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程式語言

"程式語言" 課程共 17 筆,顯示第 1-10 筆
  1. 1. AI深度學習於電腦視覺與時序建模應用 (0109-0110(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,800]
    本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理OpenCV影像處理與機器學習建模(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)基礎 ...
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  2. 2. 生成式AI大型語言模式(LLM)開發與部署實務 (0114-0122(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2025/01/14]
    • [$26,000]
    生成式AI大型語言模式(LLM)開發與部署實務-生成式AI大型語言模型(LLM)已成為現代人工智慧領域中的核心技術,應用範圍涵蓋自然語言處理、對話系統、自動摘要、機器翻譯等多個方面。本課程旨在培養學員掌握LLM的開發、部屬及應用技巧,從基礎 ...
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  3. 3. 從理論到實戰:打造GPT多模態機器人必修課 (0116-0117(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2025/01/16]
    • [$11,000]
    從理論到實戰:打造GPT多模態機器人必修課-本課程旨在幫助學員掌握如何將GPT多模態技術應用於實際項目中,涵蓋文字、圖像、語音三種主要模態的處理與整合。你將學習如何使用OpenAI的API,實現多模態機器人的開發,從基本的自然語言處理到進階 ...
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  4. 4. GPT助攻:一日上手數據分析 (0211(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2025/02/11]
    • [$6,000]
    GPT助攻:一日上手數據分析-課程中還包含 Kaggle數據集的實作練習,這是一個全球知名的數據科學競賽平台,學員可以在真實世界的數據集中進行分析,將所學技能應用於實際情境,從而加深對數據分析與機器學習的理解。透過實作練習,學員將獲得處理實 ...
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  5. 5. 網頁安全開發深入解析. (0218(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2025/02/18]
    • [$6,000]
    網站的安全有很大部分依賴安全的網頁應用程式開發與安全程式碼的撰寫。其包含相當多的議題,而其中被大多數專家認可的是透過安全的開發生命週期的關鍵組成與架構能有效地確保網頁應用程式的安全性。
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  6. 6. AI工具輕鬆入門:提升職場效率與決策力 (0220(工研院台北學習中心))
    • [新竹]
    • [2025/02/20]
    • [$6,000]
    AI工具輕鬆入門:提升職場效率與決策力-通過深入淺出的解說、豐富的案例分析及實作體驗,學員將學會如何利用AI工具優化日常工作流程,提升工作效率與決策品質。並可針對學員設計不同的學習重點,透過ChatGPT及其他各種AI工具的實作,帶學員親手 ...
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  7. 7. 數位轉型首部曲-AI大數據分析與應用實戰班 (0226-0227(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$7,000]
    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、人臉辨識、智慧製造、 ...
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  8. 8. 數位轉型二部曲-Python機器學習實作應用研習. (線上0327-0328(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,800]
    數位轉型二部曲-Python機器學習實作應用研習班.「機器學習」(Machine Learning, ML)是人工智慧領域中能夠創造商業價值的技術之一,且機械學習可以有效解決製造業所面臨的問題,例如瑕疵檢測、自動流程控制、預測性維護、原料組 ...
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  9. 9. 數位轉型二部曲-Python機器學習實作應用研習班 (0327-0328(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,800]
    數位轉型二部曲-Python機器學習實作應用研習班-本課程由淺入深帶領學員進入機器學習領域,課程運用Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn等Python模組,以通用的資料分析流程進行(資料理解、 ...
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  10. 10. Python語言與工業人工智慧應用實作. (線上0424-0425(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,800]
    本課程從工業大數據基礎各式感測器數據的認識開始,著重於掌握數據的動態時序性與檢測信號的模糊性,學習各種訊號類型及其特性(確定性、隨機性、週期性、非週期性、穩態、非穩態等)。從數據清理技術、屬性萃取技術的各式轉換,到基於模型(model-ba ...
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