人工智慧課程：Python‧AI資料科學、機器學習入門 跟上ChatGPT潮流人工智慧課程：
Python‧AI
資料科學、機器學習入門
跟上ChatGPT潮流

Python AI人工智慧課程三大特性

1

易擴充 跨平台

比C語言更容易學習的程式，採取開放策略，提供豐富的API和工具，可輕鬆使用C、C++、Cython編寫擴充模組，且能支援各種主要作業系統，學習者可輕鬆在Linux、MAC與Windows平台上執行。

2

簡單而強大

Python語法簡易明確，深受工程師喜愛，其豐富程式套件、透過具彈性及互動性高的環境，就能運用Python程式實現數據資料演算，來幫助企業挖掘出資料庫中的各類商機，降低營銷成本。

3

企業愛用

Python在網路爬蟲、雲端基礎設施、DevOps與數據處理等領域都是炙手可熱的語言，因此被廣泛運用於各行業，如：Google search、YouTube、DropBox、NASA、IBM、Mozilla等組織或平台進行資料分析運用。

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名師解析：ChatGPT進化中，GPT-4有何不同

名師解析：ChatGPT進化中，GPT-4有何不同
  • 不只用文字，透過 Visual Input 還能用看的：秀一張食材照片，問問他做什麼菜好，GPT-4 就會嘗試使用圖片中的原料來製作食譜。
  • 更貼近人性與更完整的前後文：看到迷因圖不知道笑點？GPT-4幫你神解析。
  • 透過 Uniform Bar 考試與生物奧林匹克測試，獲得更高的分數超過 90% 來優於 ChatGPT。
  • 從理論上講，結合文字和圖像可以讓 GPT 更好地理解世界。
  • 微軟確認會利用 GPT-4 的一個版本來構建 Bing Chat。

你可以學到的
Python應用

 

Python基礎入門 / 12 hrs
學習重點 訓練學員具備Python語法基礎能力。
課程內容
  • Python語法基礎入門：
    1.資料輸出入(JSON格式 / 檔案讀取、儲存)
    2.數值計算
    3.條件分支與迴圈
    4.字串及List操作
    5.字典及function
學會技能
  • Python 基礎語法，如：資料讀寫、條件與迴圈、文字和清單處理、函式拆解。
  • 常用資料處理能力，如：檔案整理、批次處理與簡單的資料整理。
 

Python商業分析決策 / 48 hrs
學習重點 培訓資料科學家核心技能，結訓可擁有市場商業分析師能力與實作作品。
課程內容
  • 資料科學職能與工作流程：理解 DS 工作樣貌 + 課程專案骨架
  • NumPy 核心與向量化思維、pandas 資料清洗與進階處理；資料整併：merge/join、多表分析
  • SQL 基礎與進階；資料品質與偵錯：資料品質、偏誤、資料洩漏概念
  • EDA 方法論：從問題到假設
  • 視覺化：圖表選型與基本表達、分佈、關係、分群對比
  • 統計直覺：抽樣、信賴區間、bootstrap、假設檢定與效果量
  • A/B Test 實戰：指標、分組、常見陷阱
  • 資料敘事：把洞察寫成決策建議；Baseline ML：回歸/分類入門
  • Pipeline + Cross-Validation：概念與最小可用流程、比較與重現；可解釋性與錯誤分析
  • 交付與作品集：Demo 簡報，把專案變成面試可展示作品
  • 實作專案報告
學會技能
  • 以職場流程為主線：從取資料、清理、整併、分析、視覺化、統計到把洞察寫成決策建議。
  • 務實技能組合：pandas 資料處理＋SQL 查詢＋指標表與多表分析，對齊企業日常分析工作。
  • 強調資料品質與偵錯：學會檢查資料、避免分析結論出錯，這是職場分水嶺。
  • 學習「用得上的分析模型」：回歸與分類等常見方法，重點是能做出可交付的分析結果。
 

