AI機器學習MachineLearning與深度-公開課程-亞太教育訓練網

AI機器學習Machine Learning與深度

將以簡潔而不失精華地介紹什麼是機器學習與深度學習，並帶領學員逐步實作出.....

　　機器學習，一種人工智慧的技術，不同於傳統程序，是通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題，所以當新的數據出現，機器學習模型即能更新自己對於這個世界的理解，並改變他對於原本問題的認知。

提供機構：

工業技術研究院(工研院產業學院)

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課程介紹

課程代碼2322030087
【政府補助】
AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班

課程型態/ 混成(實體+線上同步)
上課地址/ 中科_工商行服務大樓4樓或2樓教室【台中市428大雅區中科路6號】或WEBEX線上直播
時數/ 36小時
起迄日期/ 2022/08/13~2022/09/17
聯絡資訊/ 陳怡靜 04-25687661

課程介紹

　美國媒體公司Netflix利用機器學習技術以在平台上提供用戶更好的搜選結果，其成效讓他們因此賺下額外的10億美金。麥肯錫更是預估機器學習等技術（不包括深度學習與其他更先進的技術）將會對19大產業創造9.5兆美金的價值。百度和Google更是在2017年時，投資了200~300億美金於人工智慧。在當今資訊界，如此火熱的技術，究竟有什麼魔力？

　機器學習，一種人工智慧的技術，不同於傳統程序，是通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題，所以當新的數據出現，機器學習模型即能更新自己對於這個世界的理解，並改變他對於原本問題的認知。本課程將以簡潔而不失精華地介紹什麼是機器學習與深度學習，並帶領學員逐步實作出股票趨勢預測、智慧教學助理、智慧打卡系統、人臉辨識系統及時間序列預測模型等多個機器學習實際應用案例。

★人工智慧領域新藍海中，如何穩健踏入AI領域→深入培養及應用職場上所需的AI職能？

★36小時完整學習～本課程邀請到人工智慧專家教學+專案實作！搭配政府計畫補助！

工業局補助課程

經濟部工業局『111年度智慧電子人才應用發展推動計畫』

– 主辦單位：經濟部工業局 / 承辦單位：財團法人資訊工業策進會 / 執行單位：工業技術研究院

– 工業局補助 /「特定對象」及「中堅企業」補助

– 歡迎企業包班

課程內容

★本課程需自備NB (OS:WINDOWS 7/8專業版以上) 安裝軟體實作練習！

★課程目標：

-理解人工智慧、機器學習與深度學習之概念、範疇與關聯、常見的演算法、及實際運作方式

-學習如何應用深度學習模式加速達成人工智慧

-藉由業界案例與實作練習，學會如何訓練機器學習並排除演算法偏差等常見問題，實現人工智慧

★課程特色：

-基礎理論+業界範例+實作練習+技術指導+經驗交流，讓學員從練習中發現錯誤，還有專業講師可以從旁直接導正。

-以迫切需導入AI之製造業，與最受法規限制之金融產業為範例，有助擴大應用產業視角

人工智慧、機器學習與深度學習關係

名稱	機器學習 Machine Learning	深度學習 Deep Learning
運算方式	大數據分散式儲存、GPU、TPU平行運算
模型架構	線性迴歸、隨機森林	多層感知器、深度神經網路、卷積神經網路、遞迴神經網路
本課程應用領域	語音識別、手寫識別、金融分析、智慧醫療、工業資料分析等	視覺辨識、語音識別、自然語言處理、生物醫學、品保檢測、自駕車、博奕產業、影像、文字、建模等

課程大綱

課程名稱	課程內容大綱	開課日期
人工智慧介紹及股票趨勢預測實作	介紹人工智慧是什麼，以及監督式、非監督式及強化學習概念。 1. 什麼是AI？ 2. 實際在商務上的成功AI 範例。 3. 機器是如何學習的？ 4. 監督式/非監督式學習 5. 實作自己的股票趨勢預測模型。	8/13 （六）
非監督式學習與智慧教學助理實作	介紹何為非監督式學習原理以及實際案例實作。 1. 什麼是非監督學習？ 2. 分群與降維的應用。 3. 讓電腦學會看懂文字-文字探勘技術。 4. 實作智慧教學助理。	8/20 （六）
深度學習介紹及智慧打卡系統實作	介紹深度學習原理，認識DNN，CNN及RNN是什麼，並利用DNN實作智慧打卡系統。 1. 什麼是深度學習？ 2. 深度學習的明星們DNN，CNN及RNN 3. Tensorflow介紹 4. 實作屬於自己公司的智慧打卡系統	8/27 （六）
機器視覺辨識介紹及實作人臉系統	認識CNN如何有效地實踐視覺辨識，以及實作人臉辨識系統。 1. CNN的延伸家族。 2. Darknet 介紹。 3. 實作人臉辨識系統。	9/3 （六）
遞迴類神經網路介紹及時間序列預測實作	介紹RNN及LSTM以及如何實際應用在時間序列預測。 1. RNN，LSTM，GRU介紹 2. 時間序列資料介紹。 3. 實作時間序列預測模型。	9/17 （六）

