AI程式設計

AI程式設計 ︱Python與AI

課程簡介


學習Python的功能和控制流程。另外,您將學習使用Python來查看數據視覺化的效果,並根據實際數據建立您自己的預測視覺化圖表。

課程大綱

青少年Python & AI入門班

  • 因應108課綱,培養未來國際人才
  • 用Python程式語言培養孩子的思考能力
  • 搭配程式Lab,建立學員基本的程式運算邏輯
  • 考取人生第一張AI證照

1.Python與AI人工智慧開發入門

  • 程式語言概論與資料輸出入
  • 數值計算與條件分析
  • 重複執行與字串操作
  • list資料操作
  • 字典與函數
  • 數值與函數進階運用
  • 匿名函數與套件使用
  • 檔案存取與Numpy、Numpy建立與計算
  • 圖表與Pandas存取
  • 資料探索分析拆組
  • Numpy增減與統計、由Numpy到Pandas
  • 遺失與重複值處理
  • 轉換取代與分組
  • 合併連結與圖表整合

2.Python資料科學應用開發

  • 方程式操作、函數與極限
  • 矩陣與敘述統計
  • 機率運算與分配
  • 研究、抽樣與估計
  • 假設與單雙尾檢定
  • 可靠有效與相關分析
  • 機器學習概念簡介
  • 資料探索
  • 資料準備與清理
  • 特徵選擇與萃取
  • 感知器與適應線性神經元
  • 由KNN到Logistic Regression
  • SVM與決策樹
  • 模型評估與效能調校
  • 整體學習與非監督式學習

3.Python機器學習應用開發

  • 深度學習導論
  • 迴歸分析(Regression)
  • 模型介紹與簡單模型實作
  • 深度學習模型介紹與應用
  • 卷積神經網路(CNN)的概念介紹與應用
  • 自然語言處理(NLP)介紹
  • 循環神經網路(RNN)介紹與應用
  • 生成對抗網路(GAN)
  • 語音處理概念與應用
  • 語音辨識實作
  • 集群分析(Clustering)
  • 強化學習導論與吃角子老虎
  • 馬爾可夫決策過程
  • 馬爾可夫決策與動態編程
  • 時間差異學習
  • 用函數逼近與理解政策梯度

4.Python人工智慧整合開發

  • NLP與神經模型
  • 深層語義相似度模型及應用
  • 自然語言理解
  • 深度強化學習
  • 視覺語言多模式處理
  • 語音背景與基本理論
  • 語音信號處理
  • 聲學建模及技術
  • 聲學與神經網路
  • 語言建模與語音解碼
  • 影像基本介紹與分割
  • 邊緣偵測、輪廓與角點
  • 邏輯運算、群集與區域成長
  • 從分水嶺(OpenCV Watershed)開始
  • Viola-Jones與HOG計算推導
  • 圖像金字塔與CNN
  • Segmentation與Face Detection
  • 專案實作
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