課程介紹

 

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）無疑是當今最熱門的發展重點，隨著科技發展成熟，支撐人工智慧的大數據分析，成為新世代創新來源的成長引擎，同時也快速改變我們的工作及生活方式，包括：無人駕駛、生物辨識、智慧製造、共享經濟、智慧醫療、金融與行銷科技等等。大數據與AI應用技術開發其實沒有想像中難，未來人工智慧技術會跨域融入許多產業中。大數據與AI的應用不光是需要技術, 擁有領域知識（domain knowledge）的行業人才也會是決定成敗的關鍵點。

本課程透過理論說明與Python語言案例實作，幫助學員理解AI大數據建模技術的機理，掌握當前人工智慧發展趨勢。課程內容涵蓋資料探索與前處理、資料視覺化、機率統計、訊息理論、特徵工程、模型訓練、超參數調校與模型優化、評估測試、應用推理等，了解AI大數據建模的過程，幫助學員在工作場域中發掘新應用的可能性，達成資料探勘與機器學習之不確定性預測建模的學習目標。

 

 

課程目標

 

• 介紹資料分析主流工具 - Python基本概念。
• 運用大數據分析與資料視覺化解決問題。
• Python實作練習。

 

 

課程特色

 

案例資料包含水質檢測資料、渦扇引擎資料、氣液壓系統感測資料、電耗資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵篩檢、藥品製程資料、產品檢測資料等解說與演練(視課程時間與內容斟酌安排)，幫助學員瞭解不同情境與建模方法的異同，結合機械、電機、生醫、化工等工程領域知識，活用資料分析技術並抓住未來發展趨勢。

 

 

課程對象

 

• 建議學員具備基本的程式設計概念，例如C、Python、R、Java…等；學員不須非常熟悉撰寫電腦程式語言亦可，課堂中會提供案例程式碼，讓學員實際練習。

• 電機／電子／機械／資訊／生醫／工工／化工／土木／環工等相關工程師、資料分析師／科學家、程式設計師、醫師、教育人員、統計人員、公務機關人員。

 

 

課程大綱

 

單元	課程大綱
大數據分析 概論與實作 (6小時)	資料分析兩大主流工具 – Python 大數據分析 資料導向程式設計、Python語法特色與整合式開發環境Spyder介紹 數據處理方法 資料探索與敘述統計 資料視覺化 特徵工程與維度縮減
Python程式語言 實作練習 (6小時)	統計機器學習基礎 隨機誤差模型 模型績效評量 模型選擇與評定 Python實作練習 機械業、製造業等應用數據案例解說 活塞環資料、渦扇引擎資料、水質資料、氣壓系統失效資料、液壓系統監測資料、電耗資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵篩檢資料、藥品製程資料等說明與演練(視課程時間與內容斟酌安排)

備註：大綱與各單元時間均為預估規劃，講師有權視參訓學員狀況進行調整

 

 

講師簡介-鄒講師

 

現任：國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨智能控制與決策研究室教授、
臺灣資料科學與商業應用協會理事長、
中華R軟體學會理事長、
CSQ大數據品質應用委員會主任委員

經歷：明志科技大學機械工程系特聘教授兼人工智慧暨資料科學研究中心主任、
香港科技大學工業信息與智能研究所訪問教授、
美國辛辛那提大學工程與應用科學學院訪問教授、
新加坡國立大學解析與作業學系訪問教授、
西交利物浦大學計算機科學與軟件工程學系暨大數據解析研究院訪問教授、
國立臺北商業大學校務永續發展中心主任&推廣教育部主任、
世新大學資訊管理學系副教授、
中華大學企業管理學系副教授

專長：機率統計學習、進化式多目標最佳化、賽局模型應用、時間序列分析與控制、強化式學習

 

 

 

價格 

方案	課程費用
課程原價(個人)	10,800
早鳥優惠(21天前)	9,800
3人以上團報優惠	9,200

 

 

 

 

報名資訊

 

• 上課時間：115 年 3 月 19 日（四）、3 月 20 日（五），上午9：30~下午4：30，共計12小時。
• 上課地點：webex線上會議室，課前發信提供會議室資訊。
• 受訓證明：課程出席率達80%以上，由工研院產業學院發給受訓證明。
• 繳費方式：報名時可選擇信用卡線上繳費或ATM轉帳，主辦單位將於確認開班後通知您相關匯款資訊。
• 退費標準：若欲取消報名，請於開課前三日以傳真或email告知主辦單位，並電話確認退費事宜，逾期將郵寄講義，恕不退費。若您未於期限內申請退費，則不得於任何因素要求退費，惟可轉讓與其他人參訓。
• 為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢方完成報名。
• 為配合講師時間或臨時突發事件，主辦單位有調整日期或更換講師之權利。
• 報名時請註明欲開立發票完整抬頭，以利開立收據；未註明者，一律開立個人抬頭，恕不接受更換發票之要求，課程開始當天不得以任何因素要求退費。
• 為尊重講師之智慧財產權，恕無法提供課程講義電子檔。
• 本課程需上機實作，請自備筆電上課。
  
   

 

附件

 

課程DM-數位轉型首部曲-AI大數據分析與應用實戰班(115年3月).pdf