技術領袖培訓全域班-課程大綱

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主題課程 內容大綱 實作課程
開學介紹
  1. 課程暨環境介紹
  2. 人工智慧概論
機率與統計
  1. 敘述統計與機率分佈
  2. 參數估計與假設檢定
  3. 資料處理方法 (資料轉換)
  4. 探索式資料分析與統計圖表
Python
  1. Python 程式設計
  2. Python 資料處理與分析
  3. Python 資料視覺化
 Python 快速上手
Python 資料處理、分析與視覺化
機器學習
  1. 線性迴歸
  2. 羅吉斯迴歸與 KNN 
  3. 支持向量機 
  4. 決策樹系列 
  5. 非監督式學習 
  6. 實務重點
 機器學習實作 與 Kaggle 實戰
深度學習
  1. 深度學習理論基礎
  2. 神經網路調校
  3. 深度學習常見問題
 深度學習實作 與 Kaggle 實戰
卷積神經網路與電腦視覺
  1. 電腦視覺基礎
  2. 卷積神經網路概念
  3. 經典模型介紹
  4. 物件偵測 
  5. 圖像分割 
  6. 遷移式學習
 卷積神經網路實作 與 Kaggle 實戰
期中考
循環神經網路
  1. RNN
  2. LSTM 與 GRU
  3. Seq2seq Model
  4. Attention Mechanism
 循環神經網路實作
生成對抗網路
  1. Vanilla GAN 
  2. Conditional GAN
  3. Unsupervised Conditional GAN
 生成對抗網路實作
自然語言處理
  1. 字義表示
  2. 詞向量與詞嵌入
  3. 注意力機制複習
  4. Transformer
  5. BERT與其他模型
 自然語言處理實作
學員專題實作
  1. 專題提案與審核
  2. 專題實作
  3. 成果發表
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  • 主辦暨執行單位:
    財團法人台灣人工智慧學校基金會
  • 協辦單位:
    中央研究院資訊科學研究所、中央研究院資訊科技創新研究中心
  • 捐助企業:
    台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電、新光人壽-新壽管理維護