【政府補助課程】AI與數據分析主題(29歲以下待業青年限定)
訓練單位：艾鍗學院
訓練位置：台北市中正區重慶南路一段143號4樓 
學員負擔：免費
政府負擔：填表洽詢
報名區間：
2024-07-01～2024-11-18
訓練區間：
2024-11-21～0001-01-01
甄試日期：
2024-10-01
適合職務：
索取課程資料
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訓練時段
週一,週二,週三,週四,週五
上午,下午
訓練時數
400小時小時
訓練人數
30名
其他條件
【補助專班計畫培訓】 -補助對象：29歲以下待業青年 -目前待業、準備轉職的朋友，歡迎應屆畢業生、甫退役或研發替代役之預備役男參加本班！ -具備基本電腦、硬體知識及作業系統概念，對程式設計有興趣者 -資通訊相關背景尤佳 -訓後"3個月內"能積極就業於各產業/領域者佳，有志從事AI相關/資通訊科技/半導體產業者尤佳。 *符合計畫規定者，全額補助、免費上課！！
訓練目標
【113年補助專班】給你企業要的職場技能！
安排免費說明會，歡迎來電洽詢（02）2316-7736
課程內容：
1. 教務管理規定(1小時)：宣達教務管理規定
2. 性別工作平等(3小時)：教學性平意識等觀念
3. 就業市場趨勢說明與求職技巧(4小時)：講解職務趨勢及尋職技巧等要點
4. AI人工智慧導論(5小時)：導引AI及其相關技術、應用和學習AI方向等入門觀念
5. AI模型的部署與應用(21小時)：說明AI 模型雲端部署的架構、圖像識別與物件識別使用 WebCam
6. 專題簡報與簡報製作技巧(6小時)：說明簡報架構、製作技巧，並進行簡報預演、修改建議、技術分享及經驗交流
7. 資料探勘(28小時)： 進行特徵選擇、PCA、關聯式分析及集群分析等相關演算法之實作演練
8. iPAS巨量資料分析師考照輔導(8小時)：說明iPAS職能認證制度、考照導引、考題解析及程式綜合演練
9. AI專題製作-1(79小時)：協助學員發想、底定專題目標，並能實踐出AI技術整合應用專案及保存技術文件
10. 培訓成果發表暨就業媒合(7小時)：專題成果發表、企業面談媒合
11. Python程式設計(48小時)：教學Python程式設計相關如運算式、資料結構及函數等技術
12. 關聯式資料庫與SQL語言(32小時)： 教學關聯式資料庫、MySQL、MariaDB、SQL語言及合併查詢等實作演練
13. 資料分析與視覺化設計(32小時)：教學資料分析方法、Pandas套件、數據可視化、Matplotlib套件及Tableau產出報表等技術
14. AI專題製作-3(16小時)：針對AI建模、效能評估、模型優化等各開發階段，進行問題討論與除錯協助
15. Kaggle深度學習實戰(48小時)：教學機器學習架構與建模、Scikit-learn、線性迴歸等；並進行Kaggle、腦電圖數據等實戰演練
16. AI專題製作-2(31小時)：簡介AI競賽平台，並針對AI建模、效能評估及模型優化等各開發階段，進行問題討論與除錯協助
17. 機器學習的統計基礎(24小時)：簡介機器學習，並進行資料與特徵、機器學習演算法等實作演練
18. Git版本控制系統(7小時)：介紹專案控管平台、程式版本控制系統－SVN/Git及GitHub等工具，並帶領學員實際操作
安排免費說明會，歡迎來電洽詢（02）2316-7736
課程內容：
1. 教務管理規定(1小時)：宣達教務管理規定
2. 性別工作平等(3小時)：教學性平意識等觀念
3. 就業市場趨勢說明與求職技巧(4小時)：講解職務趨勢及尋職技巧等要點
4. AI人工智慧導論(5小時)：導引AI及其相關技術、應用和學習AI方向等入門觀念
5. AI模型的部署與應用(21小時)：說明AI 模型雲端部署的架構、圖像識別與物件識別使用 WebCam
