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基礎入門

Python基礎入門
  • Python環境建置與入門
  • Python基礎語法
  • Git 程式碼版控入門

2.Python商業分析決策

Python商業分析決策
  • 資料科學職能與工作流
  • 核心工具與資料處理:NumPy、Pandas、SQL
  • 探索性資料分析 (EDA)
  • 統計分析與 A/B Test
  • 機器學習模型與管線:Baseline ML 回歸/分類入門、Pipeline、交叉驗證與可解釋性錯誤分析
  • 資料敘事與作品集交付
  • 整體學習(Ensemble Learning)、集群演算法

3.Python影像辨識與智慧製造

Python影像辨識與智慧製造
  • 梯度下降法原理解析及實作
  • 影像基礎與 OpenCV 處理
  • 深度學習與模型調優
  • 物件偵測與動態追蹤: YOLO 、SORT、ByteTrack
  • 影像分割與進階應用
  • 人體特徵與身分辨識: MediaPipe、CVZone (肢體偵測); DeepFace、OCR (人臉及文字識別)
  • 專題開發與模型部署

4.Python AI應用與部署

Python AI應用與部署
  • 文本處理與 Transformer 架構
  • LLM 部署與提示工程
  • RAG 檢索增強生成
  • LangChain 與 Agent 整合
  • CI/CD 與自動化維運
  • 容器化部署與成果發表
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