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本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會(CSF)的「TQC+ 人工智慧-機器學習認證」為範疇,技能規範及試題命製,符合教育部課綱之規劃,共分為三大類別,循序漸進,由淺入深建立學員運用機器學習解決問題的基本概念。學習機器學習,可以讓您初窺現代人工智慧技術由資料中學習建立模型,進行分類、預測以解決問題,逐步邁向人工智慧實用學習技術,提高洞察力、反應力。這門課內容豐富,提供了各種機器學習模型,同學只要根據所面對問題(或是想要探索的資料集形式)選取適當的範例(模型)來改寫,就可以找到實際問題的解法,可以簡單入手人工智慧,解決實務問題。授課老師擁有超過 30 年的教學經驗,將帶領同學由零學起,掌握人工智慧-機器學習實務應用技術。課程單元規劃章節一:AI與機器學習基礎(共計 110 分鐘)介紹 AI 與機器學習概念、機器學習過程,讓學員了解 AI 與機器學習發展現況,並能掌握機器學習的完整過程,包含機器學習概念、處理加州房價資料、乳癌預測資料集、正規化改善、波士頓房價資料集超參數調整等範例。單元 1:AI 簡史(投影片講課)單元 2:AI 常見的應用(投影片講課)單元 3:機器學習概念(投影片講課)單元 4:資料前處理-訓練、測試、驗證集(螢幕側錄操作畫面) 單元 5:模型優化(螢幕側錄操作畫面)單元 6:過擬合(Over-fitting)/ 欠擬合(Under-fitting)(螢幕側錄操作畫面)單元 7:正規化改善 Overfitting (螢幕側錄操作畫面)單元 8:超參數調整(Regularization Hyperparameters)(螢幕側錄操作畫面) 預定有 2 個作業(資料前處理、解決過擬合)章節二:監督式學習基礎與應用(共計 190 分鐘)以實例介紹常見的各種監督式學習的模式與應用,包括鳶尾花資料集分類、鐵達尼號生存預測、寶可夢屬性分類、紅酒資料集決策樹分類、汽車品質預測、分類器比較、NBA 資料集線性迴歸預測、糖尿病預測、SVM 迴歸、房屋實價登錄資料集迴歸模型等範例。單元 1:分類(Classification) (螢幕側錄操作畫面)單元 2:羅吉斯迴歸(Logistic Regression)(螢幕側錄操作畫面)單元 3:支持向量機分類(Linear SVM Classification)(螢幕側錄操作畫面) 單元 4:決策樹(Decision Trees)(螢幕側錄操作畫面) 單元 5:隨機森林(Random Forests)(螢幕側錄操作畫面) 單元 6:分類演算法比較(螢幕側錄操作畫面)單元 7:線性迴歸(Linear Regression)(螢幕側錄操作畫面) 單元 8:支持向量機迴歸(SVM Regression)(螢幕側錄操作畫面)單元 9:迴歸演算法比較(螢幕側錄操作畫面)預定有 2 個作業(分類、迴歸 )章節三:非監督式學習基礎與應用(共計 140 分鐘)以實例介紹常見的各種監督式學習的模式與應用,包括降維、分群的應用模型,有鳶尾花資料集 PCA、手寫數字分群、估算集群數量、股票資料集股性分群等範例。