Python影像辨識與智慧製造 / 54 hrs
學習重點
  • 深入淺出引導學員掌握 Python 影像處理，從 OpenCV 基礎演進至 YOLO 物件偵測、MediaPipe 姿態辨識與 OCR 文字轉譯
  • 結合 Streamlit 網頁開發，將 AI 技術轉化為智慧製造監控、運動教練與文件自動化等實戰應用
課程內容
  • 圖像初始化與基礎處理(OpenCV)
  • 影像操作技術與偵測入門
  • 傳統機器學習
  • CNN卷積神經網路：TensorFlow / PyTorch
  • 遷移學習 Transfer Learning
  • YOLO 基礎與進階
  • 物件追蹤：ByteTrack
  • 影像分割基礎與進階應用
  • Mediapipe偵測：人臉、手勢、骨架與肢體偵測
  • 人體姿勢顯示(2D→3D)與情緒偵測
  • AI運動教練
  • EasyOCR / Tesseract：文字辨識處理
  • 綜合專題與模型部署
學會技能
  • 掌握OpenCV影像處理技術、TensorFlow與PyTorch模型訓練框架技術
  • 互動介面開發：學習使用 Streamlit 框架，將影像辨識演算法整合進 Web 互動網頁中
  • 遷移學習實務：運用 VGG16 進行特徵提取與 Fine-tuning，縮短模型訓練週期並提升精準度
  • 高階物件偵測：精通 YOLO 系列模型，從資料標註（Roboflow）、訓練到即時物件追蹤與分類
  • 人體姿態估測：利用 MediaPipe 實現人臉特徵、手勢辨識與 3D 骨架追蹤，開發手勢控制系統
  • 自動化文件辨識：應用 EasyOCR 與 DocTR 技術，實現自動化影像轉文字及文件的版面分析切割
  • 具跨模組整合能力，將影像辨識、追蹤、分類與文字分析應用於實際情境
 

Python AI應用與部署 / 54 hrs
學習重點 課程內容從基礎資料探索與預處理開始，進階至傳統機器學習之迴歸與分類模型；接著深入 NLP 自然語言處理、時間序列與 RNN/LSTM 深度學習架構；透過課程學習最終希望能精通 LangChain、RAG 向量資料庫（FAISS/Chroma）、Agent 自動化及 MCP 跨服務 Docker 容器化部署。
課程內容
  • 使用 Ollama 與 VSCode 建置環境
  • 進行資料集載入與探索性分析
  • 用 Pipeline 處理特徵並防止洩漏
  • 使用隨機森林與梯度提升做迴歸
  • 繪製決策樹並評估特徵重要性
  • 運用 jieba 與 spaCy 分詞處理
  • 計算 TF-IDF 與相似度分類分群
  • 構建 RNN 與 LSTM 預測時間序列
  • 導入詞嵌入層與 Attention 機制
  • 精通 LangChain 結構化提示工程
  • 設計同步非同步與自動化回呼系統
  • 使用 FAISS 向量資料庫實作 RAG
  • 用 Chroma 管理多格式文件與元數據
  • 整合對話記憶並設計 Agent 決策
  • 透過 Docker 與 MCP 部署 AI 服務
  • 期末專題發表
學會技能
  • 掌握 Python 資料分析基礎，熟練操作資料集載入、探索，並能使用 Ollama 與 VSCode 建置 AI 開發環境。
  • 進行資料預處理與特徵提取，包含處理遺失值、編碼轉換、PCA 降維，並建立 Pipeline 避免資料洩漏。
  • 建立迴歸與分類模型，掌握隨機森林與梯度提升演算法，並評估模型效能，評估特徵重要性與繪製決策樹。
  • 應用 jieba 與 spaCy 進行文字分詞、計算 N-grams 及 TF-IDF，並透過文字雲視覺化與進行文本分類分群。
  • 理解 RNN、LSTM 與 Seq2Seq 架構，處理時間序列預測，解決梯度消失問題並結合 Attention 機制改善效能。
  • 精通 LangChain 框架與提示詞工程，設計結構化提示、同步非同步處理，以及運用回呼機制實作自動化應用。
  • 建置 FAISS 與 Chroma 向量資料庫，實作多格式文件增量更新與檢索，打造高準確度的 RAG 架構以克服 AI 幻覺。
  • 整合對話記憶與 Agent 工具，並透過 MCP 協定搭配 Docker 容器化技術，將 AI 服務部署至雲端與本地端。

巨匠AI名師 疫情期間以AI應用造福大眾

google 敗口罩

引領潮流的AI生成技術 從機器學習開始

2018年5大資料經濟職務需求趨勢

(資料來源：104人力銀行)

AI 生成技術正引領著科技變革的浪潮，其核心技術包括生成對抗網路（GAN）、變分自編碼器（VAE）和自然語言處理（NLP）等。GAN 通過生成器與判別器的對抗生成擬真圖片，VAE藉由學習真實資料的低維度分布重構圖像，NLP 則讓文本生成取得突破。

如今，全球化的 AI 趨勢顯著，AI 應用持續在全球有所突破，技術與產品反覆推動科技發展。正如輝達黃仁勳曾經發表的言論，他認為AI模型持續以新的推理方法進步，不僅僅是預訓練帶動AI算力需求，在現在AI的後期訓練也正如火如荼的展開，讓AI學會解決問題的環節，才是人工智慧發展的重要核心。

根據104人力銀行的資料，2023年第四季，每月有2.4萬個與AI相關的工作機會，較2019年同期增長29%。