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【Python線上課程】Python 程式語言 從入門到進階開發

Python與AI人工智慧開發入門

Python資料科學應用開發

Python機器學習應用開發

Python人工智慧整合開發
Python機器學習應用開發
Live直播
課程總長：66小時
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Python機器學習應用開發 課程介紹

Python機器學習應用開發
課程介紹

SQL Server資料庫基礎認證班
了解深度學習與強化學習的規劃與運用，你將於課程中學到如何進行手寫阿拉伯數字辨識、推薦相似的照片、照片風格轉換、物體偵測、人臉辨識、語音辨識與分詞、情緒分析（正／負評）、時間序列預測（公司營收、天氣、股價）、機器翻譯、簡短指令、曲風辨識等一系列圖像、自然語言與語音的分析辨識分類等成果。
SQL Server資料庫基礎認證班
【適合對象】
  • 欲成為資料工程師／科學家等相關資訊人員
  • 工作領域為資料科學相關範圍的資訊人員
【學會技能】
  • 深度學習導論
  • 迴歸分析（Regression）
  • 模型介紹與簡單模型實作
  • 深度學習模型介紹與應用
  • 卷積神經網路（CNN）的概念介紹與應用
  • 自然語言處理（NLP）介紹
  • 循環神經網路（RNN）介紹與應用
  • 生成對抗網路（GAN）
  • 語音處理概念與應用
  • 語音辨識實作
  • 集群分析（Clustering）
  • 強化學習導論與吃角子老虎
  • 馬爾可夫決策過程
  • 馬爾可夫決策與動態編程
  • 時間差異學習
  • 用函數逼近與理解政策梯度

Python機器學習應用開發 課程大綱

Python機器學習應用開發
課程大綱

第一堂/深度學習導論
  • AI的現狀與發展趨勢
  • 軟體安裝
第二堂/迴歸分析（Regression）
  • 簡單線性迴歸
  • 其他迴歸
第三堂/模型介紹與簡單模型實作
  • 運作機制
  • 手寫阿拉伯數字辨識
  • 超參數（Hyperparameters）調校
第四堂/深度學習模型介紹與應用
  • 優化過程
  • 梯度下降
  • 正向與反向傳導（Forward Propagation and Backpropagation）
第五堂/卷積神經網路（CNN）的概念介紹
  • CNN運作原理與實例說明
  • 預訓模型（Pre-trained Models）介紹
  • Colab操作練習
第六堂/卷積神經網路（CNN）的應用(一)
  • 相似模型推薦（Visual Similarity）
  • 風格轉換（Style Transfer）
第七堂/卷積神經網路（CNN）的應用(二)
  • 物件偵測（Object Detection）
  • 人臉辨識（Face Recognition）
第八堂/自然語言處理（NLP）介紹(一)
  • 分詞、詞性標註、BOW、TF-IDF概念介紹
  • 詞嵌入（Word Embedding）
  • 實例演練
第九堂/自然語言處理（NLP）介紹(二)
  • 聲音訊號處理的概念介紹
  • 語音辨識與文字處理整合
  • 簡短語音指令的辨識
  • 曲風分類應用實例探討
第十堂/循環神經網路（RNN）
  • RNN、LSTM、GRU概念介紹
  • 預訓詞向量（Pre-trained Word Vectors）
  • 實例演練
第十一堂/循環神經網路（RNN）的應用
  • 情緒分析（Sentiment Analysis）
  • 時間序列預測（Time Series Forecasting）
  • 機器翻譯（Machine Translation）
第十二堂/生成對抗網路（GAN）
  • 應用範疇
  • 原理
  • 各種演算法
第十三堂/語音處理概念與應用
  • 簡短語音指令的辨識
  • 曲風分類應用實例探討
第十四堂/語音辨識實作
  • 簡短語音指令辨識
  • 曲風分類
第十五堂 - 第二十二堂/Reinforcement learning
  • 主題一：Markov Chains 應用與解說
    • Markov Chains 理論
    • 馬爾科夫鏈的應用-強化學習
    • 馬爾科夫鏈的應用-機器學習
    • 馬爾科夫鏈-狀態轉換
    • 使用 Python 解決Markov Chains問題
  • 主題二：Hidden Markov Model應用與解說
    • Markov Model 理論
    • Markov Model 問題回顧
    • Hidden Markov Model-隱馬爾可夫模型
    • 實戰viterbi解決 HMM問題
  • 主題三：從Markov Model 看Reinforcement Learning
    • Markov Model與Reinforcement Learning關聯
    • Reinforcement Learning觀念導入
    • Markov chain 名詞定義
    • Markov Reward Process(MRP)
    • Markov Decision Process(MDP)
    • 安裝 OpenAI Gym API
  • 主題四：Reinforcement Learning實戰Bandits
    • Multi-Armed Bandit 使用RL解決方式
    • The epsilon-greedy policy
    • The softmax exploration algorithm
    • The upper confidence bound algorithm
    • The Thompson sampling algorithm
  • 主題五：Reinforcement Learning實戰Dynamic Programming
    • State value function
    • State-action value function
    • Bellman equation 運用在MDP
    • Dynamic programming 解決MDP 問題
    • Value iteration解決方式
    • Policy iteration解決方式
  • 主題六：Reinforcement Learning實戰Temporal Difference
    • Model Based 與 Model Free
    • TD prediction與TD control
    • Q learning
    • SARSA
    • Deep Q Network

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本課程是 SQL Server 的基礎相關科目之一， 基礎相關科目涵蓋：資料庫管理、資料庫開發和商業智慧。 學習雲端環境中，資料庫的概念知識、掌握雲端資料服務的基本技能，並在 Microsoft Azure 中建立有關雲端資料服務的基礎知識。確定並描述核心資料概念，例如：關聯、非關聯、大數據資料和分析，探索如何使用 Microsoft Azure 實作該技術，並且能夠利用 Microsoft SQL Server 撰寫基本的 Transact-SQL 查詢所需的技能。
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SQL Server資料庫管理認證班

本課程內容介紹管理用於雲端、內部和混合關聯資料庫的 SQL Server 資料庫基礎結構，並與 Microsoft PaaS 關聯資料庫產品一起使用的相關知識與技能。
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SQL Server資料庫開發認證班

本課程側重教導個人如何使用 SQL Server 產品功能與開發資料庫相關的工具，將各資料平台技術實作到符合商務和技術要求的解決方案，包括結合了關聯和 NoSQL 資料的內部、雲端和混合資料方案。以及學習如何使用各種技術和語言處理串流資料和批次處理資料，探索如何實作資料安全性，包括身份識別驗證、授權、資料策略和標準。將定義資料儲存和資料處理活動並實作資料解決方案監視，對 Azure 資料解決方案進行管理和疑難排解，包括大數據資料的最佳化和災害復原、批次處理和串流資料解決方案。
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AI程式設計
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Python人工智慧整合開發

了解圖形相關分析知識、視覺與圖像分析，及學習如何進行自然語言處理（NLP）、對話機器人系統的建置處理。 於課程中進一步學習如何進行圖像、自然語言與語音的各種互動操作，並搭配 AI-102 Designing and Implementing an Azure AI Solution 認證考試。
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