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課程簡介

AI介紹

  • AI歷史
  • 定義與術語
  • AI與人類智慧的區別
  • 未來趨勢與潛力

機器學習基礎

  • 機器學習類型:監督式、非監督式、增強式
  • 關鍵ML算法
  • ML工作流程:從數據收集到模型評估

數據管理

  • 數據收集技術
  • 數據清洗與預處理
  • 數據分析與可視化

AI實務應用

  • AI應用案例研究
  • 特定產業的AI解決方案
  • 消費者產品中的AI應用

倫理考量

  • AI與就業替代
  • AI中的偏見與公平性
  • 隱私與安全問題
  • AI倫理的未來發展

實驗室項目

  • Python程式設計作業
  • 使用真實世界數據集的數據分析項目
  • 開發簡單的ML模型

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基礎程式設計概念
  • 有Python程式設計經驗
  • 熟悉基礎統計學與數學

受眾對象

  • IT專業人員
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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