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AI程式設計

AI程式設計
AI 程式設計 ︱Python 與 AI
◆課程簡介
學習Python的功能和控制流程。另外，您將學習使用Python來查看數據視覺化的效果，並根據實際數據建立您自己的預測視覺化圖表。
◆課程大綱

青少年Python & AI入門班

  • 因應108課綱，培養未來國際人才
  • 用Python程式語言培養孩子的思考能力
  • 搭配程式Lab，建立學員基本的程式運算邏輯
  • 考取人生第一張AI證照

Python與AI人工智慧開發入門

    • Python基礎：資料輸出入、數值計算、條件分析
    • 重覆執行與字串：迴圈、字串各式操作
    • 容器資料型態操作：list、set、tuple、dict
    • 進階函數使用與套件引用
    • 檔案處理探索與存取應用
    • 探索資料來源 : 網頁爬蟲介紹
    • 數值資料處理：Numpy規劃與計算
    • 圖表顯示：各種圖表運用
    • 資料處理：Pandas載入檔案與查找 / 過濾與遺失值處理 / 處理分組與日期採樣
    • 數值資料處理/運用：矩陣方程式與相關性 / 迴歸與預估
    • 雲端與服務串接：LineBot與ChatGPT
    • Microsoft Azure AI Fundamentals：介紹AI基本概念如機器學習、電腦視覺&使用Azure建立AI解決方案

Python機器學習應用開發

    • 機器學習概念介紹：監督式學習、非監督式學習、強化學習
    • 數學與統計基礎概要
    • 神經網路與數學/統計整合：概念說明、手寫阿拉伯數字辨識、參數調教測試
    • 機器學習十大處理流程實作與部署：分類與迴歸
    • 資料蒐集、清理與探索技巧實作：資料探索與套件使用技巧
    • 特徵工程之分類與實作：縮放、選取、萃取、產生新特徵
    • 分類演算法：KNN、羅吉斯迴歸、支持向量機、決策樹
    • 模型簡化：過度擬合、維數災難與正則化
    • 模型評估與效能調校：Pipeline定義、Cross-Validation
    • 效能衡量指標：混淆矩陣、準確率、ROC、AUC繪製與實作
    • 整體學習演算法：Majority Voting、Bagging、XGBoost
    • 集群演算法：K-Means 集群、階層集群、DBSCAN、GMM

Python深度學習應用開發

    • 梯度下降法原理解析及範例
    • 手寫阿拉伯數字辨識』完全解析：十大處理步驟 & 原理解說
    • 模型佈署：網頁程式實作與雲端部署
    • 卷積神經網路(CNN)：卷積效果、預訓練、轉移學習、風格轉換
    • 物件偵測演算法：NMS、YOLO自訂資料集模型訓練與實作
    • 自然語言處理(NLP)前置處理：語音與文字轉換、語文前置處理、分詞套件介紹
    • 詞嵌入：詞向量原理、生成/比對、中文詞向量、模型訓練實作
    • 自然語言處理模型與應用：循環神經網路(RNN)、長短期記憶網路(LSTM)、Transformer網路架構、情緒分析、時間序列預測
    • Transformers套件介紹及範例：文本分類、問答、生成、中文模型
    • 生成對抗網路(GAN)：DCGAN、CGAN、Text To Image
    • 語音處理：訊號前置處理&實作、短指令辨識、自動語音識別
    • 強化學習原理與演算法：Gym套件、動態規劃、蒙地卡羅、時序差分、Stable-Baselines3

Python人工智慧整合開發

    • 圖像基本處理與環境架構
    • 強化學習概論與馬爾可夫模型
    • 蒙地卡羅方法與時序差分學習
    • 深度強化學習與文本仿製
    • 強化學習演算法：Policy Gradient與Actor-Critic
    • 大型語言模型架構運用
    • 影像辨識技巧應用：影像各式處理與檢測、神經網路訓練
    • 人臉辨識、偵測、標記、訓練、預測等討論與實作
    • Tensorflow.js：以 JavaScript在瀏覽器中使用機器學習
    • 文件式資料庫瞭解與應用
    • 圖像處理後辨識專題製作
    • 文本處理後分析專題製作
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