單元 1:降維(螢幕側錄操作畫面)(使用 Iris 資料集)單元 2:主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)(螢幕側錄操作畫面) 單元 3:核心主成分分析(Kernel PCA)(螢幕側錄操作畫面)單元 4:局部線性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)(螢幕側錄操作畫面) 單元 5:分群 (螢幕側錄操作畫面)單元 6:K-平均演算法(K-Means)(螢幕側錄操作畫面)單元 7:DBSCAN 群聚演算法(螢幕側錄操作畫面)單元 8:階層式分群(Hierarchical Clustering)(螢幕側錄操作畫面)單元 9:affinity propagation 分群 (螢幕側錄操作畫面)預定有 2 個作業(降維、分群)章節四:機器學習應用(共計 130 分鐘)以實例介紹常見的機器學習應用,包括自然語言處理、經典案例應用,有 IMDB 找出評論重要單詞、IMDB 情感分析、MNIST 手寫辨識、波士頓房價資料集模型複雜度影響、鳶尾花品種 KNN 預測、寶可夢資料集分類應用等範例。單元 1:使用 tf-idf 進行文章中單詞重要性解析 (螢幕側錄操作畫面)單元 2:情感分析(螢幕側錄操作畫面)單元 3:MNIST 手寫辨識(螢幕側錄操作畫面)單元 4:波士頓房價(螢幕側錄操作畫面)單元 5:鳶尾花(螢幕側錄操作畫面)單元 6:整體學習(Ensemble learning)進行分類及預測 (螢幕側錄操作畫面)預定有 2 個作業(自然語言處理、機器學習經典案例應用)課程搶先試看募資達 100% ▶ 早鳥 30 名限定!抽獎送【認證體驗組】共 5 名!此【認證體驗組】包含:認證參考教材:Python 3.x 程式語言特訓教材(第二版)(市值 $490)本書遵循 CSF 專業考科「TQC+ 程式語言Python 3」技能規範架構撰寫,符合鑑定的命題趨勢內容淺顯易懂,結合理論與實務,達到技術的傳承及表達,符合實務運用需求。雲端練功坊-人工智慧:機器學習 Python 3 之線上練功包(市值 $400)CSF 雲端練功坊是財團法人電腦技能基金會針對 TQC、TQC+、ITE、EEC、CWT 等認證考試所發展的學習輔具,可準確評估練習者的實力,提高練習效率。不僅整合 TQC+ App Inventor 認證題庫,更搭配影音教學,帶領學生清楚瞭解軟體應用操作及解題步驟,讓學習更具成效,是最適合的程式學習輔助工具!募資達 200% ▶ 人人有機會!募資期間購課學生,加碼抽【雲端練功坊-人工智慧:機器學習 Python 3 之線上練功包】 10 名!【贈獎/抽獎規則說明】募資達成率累計至【課程募資 30 天結束的那一刻】📍 購買時間:2020/10/29~2020/11/27 23:59📍 購買流程:期限內購買本課程的同學,請務必於結帳流程正確填妥收件資訊,並完成付款!📍 抽獎與贈獎時間:2021/1/27 開課後一週內會抽出得獎同學,並將得獎名單與詳細資訊公布於「課程公告欄」,同時寄 Email 通知中獎同學,獎品將於開課後兩週內寄出,敬請期待!⚠️ 重要提醒: - 請注意填妥「縣市」、「郵遞區號」!若因地址植入錯誤導致寄送不到,團隊保有最後寄送權利 - 活動獎項之寄送地址僅限臺灣本島地區(不含澎、金、馬等離島和海外),海外或離島同學請提供臺灣寄送地址。 - 請務必參考下方注意事項欄位,完成付款、填寫 email、寄送地址相關程序 - 本開課講師保有解鎖活動最終解釋權,亦有修改解鎖活動內容的權利 - 若有任何疑問,請在課程問答區提出。🙋‍ 常見問題 FAQQ1:購買後,要在哪裡填收件資訊呢?按下「馬上預購」後,將導向「付款資訊」頁面,於結帳頁面勾選「我要參加本課程贈獎/抽獎活動,同意將以下資料提供給 Hahow、本課程教師以及配合的行銷及物流公司,並僅供此次活動使用」即可參加抽獎(如下圖)。並請正確填寫「姓名」、「收件地址」、「聯絡用電子信箱」,若因資訊錯誤導致無法認證或寄送不到,恕無法取得抽獎資格。⬇️ 若要參加抽獎,務必於「付款資訊」頁面填寫以下資料喔!Q2:如何確認自己有沒有付款成功呢?