活動內容
課程簡介
現今是 AI 人工智慧、雲端運算、大數據、物聯網、區塊鏈等所引爆的潮流世代,面對這些新興應用領域所產生的多樣、複雜、大量的資料以及各種應用面向的分析需求,已讓資料科學成為這些潮流背後的共同核心技術。根據經濟部工業局 2019-2021 資料服務產業專業人才需求推估調查結果顯示,台灣資料服務產業總專業人才新增需求約 14,000 人,同時搜尋國內 104 人力銀行相關職缺「資料科學、資料分析、資料工程」,總值缺也已超過萬筆!
特別規劃本課程,介紹基礎資料分析方法並使用實際的應用案例,讓學員了解面對多樣複雜的大量資料,如何取得、清理、儲存、處理、分析解讀與呈現資料,透過這些資料科學分析流程與手法滿足企業在大數據趨勢下的大量資料分析實務需求,並發現其中隱含的價值意義,為企業帶來實質效益。
前三梯全額滿爆棚!AI資料科學專業人才養成班 應各地來信要求開辦第四梯、第五梯!!
n 課程目標
1. 培養學員具備使用資料科學領域的主流程式語言 Python、R語言之能力。
2. 培養學員具備資料擷取、處理、分析與視覺化等資料科學分析技術能力。
3. 培養學員具備人工智慧領域的機器學習與深度學習原理知識與應用技巧之能力。
4. 培養學員在業界受歡迎平台(如Matlab)上開發運用人工智慧模型之能力。
n 課程特色
1. 結合多門工研院獨有的數位微課程,使學員能迅速掌握最新技術應用之發展。
2. 本課程以Python程式語言與R語言為出發點,搭配業界最常用平台Matlab,讓學員在真正的平台上培養人工智慧與資料科學專題的實務開發能力。
3. 本班以實務為導向,除聘請業/學/研界專家授課外,本梯次加碼搭配工研院巨資中心與產科所共通開發的 AIdea 平台(⼈⼯智慧共創平台),讓學員可聚焦業界實際議題與資料,了解產業需求,建構完整的專案實作經驗課程,理論與實作並重,培育學員有效的學習。
*『產業新尖兵試辦計畫』參訓者(計畫網站:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/),取得課程訓練單位錄訓資格後,可享本課程全額免費參訓+培訓期間學習獎勵金(勞發署發給每月最高 8,000元)+培訓期間享勞保(訓)*
*授課方式三合一:線上直播+數位微課+專題實體實作
*同時贈送ITRI College+ 工研院知識訂閱平台 3個月會員,可無限次數瀏覽科技新知、數位微課、數位旁聽
n 結訓後可從事
資料科學家、資料分析師、資料工程師、資料系統工程師、應用領域專家、軟體工程師、人工智慧應用科學家、資料訓練師、大數據分析師、跨域PM(包含產品經理、專案經理)、資料安全法規遵循人員等。
【適合對象】
1. 有志進入熱門趨勢資料科學領域者
2. 15 歲至 29 歲(以課程開訓日計算)之本國籍待業青年者
*參訓者需具備先備知識:在學校或培訓機構修習完成至少一門程式設計課程(需於報名資料內填寫修課名稱)
*參訓者需自備筆記型電腦
議程表
【課程大綱】
模組 | 主題 | 單元 | 學科時數 | 術科時數 | 上課日期 | 方式 |
基礎課程 42小時 |
AI 必學的基礎數學 | AI基礎數學理論-線性代數、機率與統計 |
14 | 0 | 1/10、1/12 | 線上直播 |
AI 起手式一:R語言上手 | 程式語言-R 程式設計 |
0 | 14 | 1/13-1/14 |
線上直播 | |
AI 起手式二:Python 程式設計 | 程式語言-Python程式設計 | 0 | 14 | 1/17、1/18 | 線上直播 | |
核心技術 67小時 |
資料分析三部曲之1:網路爬蟲與資料視覺化 | 資料蒐集-網路爬蟲 |
3 | 4 | 1/19-1/20 | 線上直播 |
資料清洗&標註&資料視覺化 |
3.5 | 3.5 | ||||
資料分析三部曲之2:資料探勘演算法 | 資料探勘演算法 | 7 | 7 | 1/21、1/24 | ||
資料分析三部曲之3:串流資料分析暨資料分析應用 | 串流資料分析 |
7 | 7 |
1/28 2/8-2/9上午 |
線上直播 | |
資料分析應用 | 0 | 3 | ||||
人工智慧-機器學習與深度學習 | 機器學習 | 7 | 0 |
1/25 1/26-1/27 |
線上直播 | |
深度學習 |
14 | 0 | ||||
智慧化客戶關係管理技術 | 智慧化客戶關係管理技術 |
1 | 0 | 2/16上午 | 數位微課 | |
VenRaas 商務巨量資料分析實務 |
VenRaas 商務巨量資料分析實務 | |||||
產業應用 30小時 |
MATLAB 影像處理暨電腦視覺實務應用 | 程式語言-MATLAB平台與程式設計 | 0 | 3 | 2/10-2/11 | 線上直播 |
MATLAB於影像處理的應用 | 2 | 2 | ||||
MATLAB於電腦視覺之應用 | 1.5 | 1.5 | ||||
利用MATLAB於GPU 進行影像處理/電腦視覺之深度學習應用 |
2 | 2 | ||||
深度學習應用實作 | 虛擬環境簡介與建置 |
0 | 3 | 2/14-2/15 | 線上直播 | |
深度學習環境安裝與建置 | 0 | 4 | ||||
深度學習應用於智慧製造 | 0 | 7 | ||||
深度學習瑕疵影像分類技術與應用 |
深度學習瑕疵影像分類技術與應用 |
1 | 0 | 2/16上午 | 數位微課 | |
AOI(AOI+AI)模組 | AOI(AOI+AI)模組 | |||||
機器人自主學習技術與應用 | 機器人自主學習技術與應用 |
1 | 0 | 2/16上午 | 數位微課 | |
配方參數最佳化技術與應用 | 配方參數最佳化技術與應用 | |||||
專題實作 14小時 |
專題實作 | 整合實務專題製作 |
3 | 11 | 2/21-2/22 | 專題實體實作 |
合計 | 153 |
其他相關活動
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備註
1. 學科:65小時;術科:88小時
2. 主辦單位保有課程日期及講師調整之權利。
3. 視疫情狀況,本課程保全程線上同步授課之權利。
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