6. 專題簡報與簡報製作技巧(6小時)：說明簡報架構、製作技巧，並進行簡報預演、修改建議、技術分享及經驗交流
7. 資料探勘(28小時)： 進行特徵選擇、PCA、關聯式分析及集群分析等相關演算法之實作演練
8. iPAS巨量資料分析師考照輔導(8小時)：說明iPAS職能認證制度、考照導引、考題解析及程式綜合演練
9. AI專題製作-1(79小時)：協助學員發想、底定專題目標，並能實踐出AI技術整合應用專案及保存技術文件
10. 培訓成果發表暨就業媒合(7小時)：專題成果發表、企業面談媒合
11. Python程式設計(48小時)：教學Python程式設計相關如運算式、資料結構及函數等技術
12. 關聯式資料庫與SQL語言(32小時)： 教學關聯式資料庫、MySQL、MariaDB、SQL語言及合併查詢等實作演練
13. 資料分析與視覺化設計(32小時)：教學資料分析方法、Pandas套件、數據可視化、Matplotlib套件及Tableau產出報表等技術
14. AI專題製作-3(16小時)：針對AI建模、效能評估、模型優化等各開發階段，進行問題討論與除錯協助
15. Kaggle深度學習實戰(48小時)：教學機器學習架構與建模、Scikit-learn、線性迴歸等；並進行Kaggle、腦電圖數據等實戰演練
16. AI專題製作-2(31小時)：簡介AI競賽平台，並針對AI建模、效能評估及模型優化等各開發階段，進行問題討論與除錯協助
17. 機器學習的統計基礎(24小時)：簡介機器學習，並進行資料與特徵、機器學習演算法等實作演練
18. Git版本控制系統(7小時)：介紹專案控管平台、程式版本控制系統－SVN/Git及GitHub等工具，並帶領學員實際操作
課程說明
♦ 29歲以下待業青年，全額補助、免費上課！！
♦ 歡迎欲於電子資訊產業發展就業者參加
【你將學會】
使學員參訓後掌握AI相關專業技術能力：
1.能分析結構化與非結構化資料，並從中定義問題。
2.能使用SQL語法對關聯式資料庫進行資料撈取與CRUD操作。
3.熟悉Python程式語言。
4.掌握基礎統計方法，能實作抽樣分布、敘述統計、機率分配、推論統計等。
5. 能使用 Python 資料科學套件如 Numpy、Pandas、Matplotlib 等，來梳理非結構化資料及產生相關圖表。
6.具備使用 Flask Web 程式框架自動化部署網站及應用能力。
7.能建立多面向的數據分析，並產生相關報表。
8.能透過數據分析的技術產生洞察報告，並提供建議及後續成效評估。
9.瞭解機器學習的演算法，並會使用 scikit-learn 瞭解如何應用這些演算法。
10.瞭解TensorFlow 深度學習框架，並知道如何建立DNN、CNN、RNN等神經網路模型。
11.培養專案控管概念，能使用SVN及Git版本控制系統等開發工具，提升軟體開發效率。
12.能依客戶需求進行專案規劃、管理與執行。
2.能使用SQL語法對關聯式資料庫進行資料撈取與CRUD操作。
3.熟悉Python程式語言。
4.掌握基礎統計方法，能實作抽樣分布、敘述統計、機率分配、推論統計等。
5. 能使用 Python 資料科學套件如 Numpy、Pandas、Matplotlib 等，來梳理非結構化資料及產生相關圖表。
6.具備使用 Flask Web 程式框架自動化部署網站及應用能力。
7.能建立多面向的數據分析，並產生相關報表。
8.能透過數據分析的技術產生洞察報告，並提供建議及後續成效評估。
9.瞭解機器學習的演算法，並會使用 scikit-learn 瞭解如何應用這些演算法。
10.瞭解TensorFlow 深度學習框架，並知道如何建立DNN、CNN、RNN等神經網路模型。
11.培養專案控管概念，能使用SVN及Git版本控制系統等開發工具，提升軟體開發效率。
12.能依客戶需求進行專案規劃、管理與執行。
職涯方向
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