課程簡介

人工智能導論

  • 什麼是AI及其應用領域?
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • 流行的工具和平台

Python 用於AI

  • Python 基礎複習
  • 使用Jupyter Notebook
  • 安裝和管理庫

數據處理

  • 數據準備和清理
  • 使用Pandas和NumPy
  • 使用Matplotlib和Seaborn進行可視化

Machine Learning 基礎

  • 監督式 vs. Unsupervised Learning
  • 分類、回歸和聚類
  • 模型訓練、驗證和測試

Neural Networks 和 Deep Learning

  • 神經網絡架構
  • 使用TensorFlow或PyTorch
  • 構建和訓練模型

自然語言和Computer Vision

  • 文本分類和情感分析
  • 圖像識別基礎
  • 預訓練模型和遷移學習

在應用中部署AI

  • 保存和加載模型
  • 在API或web apps中使用AI模型
  • 測試和維護的最佳實踐

總結與下一步

最低要求

  • 對編程邏輯和結構的理解
  • 有使用Python或類似高級編程語言的經驗
  • 對算法和數據結構有基本了解

目標受眾

  • IT系統專業人員
  • 希望整合AI的軟件開發者
  • 探索基於AI解決方案的工程師和技術經理
 40 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類