MIC產業顧問學院

近期課程

Python機器學習

尚餘30名
  • 上課地點:台北
  • 上課時間:2018/10/27~2018/11/4
為了讓國內業界能夠清楚地了解機器學習的內容,進而學習如何依據不同企業的業務需求以及問題,來設計一個具有智慧功能的應用系統,資策會數位教育研究所全新規劃「Python機器學習」,以提供國內業者學習此一智慧的技術。本課程將以機器學習為核心,帶領學員瞭解機器學習在評估、設計、驗證等各階段的執行重點,包括機器學習介紹、貝氏決策理論、資訊分析方法、神經網路、及深度學習等等。為使學員能夠更加了解機器學習系統之效能,課程中亦利用MATLAB實例模擬加以解說,以期使學員能夠獲得良好之學習成效。

本課程並非單純的課程講授,而是由資深機器學習專家進行引導,指導學員認識機器學習中常用的演算法,除了瞭解如何正確使用外,並透過精心設計的機器學習情境,讓學員使用MATLAB實例模擬練習。課程中將透過案例實作,讓學員不只學到「理論」,還能得到「經驗」與「實務」,是一門不可錯過的機器學習實作課程。

學習效益

機器學習的理論背景。
評估如何使用適當的演算法於實際例子。
參數與非參數模型於資料分佈機率估測。
核心方法主要包括支援向量機,並了解如何用於分類問題。
深度學習中的卷積神經網路對圖像資料處理。


適合對象

想透過實作案例了解機器學習之設計與規劃實務者。
認識機器學習中常用的演算法,以便了解如何正確使用之產品設計與工程技術人員。
想學習如何進行資料分析,並應用在實務案例等議題者。
想累積對機器學習與資料探勘的知識,提升在資訊處理時代競爭力之學員。


授課日期

2018/10/27(六)、10/28(日)、11/3(六)、11/4(日)、,每日9:00~12:30、13:30~17:00上課,共計四天28小時。
*主辦單位得視報名情況而保留實際開課日期的變更權利 。


授課地點

資策會數位教育研究所,台北市信義路三段153號10樓。
位於捷運大安站1號出口左轉(復興南路與信義路交叉口附近)
*上課地點與教室之確認,以上課通知函為主。


課程費用

本課程費用 NT$19,800元。凡於2018年10月19日前完成報名並填寫繳費資料者,可享補助價 NT13,860 元(含稅)。
此為資策會數位教育研究所課程,不適用MIC學習禮券、電子禮券、或扣抵其他的MIC會員權益。


服務窗口

課程諮詢:(02)6631-6539 課程經理 張先生,或E-mail:alanchang@iii.org.tw
報名確認:(02)6631-6536 邱小姐,或E-mail:mg9401@iii.org.tw


學院提醒您

1. 此為資策會數位教育研究所主辦課程,主辦單位保留變更課程大綱及講師的權利,請於到課前留意課程公告事項。
2. 已完成報名與繳費之學員,課程主辦單位將於開課三天前以E-mail方式寄發上課通知函;若課程因故取消或延期,亦將以E-mail方式通知,如未收到任何通知,敬請來電確認。
3. 已完成繳費之學員如欲取消報名,請於實際上課日前以書面通知業務承辦人,主辦單位將退還90% 課程費用。
4. 學員於培訓期間如因個人因素無法繼續參與課程,將依課程退費規定辦理之︰上課未逾總時數三分之一,欲辦理退費,可退還所有費用二分之一;上課逾總時數三分之一,則不退費。
5. 課程執行單位保留是否接受報名之權利。
6. 如遇不可抗拒之因素,課程主辦單位保留修訂課程日期及取消課程的權利。


授課內容

  • 課程單元 總時數 課程主題
    機器學習介紹 3.5小時 機器學習的重要
    機器學習的實例
    基本機率與最佳化理論介紹
    機器學習基本概念
    Python 介紹 1.5小時 安裝與基本用法介紹
    Pandas 介紹 2小時 資料處理用法介紹
    回歸法 7小時 線性回歸與 Python 實作
    多項式回歸與 Python 實作
    高斯過程回歸與 Python 實作
    決策樹回歸與 Python 實作
    維度減少法 7小時 主成份分析法與 Python 實作
    線性判別分析法與 Python 實作
    分類法 7小時 貝式決策理論
    支援向量機與 Python 實作
    決策樹分類與 Python 實作
    Logistic regression 與 Python 實作
    神經網路與 Python 實作
    卷積神經網路,Caffe 與 Tensorflow 實作

優惠說明

  
  
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