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課程簡介

人工智慧簡介

  • 什麼是 AI?其應用場景為何?
  • AI、機器學習與深度學習之差異
  • 熱門工具與平台

用於 AI 的 Python

  • Python 基礎複習
  • Jupyter Notebook 使用介紹
  • 函式庫安裝與管理

資料處理

  • 資料準備與清洗
  • Pandas 與 NumPy 應用
  • Matplotlib 與 Seaborn 視覺化技巧

機器學習基礎

  • 監督式與非監督式學習
  • 分類、回歸與聚類
  • 模型訓練、驗證與測試

神經網路與深度學習

  • 神經網路架構
  • TensorFlow 或 PyTorch 使用
  • 模型建置與訓練

自然語言處理與電腦視覺

  • 文本分類與情感分析
  • 影像識別基礎
  • 預訓練模型與遷移學習

AI 於應用程式中的部署

  • 模型儲存與載入
  • API 或 Web 應用程式整合 AI 模型
  • 測試與維護的最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備程式邏輯與結構的理解
  • 擁有 Python 或其他高階程式語言的經驗
  • 基礎演算法與資料結構認知

適用對象

  • IT 系統專業人士
  • 希望整合 AI 的軟體開發人員
  • 探索 AI 解決方案工程師與技術經理
 40 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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