完成購課流程後,請點選「網頁右上方的大頭貼」進入「訂單記錄」頁面,於「訂單狀況」的欄位顯示「完成付款」的訂單即代表付款成功喔!|| 註:選擇以「超商繳費」或「ATM 轉帳」付款的朋友,在下訂單後也要在規定期限內「完成付款」才算符合資格喔!填寫資訊僅供該次贈禮通知使用,Hahow 與老師皆不會將學員填寫的收件資訊做其他用途。若有任何疑問,請於課程問答區提出。曹祥雲是個從小學教到大學的全方位老師,投入資訊領域與資訊教育二十多年,心急於傳統程式設計教學方法讓學生遠離程式,希望能用創新的教學方式讓大家重拾運算思維的本心。在師專念的是數學,喜歡用學到的程式來解決實際問題;高考及格進入環保署後,更迷上了程式設計,用各種工具來開發系統;取得碩博士學位後進入資訊教育領域,卻很驚訝地發現學生越來越怕程式設計,因為要背一大堆語法才能應付考試,還要絞盡腦汁才能記得一堆奇怪的演算法,經過優勝劣敗的淘汰後,只有最厲害的才能在資訊這一行繼續走下去。但是這和實際上的程式設計解決實際問題的方式差別很大,在到處都是 Open source 的世界裡,寫程式實際上是根據需求找類似的原始碼,修改以解決目前的問題,根本不需要背語法,也不需要死記精妙的演算法,只要能解決問題的程式,就是好程式。在機器學習與深度學習這種 Learning by Data 的運作模式中,解決問題更是如此。只要能找到資料,不難找出以往處理這種資料的學習模型,接著只要處理好資料(資料清理、重新編碼、分割訓練資料與驗證資料),找尋較佳的模式,選取更好的參數,就能更好的進行分類、預測等工作。證照、著作與相關專案76 年公務人員高考電子計算人員及格TQC+ 程式語言 (Python 3) 證照Python程式設計入門與運算思維(106),新陸書局,台北。Python 3.x 網頁資料擷取與分析特訓教材(107),碁峰,台北。108 教育部大學深化數位學習與創新應用計畫-致理邏輯思考應用課程製作(計算邏輯與程式應用、Python 程式設計入門、Python 程式設計應用)學經歷省立台北師專、交通大學資管所碩士、台灣大學商學研究所資管組博士現任致理科技大學資管系副教授電腦技能基金會 TQC+ Python 證照、TQC+ Python3 網頁資料擷取與分析證照講師臺北縣永和市永平國小教師行政院環保署環境監測與資訊處設計師/分析師教學經驗從師專畢業,考上高考進入環保署,取得碩、博士回到校園任教,已經三十幾年過去了,見證了台灣資訊界的蓬勃發展,但也發現傳統的程式教學方式讓資訊科系許多學生不喜歡寫程式,更不要講非資訊科系學生。深深體會許多對資訊、程式初接觸的人的擔心心態;因此希望利用這個課程,引導初學者發現程式就是用來解決問題的,根據不用死背死記語法、邏輯,透過應用實例的修改,可以漸漸地對程式寫作建立信心、培養邏輯思維的判斷能力,未來解決更多實際問題。Python 程式設計入門與運算思維(106),新陸書局,台北。https://www.books.com.tw/products/0010763704Python 3.x 網頁資料擷取與分析特訓教材(107),碁峰,台北。https://www.books.com.tw/products/0010805507Python 資料分析 - 網頁爬蟲與視覺呈現,Hahow 線上課程。https://hahow.in/cr/csf-data-analysis回答問題的頻率:平均每週至少上線回應一次以上批改作業的頻率:平均每個月至少上線批改一次同學若有問題,都可以在「購課前問答區」或「問題討論區」留言,老師會盡快給予回覆喔!

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