首頁 產品介紹 課程介紹 專業教育訓練 【課程四】人工智慧 機器學習 上機實作課程
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專業教育訓練
產品名稱
【課程四】人工智慧 機器學習 上機實作課程
產品型號
T004

隨著大數據時代的來臨,如何在巨大且繁雜的數據森林中去蕪存菁,使用高明的方法將數據抽絲剝繭,充分發揮機器學習(Machine Learning)的理論,實現智慧推理的設計,善巧的運用於各行各業的經營操作,此即當今機器學習之所以熱門的原因。


人工智慧因機器學習的興起而大放異彩,同時機器學習又囊括了監督式學習、非監督式學習與深度強化學習;正是涵蓋了現今人工智慧與未來元宇宙的開發主軸。


本課程深入探討機器學習的基礎觀念及開發實務,使學員深入資料解析的技巧,採用最有效率的方法進行人工智慧模型的訓練及分析,進而掌握最佳的機器學習技巧,更有效率的達到智慧產品的研究與發展。


※上課時間 :歡迎機關團體或個人隨時來電洽詢。


基礎 :具備有 Python 程式語言設計基礎者均可參加此課程。


  

【課程內容表】

 

授課講師
兌全有限公司 專任講師
第一天  議 程 內     容
8:30~9:00 報     到
9:00~10:50
1. 機器學習工具介紹
2. 機器學習前的資料準備與清洗
3. 資料的關聯統計與分析
10:50~11:00 休息時間
11:00~12:00
4. 資料特徵捷取與關鍵特徵選取
12:00~13:00 午餐時間
13:00~14:20
5. 資料的降維轉換與分群
6. 資料訓練的重複取樣安排
14:20~14:30 休息時間
14:30~16:00
7. 監督式學習演算法說明
16:00~16:10 休息時間
16:10~17:00
8. 監督式學習演算法程式追蹤與實例探討
  賦    歸

 

 

授課講師
兌全有限公司 專任講師
第二天  議 程內     容
8:30~9:00報     到
9:00~10:50
1.非監督式學習演算法說明
2.非監督式學習演算法程式追蹤與實例探討
10:50~11:00休息時間
11:00~12:003.深度強化學習演算法說明
12:00~13:00午餐時間
13:00~14:204. 深度強化學習演算法程式追蹤與實例探討
5. 整合多重模型決策法說明
14:20~14:30休息時間
14:30~16:006. 整合多重模型決策法程式追蹤與實例探討
16:00~16:10休息時間
16:10~17:007. 訓練模型優劣的評估與終極選擇
 賦    歸

 

【資訊內容】

 

 




  

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