資訊課程

AI人工智慧程式開發

全球瘋AI,培養面向世界的利器

挑戰多元職涯,培養專業技能巨匠help you

工作上需要使用AI技術

想轉職資料科學領域

想透過AI加薪跳級

零基礎但想學習AI

四階完整學習 獲取AI職能力

跟上AI時代你需要具備的職能

當前職場需要的AI技術,主要分成「自然語言處理、知識表現、自動推理、機器學習、電腦視覺/語音辨識技術、機器人技術」,完整系列學程結訓可獲得程式語言、資料來源處理、資料科學、資料視覺化、機器學習、深度學習、強化學習、影像辨識與自然語言處理的職能,學習完幾可囊括當前職場所需AI技術。

課程中以實作累積專案經驗

完整系列課程中有多次實作機會,囊括主題含資料分析與視覺化、監督式學習、非監督式學習、NLP、CNN、訓練與預測及人臉辨識,多個專題實作確認學員進度與加深課程熟悉度。

你可以帶走的AI硬實力

程式語言與資料處理
資料科學與視覺化
機器學習與深度學習
專項技術
AI應用與實踐

Microsoft Azure AI 應用實戰營

AI模型建置(Azure) AI生成應用
  • 在 Azure 環境中部署和管理及設置 AI 模型
  • 掌握 RAG 檢索增強生成技術,優化生成結果
  • 對應證照:Microsoft Applied Skills 應用技術型認證
  • 對應證照:AI-102 Azure AI Engineer Associate
課程大綱

Python與AI人工智慧開發入門

Python程式語言 資料來源處理 資料科學 資料視覺化
  • Python 語法與執行環境
  • 數值計算與條件分析
  • 字串操作與迴圈
  • 資料結構操作
  • 函數操作
  • 物件導向設計
  • 資料處理與視覺化
  • 對應證照:AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals
課程大綱

python機器學習應用開發

資料來源處理 機器學習
  • 機器學習概念
  • 統計學導論
  • 神經網路
  • 資料處理
  • 演算法
  • MLOps
課程大綱

Python深度學習應用開發

資料來源處理 深度學習
  • 梯度下降法
  • 神經網路
  • 卷積神經網路
  • 自然語言處理
  • 強化學習
課程大綱

Python人工智慧整合開發

資料來源處理 強化學習 影像辨識 自然語言處理
  • 強化學習:掌握深度強化學習技術
  • 自然語言處理:運用神經網路進行情感分析、文本生成方法
  • 視覺影像處理:影像的控制跟偵測、人臉的偵測跟辨識及分類
  • 神經網路:操作大型語言模型、LineBot 架構跟互動技術
課程大綱

訓後就業發展方向

  • 程式語言
  • 資料來源處理
  • 資料科學
  • 資料視覺化
  • 機器學習
  • 程式語言
  • 資料來源處理
  • 資料科學
  • 資料視覺化
  • 資料庫應用
  • 行銷工具自動化
  • 程式語言
  • 資料來源處理
  • 資料科學
  • 機器學習/深度學習
  • 資料庫
  • 自然語言處理
  • 建置/優化預測模型
  • 程式語言
  • 資料來源處理
  • 機器學習/深度學習
  • 資料庫
  • 人物/物件辨識分析演算
  • AI演算法開發
  • 程式語言
  • 資料來源處理
  • 資料科學
  • 機器學習/深度學習
  • 資料庫
  • 自然語言處理
  • 建置/優化預測模型
  • AI演算法開發

業界名師實務教授

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