AI程式設計

AI程式設計 ︱Python與AI

課程簡介


第一階段:課程從Python程式語言基礎為起點,帶領學員跨入資料科學領域;第二階段介紹機器學習(Machine Learning)的理論基礎,培養學員擁有數據收集與資料應用至機器學習之能力;第三階段透過各項原理搭配實作使學員更了解深度學習、強化學習,包含一系列圖像、自然語言與語音的分析辨識分類等實作。第四階段延續第三階強化學習概論礎,介紹馬爾可夫模型、蒙特卡洛方法、時序差分方法、深度強化學習、Policy Gradient與Actor-Critic,建構能夠從反饋中學習人工智慧系統。如自駕車、AlphaGO、even chatGPT.

課程大綱

青少年Python & AI入門班

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

Python與AI人工智慧開發入門
  • 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
  • Python與資料庫
  • Microsoft Azure AI Fundamentals

2.Python機器學習應用開發

Python機器學習應用開發
  • 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

3.Python 深度學習應用開發

Python 深度學習應用開發
  • 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
  • Transformers套件介紹及範例
  • 生成對抗網路(GAN)介紹及實作
  • 語音處理
  • 強化學習原理
  • 各式深度學習演算法 動態規劃演算法、 蒙地卡羅演算法、Deep Q-learning

4.Python人工智慧整合開發

Python人工智慧整合開發
  • 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
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