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"學習" 課程共 250 筆,顯示第 51-60 筆
  1. 51. 機器學習實戰演練-使用R語言(台北班) (0602-0630(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/06/02]
    • [$17,300]
    學習機器學習在R語言上的應用,本課程將會說明實作同時著重於背後的原理,幫助應用在實際的工作上,將會以監督式的學習與非監督式機器學習分類,說明如何運用R語言來達成機器學習甚至是深度學習的目標。
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  2. 52. AI深度學習理論與實作培訓班 (0629-0701(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/29]
    • [$15,000]
    傳統機器學習對於日常決策產生了許多正面效益、另一股新興的分支:深度學習的崛起,嘗試探究人類心智的學習模式,才是這一波真正擄獲眾人目光的焦點。由於探究的是人類都不好說明白的心智認知的題目同時崛起太快又加上過多陳述成功案例,讓多數人一時掌握不住 ...
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  3. 53. Python AI人工智慧資料分析師 (全系列0629-0804(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/29]
    • [$32,000]
    隨著巨量時代的到來,資料分析與探勘成為科技顯學,各行各業對於大數據的濃厚興趣也直接反映在大數據人才的豐厚薪資中。「資料分析師」指的是不同行業中,專門從事行業內數據蒐集、整理、分析,並依據這些數據做出研究、評估的專業人員。本課程選擇以Pyth ...
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  4. 54. 機器學習實戰演練-使用R語言 (0802-0810(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/08/02]
    • [$17,300]
    學習機器學習在R語言上的應用,本課程將會說明實作同時著重於背後的原理,幫助應用在實際的工作上,將會以監督式的學習與非監督式機器學習分類,說明如何運用R語言來達成機器學習甚至是深度學習的目標。
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  5. 55. AI機器學習Machine Learning與深度 (0810-0907(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/08/10]
    • [$10,000]
    AI機器學習Machine Learning與深度學習Deep Learning精修班。本課程採用電腦教室實務教學,建議可自備NB (OS:WINDOWS 7/8專業版以上) 安裝實作練習。
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  6. 56. AI 精準行銷:Python機器學習商業模式實戰班 (0905-0906(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/09/05]
    • [$12,000]
    對於行銷人來說,如何能快速透過客戶、商品或CRM資料庫結合【機器學習】找出重要的【願意購買公司的產品的目標客群】、【商品推薦給誰,最會購買】與【消費者重視/覺得應改善的變數】無疑是行銷人最想了解的重要訊息。
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  7. 57. Python與深度學習技術應用研習班 (0919-0920(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/09/19]
    • [$10,000]
    Python與深度學習技術應用研習班. 人工智慧與機器學習是目前許多國際大廠高度投入發展的重點領域,其應用範圍廣泛,包括智慧醫療、智慧製造、自動駕駛、與智慧金融等。這些先進技術超越了傳統以規則為運算基礎的演算法。透過深層神經網路自動擷取資料 ...
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  8. 58. R語言機器學習與營運預測 (0920-0927(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/09/20]
    • [$8,000]
     隨著資訊科技的興起,善用機器學習與預測分析是企業不可或缺的能力,以確保企業在市場競爭中取得先機、降低成本,進而提升營運效率及獲利。機器學習包括非監督式學習與監督式學習,在導入作法上,企業也多以非監督式學習做開端,找尋資料特性,再釐清銷售資 ...
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  9. 59. Orange3資料探勘與機器學習實作 (0920(工研院台中學習中心))
    • [台北]
    • [2019/09/20]
    • [$4,500]
    Orange3資料探勘與機器學習實作。利用任何人都可以上手的資料分析工具:Orange3,透過課程你可以學習到資料探勘方法&機器學習模型。透過簡易的操作介面,讓你輕鬆上手數據分析/文字探勘/影像分類等實用問題。學習如何訓練你的模型與評估不同 ...
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  10. 60. 電腦視覺與機器學習技術概論 (0926-0927(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/09/26]
    • [$6,000]
    本課程在影像處理部份將介紹影像增強、影像幾何轉換、影像壓縮。電腦視覺部份包括了影像特徵偵測及全景圖之實現,機器學習部份包括了Adaboost與支持向量機,深度學習部份簡介各種經典的卷積神經網路及目前最為先進之物件偵測模型(R-CNN Tri ...
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