Python 數據、機器學習與深度學習技術
學員將學習常用機器學習演算法及PyTorch深度學習基礎，並完成感測異常或影像分
課程總覽
課程代號：2326070021
Python 數據、機器學習與深度學習技術
1.培養 Python 資料分析能力
2.建立機器學習與深度學習模型建構能力
3.奠定智慧機器人與 AI 應用基礎
課程型態/ 實體課程
上課地址/ 中科管理局工商服務大樓4樓(台中市大雅區中科路6號)(依實際通知為主)
時 數/ 14 小時
起迄日期/ 2026/10/25 ~ 2026/10/26
聯絡資訊/ 林其昀 04-25685000＃7139
報名截止日期：2026/10/19
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本課程專為AI初學者及機器人工程師設計，旨在建立使用Python進行資料分析、機器學習與深度學習模型建構的扎實基礎。
以機器人與工業感測資料（如馬達電流、振動等）為背景，帶領學員從資料清理、特徵擷取到模型訓練與評估，逐步掌握資料處理技巧。
學員將學習常用機器學習演算法及PyTorch深度學習基礎，並完成感測異常或影像分類的AI分析小專題。
課程目標
- 培養 Python 資料分析能力
- 建立機器學習與深度學習模型建構能力
- 奠定智慧機器人與 AI 應用基礎
課程對象
AI 初學者、機器人工程師、製造業工程師、資料分析入門學員(基礎電腦操作；具備 Python 經驗尤佳)
講師簡介
鄭講師
現職：朝陽科技大學工業工程與管理系助理教授
專長：深度學習、點雲數據分析、知識圖譜、虛擬實境應用、智慧製造與工業AI應用
課程大綱※ 請學員自備筆電上課。
| 課程單元 | 課程內容 |
|---|---|
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Python 資料科學環境與 基礎語法 |
Python 開發環境建置、Jupyter Notebook、VS Code、NumPy、Pandas、 資料型態、陣列運算、表格資料處理 |
| 機器人與工業數據處理 |
感測資料格式、時間序列資料、馬達電流、振動、IMU 資料、缺失值處理、 標準化、特徵工程 |
| 機器學習模型建立 |
監督式學習、分類、迴歸、KNN、SVM、Random Forest、XGBoost、 訓練集與測試集切分 |
| 模型評估與統計驗證 |
Accuracy、Precision、Recall、F1-score、Confusion Matrix、ROC-AUC、 交叉驗證、過擬合與欠擬合判斷 |
| 深度學習與 PyTorch 基礎 |
Tensor、Dataset、DataLoader、MLP、CNN、Loss Function、Optimizer、 模型訓練流程 |
| AI 機器人資料分析小專題 | 感測異常分類、影像分類、設備診斷、模型比較、結果視覺化、成果簡報 |
(主辦單位保有課程修改權利)
學員出席率達80%(含)以上者，將取得工研院產業學院之「Python 數據、機器學習與深度學習技術」受訓證明。
開課日期：115/10/25、10/26 (六、日)；9:00~17:00，共計 14 小時
課程費用：
(1)定價每人16,800元
(2)早鳥優惠價每人15,200元
(3)3人同行優惠價每人14,300元
報名方式：請點選頁面「線上報名」 課程聯絡電話：04-2568-5000#7135 林小姐
預計招生名額：20 名為原則，依報名及繳費完成之順序額滿為止
上課地點：中科管理局工商服務大樓 4 樓或9樓(台中市大雅區中科路 6 號)
【備註】
1.為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，請來電洽詢方完成報名。
2.若報名者不克參加者，可指派其他人參加，並於開課前一日通知。
3.退費辦法：請以學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用 90％，另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程，將依上課未逾總時數 1/3，退還所繳上課費用之 50％，上課逾總時數 1/3，則不退費。
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繳款方式 |
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| 信用卡（線上報名） | 繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。 |
| 銀行匯款/轉帳 | 土地銀行工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，請把「收據/明細/轉帳末五碼」回傳林小姐LINE ID：@RKU9587A。 |
開課日：2026/10/25結束日：2026/10/26
時數：14 (小時) 時段：09:00 ~ 17:00
地點：台中 | 工研院(中科_工商服務大樓)教室依上課通知為主 | 台中市大雅區中科路6號 [看地圖]
