113/09/01~10/31

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你可以學到Python的AI應用

入手第一張AI證照數據資料科學的幕後推手

Python三大特性

易擴充跨平台

比C語言更容易學習的程式，採取開放策略，提供豐富的API和工具，可輕鬆使用C、C++、Cython編寫擴充模組，且能支援各種主要作業系統，學習者可輕鬆在Linux、MAC與Windows平台上執行。

簡單而強大

Python語法簡易明確，深受工程師喜愛，其豐富程式套件、透過具彈性及互動性高的環境，就能運用Python程式實現數據資料演算，來幫助企業挖掘出資料庫中的各類商機，降低營銷成本。

企業愛用

Python在網路爬蟲、雲端基礎設施、DevOps與數據處理等領域都是炙手可熱的語言，因此被廣泛運用於各行業，如：Google search、YouTube、DropBox、NASA、IBM、Mozilla等組織或平台進行資料分析運用。

你可以學到的
Python應用

Python與AI人工智慧開發入門 Python 機器學習應用開發 Python 深度學習應用開發 Python 人工智慧整合開發


Python與AI人工智慧開發入門 / 66 hrs
學習重點	了解 Python 的好處及優勢了解Python 在 AI 的應用打底 Python 資料處理與爬蟲能力配合微軟基礎AI證照，整合微軟產品應用實力
課程內容	Python程式語言基礎進階函數使用與套件引用探索資料來源 : 網頁爬蟲介紹數值資料處理：Numpy規劃與計算圖表顯示：各種圖表運用資料處理：Pandas載入檔案與查找檔案存取應用 Microsoft Azure AI Fundamentals
學會技能	Python 程式編輯技巧 Python 熱門套件應用統計於程式上的運用數值計算、整理、圖表呈現資料蒐集、資料整理、資料儲存資料分析與資料視覺化資料科學應用 Azure 平台操作，AI功能基礎知識

廣告與銷售金額預估系統

數值資料運用

此課程將帶你認識人工智慧如何應用於市場行銷與廣告領域，用來預測未來銷售金額，優化廣告策略。瞭解資料科學與機器學習的基礎，以朝向數據分析師、資料科學家的職業之路邁進。

課程主題：數值資料運用-方程式與迴歸
重點摘要：
- 數值資料整理與顯示，並進行資料切割
- 進行線性迴歸模型的訓練與預估
- 預估後可針對模型調整至最佳狀態
- 輸入相關數值進行預測
實作作品：廣告與銷售金額預估系統

LINE x ChatGPT 智慧互動體驗

雲端與服務串接

LineBot連結ChatGPT - 以最貼近生活的Line來串連ChatGPT，理解AI技術面的應用，以自然方式與AI進行互動，為學員加深基礎AI的學習認知。

課程主題：雲端與服務串接-LineBot與ChatGPT溝通
重點摘要：
- Line Notify token設定與訊息圖片傳遞操作
- Line BOTChannel設定準備及相關服務
- Open AI的ChatGPT操作及互動練習
- BOT與ChatGPT串接應用
實作作品：LINE x ChatGPT 智慧互動體驗


Python 機器學習應用開發 / 66 hrs
學習重點	以Python程式語言進行機器學習應用開發，介紹機器學習（Machine Learning）的理論基礎與十大處理流程以實作範例為主，習得數據收集與資料應用至機器學習之能力。
課程內容	機器學習概念介紹機率與統計分類與迴歸資料蒐集、清理與探索機器學習處理流程與實作特徵工程(Feature Engineering)分類與實作分類演算法介紹與實作模型評估、效能調校、衡量指標整體學習(Ensemble Learning)、集群演算法
學會技能	數據蒐集與資料應用。機器學習相關演算法原理進行各項機器學習演算法實作建立回歸、分類與分群各種模型。搭配套件進行各種統計運算。監督式學習(分類與迴歸)。非監督式學習(分群)。進行數值資料分析與預估。

社群網路廣告預估

決策可行性應用

利用決策樹模型應用在商務營業銷售，蒐集客戶性別、年齡、預計薪資與最終是否購買的歷史數據挑選資料集，進行訓練產生模型後，用來預估客戶最終購買傾向，推薦適合產品。

課程主題：機器學習模型應用，監督式學習-分類
重點摘要：
- 監督式學習分類演算法：Decision Tree、SVM、Random Forest、KNN
- 分類演算法計算與推論
- 根據資料進行分類
- 以決策樹模型顯示分析預測
實作作品：社群網路廣告預估

