 33-38.
Conference Papers
- [Best Paper]The 4th Multidisciplinary International Social Network Conference
Prediction Model of Cervical Spine Disease Established by Genetic Programming - [Best Paper] Symposium on Engineering, Medicine, and Biology Applications Radiomic MRI T1WI Features used in Predicting Gene Mutations in Brain Tumors
- ICU 2018 : 20th International Conference on Ultrasonic Quantitative Evaluation of Mitral Regurgitation by using Color Doppler Ultrasound
- The 12th Asian- Oceanian Congress Of Neuroradiology Integrate Genetic Programming with TABU Search to Establish a Prediction Model of Cervical Spine Disease
教學經驗
- 艾鍗科技有限公司 – Python、電腦視覺、機器學習、Micro:bit講師
- 金甌女中 – AI2講師
- 在本訓練班擔任講師之授課時數累計至2024年3月1日為790小時
證照
- Microsoft - Querying Microsoft SQL Server 2012
- Microsoft - Programming in HTML5 with JavaScript and CSS3
- TQC+ - 行動裝置應用程式設計(專業級)、ERP 商用雲端APP教學認證
備註
詳細課程資訊，請參考資訊系統訓練班【最新課程】連結：
https://train.csie.ntu.edu.tw/train/course.php?id=5281&bid=440
注意事項：
需自備筆電
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