機器學習 以Python實作課程



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2018/02/01 陳紀翰 11 / 45 我 要 報 名

隨著人工智慧(Artificial Intelligence)議題興起,機器學習(Machine Learning) 成為近幾年來電腦科學界十分熱門的研究領域,如今在實體和線上的學習機器學習的資源有很多,本課程即是希望,運用學習資源希望幫助初學者能更容易使用 Python 入門機器學習的領域中,從零開始學習機器學習。
本課程需要有一點資料科學(Data Science)技術的概含,若是對於資料科學不熟悉的讀者可以先參考適用於初學者的資料科學影片或到http://edx.certitraining.org 進行線上預修,讓自己對於資料科學有初步的認識。

授課時間

  • 2018/02/01
  • 2018/02/05
  • 2018/02/06

教學對象分析

學齡:建議大學、專科以上

基礎技能:

  1. 基本線性代數
  2. 基本統計數學
  3. 基礎Coding能力
  4. OOP程式設計
  5. API概念

設計理念

  1. 機器學習概念
  2. 回歸分析、二元分類
  3. 監督式學習、非監督式學習
  4. 神經元與類神經網路
  5. CNN RNN
  6. 模型評估
  7. Python 機器學習套件:Scikit-learn
  8. TensorFlow 
  9. Keras

課程內容

  • 從統計到機器學習。
  • Python 實作神經元,初試二元分類。
  • 模型的訓練及評估(數學概念)。
  • Python 實作適應性神經元及最佳解。
  • 各種機器學習模型及其應用。
  • Python Scikit-learn 套件及鳶尾花模型。
  • 模型的訓練及評估(應用)。
  • 以 Python Scikit-learn 套件實作模型評估。
  • Tensorflow 介紹及應用。
  • Tensorflow 實戰類神經網路。
  • 深度學習介紹及應用層面。
  • 以 Keras 實作高階深度學習模型。

 


陳紀翰 講師

研究專長:
● 電學類專利工程師
● MachineLearning 數據分析
● Microsoft Azure MachineLearning 分析與建模
● Python 數據收集與程式開發
● Django MVC 網站開發
● HTML/CSS/JavaScript 網頁設計
● Web Arduino 雲端單晶片控制
● TDD(Test-Driven Development,測試驅動開發

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