就業市場結構分析

機器學習模型應用

以人力銀行資料，進行科系與預期起薪。我們使用機器學習的分群演算法，將樣本劃分為具有相似特徵的不同群體，發現數據的隱含結構。不僅學習理論，更透過實作瞭解分群應用於市場需求的洞察與促進商業活化。

課程主題：機器學習模型應用，非監督式學習-分群
重點摘要：
- 集群演算法原理與圖解：K-Means集群、Elbow、Silhouette Analysis
- 非監督式學習群集分析與使用(Cluster Analysis)
- 數據收集與資料模型評估應用
- 建立分群各種模型進一步預測維護
實作作品：就業市場結構分析


Python 深度學習應用開發 / 66 hrs
學習重點	深度學習的原理、規劃及應用範例實作強化學習的原理、規劃及應用範例實作
課程內容	梯度下降法原理解析及實作模型部屬及效能調校卷積神經網路(CNN)原理與應用自然語言處理(NLP)原理與應用 RNN(循環神經網路)原理與應用生成對抗網路(GAN)介紹及實作語音處理強化學習原理強化學習各式演算法：動態規劃演算法、蒙地卡羅演算法、Deep Q-learning
學會技能	深度學習與強化學習的原理、規劃及應用實作關鍵字分析文本生成圖像訓練與測試圖像仿製語音訊號處理規律數值變化的預測分析文字意涵的正負面向生成對抗網路(GAN) 以文生圖(Text To Image)實作

客戶反饋管理分析 (文字雲)

自然語言處理與應用

介紹自然語言的概念與應用潛力，了解文本資料的分詞與關鍵字抓取，以進行進一步分析。文字雲是將NLP技術視覺化的有力工具，可以幫助客戶更快速理解訊息的主題與趨勢。課程後續探討NLP的廣泛應用，包括情感分析、文本分類、生成、機器翻譯等應用，帶領你進入大型語言模型(LLM)的領域。

課程主題：自然語言處理(Natural Language Processing, NLP) & 應用
重點摘要：
- 語言結構：BOW、TF/IDF、Word Embedding(Word2Vec) 、BERT/GPT
- NLP 演算法：RNN、LSTM、Seq2seq、Attention、Transformer
- 文本資料的分詞與關鍵字抓取
實作作品：客戶反饋管理分析 (文字雲)

疾病診斷識別 (X光片預測)

深度學習的圖像處理與應用

從卷積神經網路(CNN)開始，介紹深度學習之於圖像的應用原理與各種效果、相似模型的各種優缺分析，以及後續的實作應用。除影像辨識外、物體偵測與追蹤可應用於監控系統、圖像生成進行藝術創作，課程將帶你領略深度學習之美。

課程主題：深度學習的圖像處理與應用
重點摘要：
- 卷積神經網路運作原理與效果、參數詳解
- Transfer learning與YOLO基本操作
- 生成對抗網路：DCGAN、CGAN
- 物件偵測演算法原理與演進
實作作品：疾病診斷識別 (X光片預測)


Python 人工智慧整合開發 / 66 hrs
學習重點	影像，自然語言，生成式AI，擬定專題開發。採用業界實戰技術，圖像與影片分析可實作出人臉辨識門禁系統、大型語言模型操作使用加上文本與語言分析，作出專屬特定領域 Line ChatBot。
課程內容	圖像基本處理運用強化學習概論與馬爾可夫模型蒙特卡洛方法與時序差分學習深度強化學習與文本仿製影像辨識技巧應用：影像各式處理與檢測、神經網路訓練人臉辨識、偵測、標記、訓練、預測等討論與實作前端人員也有機會接觸機器學習的Tensorflow.js 文件式資料庫圖像處理後辨識專題製作文本處理後分析專題製作
學會技能	文本與語言分析 (分析關鍵字 / 生成文本) 圖像與影片分析人臉辨識大型語言模型操作使用 LineBot (客服機器人) 運動偵測與訓練評估 (復健動作評估)