AI人工智慧開發
邁向工業4.0，將提升50%的生產潛力，而即將來臨的5G時代，其大頻寬、高速率、低延遲的特性，更將引燃AI邊緣運算的相關應用暴風成長，因此AI邊緣運算開發將成為AI工程師必備技能。懂得AI軟硬整合的人才是企業迫切需求的，更能在職場創造難以取代的價值。
學習地圖
- Dev-C++ 開發C語言
- 型式、變數、運算子及運算式
- 決策控制句型
- 重複控制句型
- 技術主題1：陣列應用
- 技術主題2：專屬型式
- Dev-C++ 開發C語言
- 技術主題1：指標應用
- 技術主題2：函數開發
- 技術主題3：前端處理
- 技術主題4：衍生型式和資料結構
- 技術主題5：檔案處理
- 資料庫系統
- 關聯式資料庫模型
- 實體關聯模型與正規化
- SQL Server資料庫管理系統
- 資料庫設計工具的使用
- SQL語言與資料庫建置
- 建立資料表與完整性限制條件
- 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
- 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
- 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
- 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
- TensorFlow基本概念
- 深度學習實作
- 卷積神經網路(CNN)
- 循環神經網路(RNN)
- TensorFlow其他模組
- 估計器(Estimator)
- Python與PyCharm開發環境安裝
- Flask建立網頁應用
- Flask Blueprints大型專案結構
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- SQLAlchemy建立會員模組
- WTForms註冊表單實作Flask Login實作
- SQLAlchemy 建立文章模組
- WTForms 新增文章表單實作
- 描述人工智慧工作負載和考量
- 描述 Azure 上機器學習的基本原理
- 描述 Azure 上電腦視覺工作負載的功能
- 描述 Azure 上自然語言處理 (NLP) 工作負載的功能
- 描述 Azure 生成式 AI 工作負載的功能