講師簡介

工研院特聘專業師資-黃老師師資群

【經歷】資訊科技專家、大學講師、RiskValFinancial Solution量化資料科學家，軟體架構師、Smart Tech Inc.主工程師、Dynamic Service Inc(DSI)軟體工程師等…實務經驗

【學歷】New York University - Courant Institute of Mathematical Sciences Master of Science, Computer Science (碩士)、厦門大學王業南經濟研究院金融(博士)

課程建議對象

1.大專以上，電機/電子/材料/機械/生技/化工/資訊等相關背景之研發工程師、生產製造、品保等相關工程師/資料分析人員及各管理階層。
2.協助企業評估是否導入AI或擬定AI導入策略之專案負責人
3.企業內欲跨入AI技術領域之自動化系統設備相關業務負責人員
4.研究單位工程師、學生並具電腦基本操作或有基礎程式語言基礎者為佳。

結訓與證書

1. 凡參加＜AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班＞之學員，研習期滿，出席率超過80%(含)以上，且實務討論或考試成績合格者，即可獲得工研院頒發的培訓證書。

2. 測驗平均總成績在60分（含）以上為合格。

課程費用

身份別	費用	備註〈限本國籍報名〉
一般身分補助	每人16,000元	原價NT$24,000，政府補助 NT$8,000，學員自付 NT$16,000
特定對象補助	每人12,800元	原價NT$24,000，政府補助 NT$11,200，學員自付 NT$12,800 ※特定對象說明：針對具身心障礙、原住民與低收入戶之人士，報名時出具證明 (身心障礙手冊正反面影本、「原住民族身分法」所定原住民身分證明及低收入戶證明之相關證明文件)
中堅企業補助	每人12,800元	原價NT$24,000，政府補助 NT$11,200，學員自付 NT$12,800 ※中堅企業說明：屬於經濟部工業局公佈之中堅企業名單(請來電洽詢)，學員報名必須繳交一張公司名片、請公司開立在職證明，課程發票會開立該公司發票)

★課程其他優惠方式(每人)：

二人(含)相揪同行／學生報名	每人15,500元
三人(含)相揪同行報名	每人15,000元

◎本課程經政府補助，上課學員皆需依規定填寫相關資料，且學員出席時數需達報名課程時數八成以上，方可適用補助辦法，若未符合規定者，則需將其政府補助費用繳回。

★因應性別主流化國際趨勢，打造友善職場之發展，歡迎女性學員踴躍報名

課程日期／上課地點

●上課日期：111/8/13、8/20、8/27、9/3、9/17(週六)
●上課時間：09:00-17:00(前三天)；09:00~17:30(後兩天)（共36hrs）
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●上課地點：工研院產業學院台中學習中心-訓練教室或WEBEX線上直播 (實際上課教室請依據上課通知函為準!)
●上課地址：台中市大雅區中科路6號(中科-工商服務大樓-4樓或9樓教室)
●上課地圖(公設場地)：https://reurl.cc/xObA0N
●交通資訊： (台中市民-使用【悠遊卡】、【一卡通】搭乘台中市區公車-10公里內免費)
-可搭乘『高鐵接駁公車：161路』：高鐵台中站至中科管理局工商服務大樓往返 (平日/假日均行駛)
-或搭乘『中科免費巡迴巴士(西屯線)』：統聯中港轉運站至中科管理局工商服務大樓往返(平日行駛)
-搭乘仁友客運：45路、巨業客運：68路、台中客運：69路、統聯客運：77路/79路(平日行駛)
-中科管理局近250個地下室平面停車位，停車便利，憑『車牌辬識』入場，本單位貼心免費消磁

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●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(本班預計10人即開課)
●報名方式：
1.線上報名：請點選頁面右上角「線上報名」

2.電子郵件報名：E-mail：zoeychen@itri.org.tw

●課程洽詢：(04)2568-7661 /(04)2567-2316 陳小姐

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●繳費資訊：
(一)ATM轉帳（線上報名）：
繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至04-25690361工研院產業學院台中學習中心收。
(二)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。
(三)銀行匯款(公司或個人電匯付款)：
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」，請填具「報名表」與「收據」回傳真至04-25690361工研院產業學院台中學習中心收。

貼心提醒／推薦課程

◆以下注意事項─敬請您的協助，謝謝!

1、課程3天前，學員將收到【E-mail上課通知】，敬請留意信件。
2、為尊重講師之智慧財產權，請勿錄影、錄音，恕無法提供課程講義電子檔。
3、請註明服務機關之完整抬頭，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。
4、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。
5、退費辦法：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。