課程介紹

 

　　世界經濟論壇（World Economic Forum ,WEF）在2021年10月發表的「2020 年未來工作報告」指出，因應數位時代趨勢，未來人才要能快速換上「數位腦（digital brain）」，專業人才需求包含資料科學家、人工智慧和機器學習工程師、大數據分析師、數位轉型顧問等，將如雨後春筍般湧現。這些熱門職缺需求，反映出各行各業都受到科技進步影響，且也因AI的發展，將對於相關產業帶來一系列新產品、商業模式、解決方案的轉型。

　　配合我國產業升級需大量專業人才，為促進大學生能學以致用，特邀集企業共同規劃各項專業人才能力鑑定，並鼓勵在校學生報考，以培養企業所需人才。本學程包含機器學習工程師(初級)二門考科之準備內容，從機器學習介紹開始，以循序漸進的方式討論相關主題，使學員能充分掌握機器學習基本知識與運作原理，瞭解機器學習應用與發展趨勢。

 

課程特色/目標

 

本課程乃依據機器學習工程師之職能為基礎，發展與規劃符合產業需求的人才，並將鼓勵學員可報考參加「經濟部產業人才能力鑑定 (簡稱iPAS)」(iPAS考試由經濟部產業人才能力鑑定推動小組辦理，簡章詳見：https://www.ipas.org.tw/ML/AbilityIndex.aspx )，學員可以依據自身狀況選擇報考。

 

課程對象

 

1. 電子/電機/資訊等相關背景之研發工程師、產品設計師、生產製造、品保工程師、財務分析工程師、醫學工程研究人員及相關資料科學工程師/資料分析人員。
2. 對於AI人工智慧、機器學習、深度學習有興趣者。
3. 大三~大四學生、有意願或從事機器學習相關人員、想要考取iPAS能力鑑定機器學習工程師初級者。電機，電子，資工，資管，機械，光電，工業工程相關科系尤佳。

 

注意事項

 

本課程請學員自備筆電。

 

開課資訊

 

上課時間： 113年 3/21-3/22與3/28，週四五白天9:30~12:30,13:30~16:30 ，共3天、計18小時。

上課地點：工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)，實際地點依上課通知為準

報名方式：

• 線上報名：請學員前往工研院「產業學習網」報名
• 課程洽詢：02-2370-1111 分機310陳小姐或306黃小姐

 

課程講師

 

• 劉老師

美國普渡大學　計算機科學博士

專長領域：新興計算環境下資料管理、空間資料管理、平行與分散式計算

 

課程大綱

 

 

單元	課程內容
機器學習介紹	何謂機器學習 基本工作程序 相關應用與工具介紹
機器學習基本原理	相關線性代數之基礎應用 相關微積分之基礎應用 相關機率/統計之基礎應用
常見基礎演算法	機器學習方法類型 基礎演算法介紹 深度學習基礎運算模型
機器學習資料處理	資料處理流程 資料擷取、轉換及載入 特徵工程與選擇方法
機器學習資料分析	探索式資料分析 關聯規則分析
機器學習建模與驗證	機器學習建模 模型性能度量與模型驗證指標

v 課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利

v 本訓練課程非考試保證班，是否通過認證還須靠個人努力。

 

價格

 

 

報名方案	費用
課程原價	$17,000元
14天前報名　優惠價(每人)	$15,300元
14天前報名+三人揪團同行　優惠價(每人)	$14,450元

v 課程若未如期開班，費用將全額退還

 

考試資訊參考	考試費用
報考iPAS機器學習工程師能力鑑定初級考試 考試科目：2科(機器學習概論、機器學習資料解析與建模)	$1,600元 (原價2,400元)

 

繳費方式

 

• ATM轉帳（線上報名）：繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用，各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號。
• 信用卡（線上報名）：繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
• 銀行匯款(公司逕行電匯付款)：土地銀行　工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，請回傳「帳號後五碼」或「收據」至itri535166@itri.org.tw陳小姐收。
• 計畫代號扣款(工研院同仁) :請從產業學院學習網直接登入工研人報名；俾利計畫代號扣款。

 

貼心提醒

 

• 已完成報名與繳費之學員，課程主辦單位將於開課三天前以E-mail方式寄發上課通知函；若課程因故取消或延期，亦將以E-mail方式通知，如未收到任何通知，敬請來電確認。
• 已完成繳費之學員如欲取消報名，請於實際上課日前以書面通知業務承辦人，主辦單位將退還80% 課程費用。
• 學員於培訓期間如因個人因素無法繼續參與課程，將依課程退費規定辦理之：上課未逾總時數三分之一，欲辦理退費，退還所有上課費用之二分之一，上課逾總時數三分之一，則不退費。
• 本單位保留是否接受報名之權利。
• 如遇不可抗拒之因素，課程主辦單位保留修訂課程日期及取消課程的權利。

 

附件

 

DM-機器學習工程師初級培訓班.pdf