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語音辨識
語音辨識
透過多年來語音辨識競賽CHiME的研究,已經有了等同人類的辨識度,目前成熟度已達到實用等級。
如:Apple的Siri及Google的google小姐等。
訓練人工智慧辨識影像
影像辨識
目前在一般圖片的辨識已有同等於人類的辨識率,但動態影像的辨識準確度仍比不上人類,目前最火的應用場域即自動駕駛,但成熟度是介在研究和實用等級之間。
自然語言處理
自然語言處理
自然語言處理是先透過分解詞性,接著分解最小字義單位,然後語法分析,最後再用語意分析了解其含意。輸出部分使用生成文法理論,依循規則生成文章,目前的chatbot即如是。

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從Python數據分析 、 機器學習與AI人工智慧整合

FUNDAMENTALS
AI 基礎課程
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
Machine Learning
AI 基礎課程
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
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  • 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
Machine Learning
AI 機器學習
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
Artificial Intelligence
AI 人工智慧
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
SQL Server
資料庫開發認證
  • SQL Server基礎架構介紹
  • T-SQL查詢
  • 編寫SELECT查詢
  • 查詢多個資料表
  • 排序和篩選資料
  • 使用SQL Server資料型別
  • 使用DML修改資料
  • 使用內建函數和群組及彙總資料與資料集運算式
  • 介紹資料庫開發與設計並實作資料表
  • 進階資料表設計與條件約束確保資料完整性
  • 設計調校索引策略與欄儲存索引(Columnstore Indexes)
SQL Server
資料庫分析與探勘認證
  • 介紹資料倉儲與資料倉儲硬體配備規劃
  • 資料倉儲的邏輯設計與實體資料庫索引的使用
  • SQL Azure資料倉儲實作與建立ELT解決方案
  • SSIS的控制流介紹:包含除錯與疑難排解
  • 累加式更新資料倉儲中的資料
  • 使用DQS與MDS檢查資料內容
  • SSIS與.NET Script的整合及部署SSIS的Package
  • BI商業智慧導論與資料模型的選擇
  • 建立多維度資料庫及處理CUBE、Dimension與Measure相關設計
  • MDX導論和介紹CUBE加強功能與設定
  • 表格模型資料倉儲和DAX的介紹與運用
  • 利用Excel的Add-in作Data Mining的預測分析
I.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
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  • 遺失與重複值處理
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  • 合併連結與圖表整合
II.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
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  • 研究、抽樣與估計
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  • 機器學習概念簡介
  • 資料探索
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Python機器學習應用開發
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  • 深度學習模型介紹與應用
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  • 生成對抗網路(GAN)
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  • 馬爾可夫決策與動態編程
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  • 邊緣偵測、輪廓與角點
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  • 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
  • SQL Server基礎架構介紹
  • T-SQL查詢
  • 編寫SELECT查詢
  • 查詢多個資料表
  • 排序和篩選資料
  • 使用SQL Server資料型別
  • 使用DML修改資料
  • 使用內建函數和群組及彙總資料與資料集運算式
  • 介紹資料庫開發與設計並實作資料表
  • 進階資料表設計與條件約束確保資料完整性
  • 設計調校索引策略與欄儲存索引(Columnstore Indexes)
  • 介紹資料倉儲與資料倉儲硬體配備規劃
  • 資料倉儲的邏輯設計與實體資料庫索引的使用
  • SQL Azure資料倉儲實作與建立ELT解決方案
  • SSIS的控制流介紹:包含除錯與疑難排解
  • 累加式更新資料倉儲中的資料
  • 使用DQS與MDS檢查資料內容
  • SSIS與.NET Script的整合及部署SSIS的Package
  • BI商業智慧導論與資料模型的選擇
  • 建立多維度資料庫及處理CUBE、Dimension與Measure相關設計
  • MDX導論和介紹CUBE加強功能與設定
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