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機器學習實戰班

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共計 60 章節
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誰適合這堂課?

⭐ 對人工智慧有興趣並想學習如何實作機器學習者。

⭐ 想了解人工智慧將如何成功應用在自己產業者。

⭐ 想了解人工智慧最新的趨勢以及發展者。

⭐ 欲轉職成為人工智慧軟體開發工程師者。

⭐ 要先行準備的工具或軟體。


課程目標:

⭐ 了解「監督式學習」及「非監督式學習」的演算法。

⭐ 使用 scikit-learn 來快速建構機器學習演算法,增加實作效率。
(scikit-learn 是目前深度學習最受歡迎的框架之一,熟悉它等於接軌世界上大部分機器學習人才所習慣的環境。)

⭐ 使用機器學習演算法作迴歸、分類、類聚及降維問題。

⭐ 了解機器學習的優勢以及使用時機。

⭐ 分析機器學習模型之間的差異以及衡量模型的好壞。

⭐ 了解人工智慧最新的趨勢與應用。

⭐ 學習如何用 scikit-learn 來實作機器學習,增加實戰經驗。


事前準備:

⭐ 基礎高中數學。

⭐ 熟悉任一程式語言(Python佳)。


課程大綱:

李厚均(Isaac)畢業於台大電子所,主要專長為人工智慧及資料分析,擅長處理影像辨識、金融數據等問題。曾在台積電、中華電信…等上市櫃公司擔任內訓講師及顧問,同時也在多個單位擔任資料科學講師,具有相當豐富的教學及實戰經驗。

 現職 
現任全智能科技產品總監
多家公司技術顧問

 學歷 
台灣大學電子工程研究所

 相關經歷 
台積電、中華電信內訓講師
T 客邦長期合作 AI 講師
四零四科技 AI 工程師

 相關作品 
面板廠AOI瑕疵檢測系統
台大醫院傷口辨識系統

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