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商品編號:DTW1380
商品名稱:臺灣全民學習平台 機器學習實務(2023春季班) 講師:周信宏 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
商品分類:臺灣全民學習平台
語系版本:中文發音 繁體中文版
官方網站:https://xyzcd.ai
運行平台:官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用
更新日期:2023-12-10
光碟片數:1片DVD光碟
銷售價格:$150元
熱門標籤: 臺灣全民學習平台  機器學習實務  周信宏 
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臺灣全民學習平台 機器學習實務(2023春季班) 講師:周信宏 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)

內容說明:

本課程是獲教育部「108年度磨課師課程推動計畫」補助所規劃推出的進階型課程。
課程內容包含:人工智慧技術演進、深度學習多層神經網路(DNN)和卷積神經網路(CNN)的模型原理,以及相關套件(Tensorflow, Keras)的實作方法。
透過資料視覺化呈現、資料前處理和常用機器學習(MLP, Random Forest, Logistic Regression, SVM等)的原理和實作方法,使同學具備影像和數據資料的模型訓練、分類、預測和評估的技術。

課程目標
本課程目標在培養同學具備深度學習和數據分析實作能力,以滿足產業AI人才技能的需求。

授課教師
周信宏/副教授【現職】國立暨南國際大學資訊工程系(原任職長榮大學資訊暨設計學院)【學歷】國立臺灣大學資訊工程學系博士【經歷】暨南國際大學資訊工程系/副教授長榮大學資訊暨設計學院人工智慧研究中心/主任長榮大學資訊管理學系/助理教授/系主任臺灣電腦對局學會(TCGA)/理事財團法人資訊工業策進會-雲端服務暨巨量資料產業發展計畫/AI與數據應用領域專家顧問智慧城鄉生活應用發展計畫-人工智慧應用(AI)融合大影像與多來源資料之智慧診斷服務計畫/技術顧問
【專業】圖形演算法、電腦對局、人工智慧、深度學習、數據分析、生物資訊
課程內容:

00_教材
001_1-1.pdf
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005_2-2.pdf
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007_主題1+2_延伸資源.pdf
008_Google Colaboratory操作步驟.pdf
009_Google Colaboratory操作步驟.pdf
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053_13-2.pdf
054_13-3.pdf
055_13-4.pdf
056_主題13_延伸資源.pdf

01_一、人工智慧的進展/二、什麼是機器學習?
001_1-1_人工智慧重大進展.mp4
002_1-2_電腦圍棋Alpha Go簡介.mp4
003_2-1_機器學習的類型.mp4
004_2-2_機器學習系統的建構準則.mp4
005_2-3_Python程式開發環境安裝與設定.mp4

02_三、類神經網路/四、MLP案例實作
006_3-1_神經元結構.mp4
007_3-2(I)_多層感知網路(MLP)概念.mp4
008_3-2(II)_多層感知網路(MLP)概念.mp4
009_3-3_MLP模型架構.mp4
010_4-1_MNIST手寫字資料集介紹.mp4
011_4-2_MLP模型建置流程.mp4
012_4-3_MLP模型訓練與評估.mp4

03_五、卷積式神經網路
013_5-1_影像卷積處理概念.mp4
014_5-2_卷積式神經網路(CNN)概念.mp4
015_5-3_CNN模型架構.mp4
016_5-4_CNN經典模型介紹.mp4

04_六、CNN影像辨識案例實作
017_6-1_Cifar-10資料集介紹.mp4
018_6-2_CNN模型建置流程.mp4
019_6-3_CNN模型訓練與評估.mp4
020_6-4_常用的OpenCV影像處理功能介紹 .mp4

05_七、資料處理工具介紹
021_7-1_資料處理工具(I) Numpy.mp4
022_7-2_資料處理工具(II) Pandas.mp4
023_7-3_資料視覺化工具 Matplotlib.mp4

06_八、MLP數據分析案例實作
024_8-1_Iris(鳶尾花)資料集介紹.mp4
025_8-2_MLP模型建置流程.mp4
026_8-3_MLP模型訓練與評估.mp4

07_九、監督式學習
027_9-1_決策樹與隨機森林(Random Forest, RF).mp4
028_9-2_羅吉斯迴歸(Logistic Regression, LR).mp4
029_9-3_支援向量機(Support Vector Machine, SVM).mp4
030_9-4_K-近鄰演算法(k-Nearest Neighbor, KNN).mp4
031_9-5_貝氏分類器(Naive Bayes Classification).mp4

08_十、機器學習工具
032_10-1_Scikit-learn Logistic Regression.mp4
033_10-2_Scikit-learn Random Forest Classifier.mp4
034_10-3_Scikit-learn Support Vector Classifier.mp4
035_10-4_Scikit-learn Kneighbors Classifier.mp4
036_10-5_Scikit-learn GaussianNB和MultinomialNB.mp4

09_十一、監督式學習實作(I)/十二、監督式學習實作(II)
037_11-1_威斯康辛乳癌數據集介紹.mp4
038_11-2_LR模型建置流程.mp4
039_11-3_RF模型建置流程.mp4
040_12-1_SVC模型建置流程.mp4
041_12-2_裝袋法Bagging整體學習.mp4
042_12-3_投票法Voting整體學習.mp4

10_十三、非監督式學習
043_13-1_K-mean分群法.mp4
044_13-2_K-Means實作.mp4
045_13-3_DBSCAN分群法.mp4
046_13-4_DBSCAN實作.mp4
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