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人工智慧ing 科幻電影成現實
語音辨識
透過多年來語音辨識競賽CHiME的研究，已經有了等同人類的辨識度，目前成熟度已達到實用等級。
如：Apple的Siri及Google的google小姐等。
影像辨識
目前在一般圖片的辨識已有同等於人類的辨識率，但動態影像的辨識準確度仍比不上人類，目前最火的應用場域即自動駕駛，但成熟度是介在研究和實用等級之間。
自然語言處理
自然語言處理是先透過分解詞性，接著分解最小字義單位，然後語法分析，最後再用語意分析了解其含意。輸出部分使用生成文法理論，依循規則生成文章，目前的chatbot即如是。

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從Python數據分析 、 機器學習與AI人工智慧整合

FUNDAMENTALS
AI 基礎課程
I.Python與AI人工智慧開發入門
  • 程式語言概論與資料輸出入
  • 數值計算與條件分析
  • 重複執行與字串操作
  • list資料操作
  • 字典與函數
  • 數值與函數進階運用
  • 匿名函數與套件使用
  • 檔案存取與Numpy、Numpy建立與計算
  • 圖表與Pandas存取
  • 資料探索分析拆組
  • Numpy增減與統計、由Numpy到Pandas
  • 遺失與重複值處理
  • 轉換取代與分組
  • 合併連結與圖表整合
Machine Learning
AI 基礎課程
II.Python資料科學應用開發
  • 方程式操作、函數與極限
  • 矩陣與敘述統計
  • 機率運算與分配
  • 研究、抽樣與估計
  • 假設與單雙尾檢定
  • 可靠有效與相關分析
  • 機器學習概念簡介
  • 資料探索
  • 資料準備與清理
  • 特徵選擇與萃取
  • 感知器與適應線性神經元
  • 由KNN到Logistic Regression
  • SVM與決策樹
  • 模型評估與效能調校
  • 整體學習與非監督式學習
Machine Learning
AI 機器學習
Python機器學習應用開發
  • 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
Artificial Intelligence
AI 人工智慧
Python人工智慧整合開發
  • NLP與神經模型
  • 深層語義相似度模型及應用
  • 自然語言理解
  • 深度強化學習
  • 視覺語言多模式處理
  • 語音背景與基本理論
  • 語音信號處理
  • 聲學建模及技術
  • 聲學與神經網路
  • 語言建模與語音解碼
  • 影像基本介紹與分割
  • 邊緣偵測、輪廓與角點
  • 邏輯運算、群集與區域成長
  • 從分水嶺(OpenCV Watershed)開始
  • Viola-Jones與HOG計算推導
  • 圖像金字塔與CNN
  • Segmentation與Face Detection
  • 專案實作
SQL Server
資料庫開發認證
  • SQL Server基礎架構介紹
  • T-SQL查詢
  • 編寫SELECT查詢
  • 查詢多個資料表
  • 排序和篩選資料
  • 使用SQL Server資料型別
  • 使用DML修改資料
  • 使用內建函數和群組及彙總資料與資料集運算式
  • 介紹資料庫開發與設計並實作資料表
  • 進階資料表設計與條件約束確保資料完整性
  • 設計調校索引策略與欄儲存索引(Columnstore Indexes)
SQL Server
資料庫分析與探勘認證
  • 介紹資料倉儲與資料倉儲硬體配備規劃
  • 資料倉儲的邏輯設計與實體資料庫索引的使用
  • SQL Azure資料倉儲實作與建立ELT解決方案
  • SSIS的控制流介紹：包含除錯與疑難排解
  • 累加式更新資料倉儲中的資料
  • 使用DQS與MDS檢查資料內容
  • SSIS與.NET Script的整合及部署SSIS的Package
  • BI商業智慧導論與資料模型的選擇
  • 建立多維度資料庫及處理CUBE、Dimension與Measure相關設計
  • MDX導論和介紹CUBE加強功能與設定
  • 表格模型資料倉儲和DAX的介紹與運用
  • 利用Excel的Add-in作Data Mining的預測分析

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  • 程式語言概論與資料輸出入
  • 數值計算與條件分析
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  • 數值與函數進階運用
  • 匿名函數與套件使用
  • 檔案存取與Numpy、Numpy建立與計算
  • 圖表與Pandas存取
  • 資料探索分析拆組
  • Numpy增減與統計、由Numpy到Pandas
  • 遺失與重複值處理
  • 轉換取代與分組
  • 合併連結與圖表整合

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  • 矩陣與敘述統計
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  • 機器學習概念簡介
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  • 特徵選擇與萃取
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  • 整體學習與非監督式學習

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  • 迴歸分析（Regression）
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  • 生成對抗網路(GAN)
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  • 專案實作

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  • 使用DML修改資料
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  • 進階資料表設計與條件約束確保資料完整性
  • 設計調校索引策略與欄儲存索引(Columnstore Indexes)

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資料庫分析與探勘認證

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  • SSIS的控制流介紹：包含除錯與疑難排解
  • 累加式更新資料倉儲中的資料
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  • SSIS與.NET Script的整合及部署SSIS的Package
  • BI商業智慧導論與資料模型的選擇
  • 建立多維度資料庫及處理CUBE、Dimension與Measure相關設計
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  • 利用Excel的Add-in作Data Mining的預測分析
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