作者 主題: 《工業局AI補助》機器學習與深度學習方法與實戰  (閱讀 171 次)

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cyho

  • 憂鬱的高中生
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《工業局AI補助》機器學習與深度學習方法與實戰 
學員需先繳交全額培訓費用,符合結訓補助標準者,工業局補助50%費用, 學員只需自付3500元!
 
報名網址:https://edu.tcfst.org.tw/web/tw/class/show.asp?tcfst=yes&courseidori=08W350

課程代碼:
08W350
 
上課時間:
2019/7/30~8/6, 每周二, 09:30~16:30, 共兩週, 12小時.
 
上課時數:
12 小時
 
上課地點:
清華大學 創新育成大樓(近寶山路與高翠路交叉口)
 
課程費用:
7000元 (超值優惠價格需送出報名表後,系統發出報名成功回函確認金額。)
 
課程目標:
學習資料探勘、機器學習與深度學習的各種方法,以及用於不同資料分析相關應用中,包含:
1.瞭解目前機器學習與人工智慧趨勢
2.簡介社群網路分析與相關分析工具
3.探索各種不同的機器學習模型
4.藉由集群分析發掘隱藏的資料模式與結構
5.利用高效率的預處理技術來組織資料,並應用最佳實踐來評估機器學習模型
6.深入探索文字資料及相關應用
7.實做深度學習方法
 
課程特色:
本課程包含了機器學習與深度學習之理論、實做與應用,學生將於本課程中,一步一步地學習如何運用資料探勘以及機器學習技術分析資料,透過實際處理數據的方式實做多項資料探勘與機器學習之技術。本課程在第一個部分將透過案例分享的方式,讓學員能夠瞭解機器學習與深度學習的應用,接著將講解基礎的機器學習原理,而後再深入探討機器學習相關方法以及實做,藉以提升理論與實務之結合。當有了機器學習的基礎後,我們將進一步學習深度學習方法,並透過實做的方式探索其於不同資料上的應用,包含文字資料、數值資料、社群網路資料以及圖片資料等。學員於課程中能夠學習到機器學習與深度學習相關方法與技能,並針對實際處理不同的資料進行演練,提升學生對機器學習與深度學習方法落實於資料分析之能力。
 
修課條件:
建議有基礎Python 程式語言背景者為佳
 
課程大綱:
1.   機器學習於人工智慧的應用
簡介機器學習與深度學習目前發展趨勢及應用
(Introduction to Machine Learning)

2.   機器如何看懂資料
前處理與資料表達
(Preprocessing and Text Representation)
空間向量模型
(Vector Space Model)

3.   社群網路分析
社群網路分析基礎介紹
(Introduction to Social Network Analysis)
社群網絡分析量測與工具
(Gephi for Social Network Analysis)
關聯分析
(Pattern Mining and Association Rule)

4.   嘿機器,開始學習囉
簡介分類方法
(Introduction to Classification)
簡介分群方法
(Introduction to Clustering)

5.   為你的方法打個分數吧
效能評估方法
(Performance Evaluation)
資料切割方式
(How to separate the dataset)

6.   準備好開始實戰囉
以Weka實踐分類與分群方法
(Weka for Classification & Clustering)
以Python Scikit-learn實踐分類與分群方法
(Python Scikit-learn for Classification & Clustering)

7.   我可以學得更好
深度學習基礎機器
(Fundamentals of Deep Learning)
多層感知器於數值資料分析之應用
(Multilayer Perceptron for NLP)
卷積神經網路於影像辨識之應用
(Convolutional Neural Network for NLP)
遞歸神經網路於情感分析之應用
(Recurrent Neural Network for NLP)
 
課程師資:
自強基金會專業講師
專長: 自然語言處理、機器學習與深度學習、文字探勘
 
執行單位:
財團法人自強工業科學基金會