孫文駿

2小時輕鬆學AI | 基礎觀念與應用

NT$350

＃人工智慧＃基礎知識

本課程是 AI 人工智慧的入門課程，採用實例 + 圖解的方式說明，幫你快速建立人工智慧基本觀念，及了解影像語音與智慧物聯網（AIoT）的應用，並於最後探討企業導入 AI 時機與部署流程。

NT$350

重要公告

2023/02/07

零基礎想學人工智慧？讓「AI資料科學家全方位學程」帶你入門！

零基礎想學人工智慧？讓「AI資料科學家全方位學程」帶你入門 <a rel="noopener" href="https://www.tibame.com/program/ai_datascientist" target="_blank">完整學習AI技能 >> </a><a href="https://www.tibame.com/program/ai_datascientist">https://www.tibame.com/program/ai_datascientist</a> // 結帳輸入優惠碼「DALP500」現省 $500 // <img alt="AI資料科學家學程-學程特色" height="315" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/58213/images/cda2b522-e3c9-4f16-9bf8-08a15ae00fd1.jpg"> <h2>18週成為AI資料科學家</h2> ✅ 超高CP值｜12堂線上課程＋9次直播實作的全線上培訓模式 ✅ 強化基礎｜贈送1堂數學與統計基礎的先修課 ✅ 答疑解惑｜線上解題＋作業批改＋隨課助教 ✅ 學習資源｜AI 科普＋專欄文章＋知識音頻 ✅ 教育科技｜App行動學習＋直播回放複習＋數位學習履歷 ✅ 超值服務｜1年內免費複訓1次＋完訓獲得職缺推薦機會 <h2>完整學習人工智慧必備9大關鍵技能</h2> 提供最完整的課程架構，培訓兼具 AI＆Data Science 能力的未來關鍵人才，學程內容包含AI資料科學家九大必備職能：「程式語言、資料庫、網路爬蟲、資料探勘、資料視覺化、機器學習、影像辨識、深度學習、自然語言處理」。 <h2>學長姐的成功故事</h2> <a target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=20973" rel="noopener">感謝AI資料科學家學程，讓我將課程所學運用在工作實務上。</a> <a target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=20098" rel="noopener">AI資料科學家全方位學程班，讓我相信轉職不是夢！</a> <a target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=21433" rel="noopener">課程內容廣泛豐富且扎實漸進學習快速融入學習情境</a> <a target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=20746" rel="noopener">誰說數理基礎弱就學不會AI？用心對待每次學習機會，打破職涯發展的侷限性</a> <a target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=20374" rel="noopener">TibaMe 讓我學到屬於自己的內功心法，而且我相信想著初心，繼續堅持，目標就在不遠處！</a> <a target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=20254" rel="noopener">我相信自己能做到，並保持自學、行動、堅持，順利踏入AI領域！</a> <h2> 你是在校學生嗎？</h2> AI資料科學家學程也有校園教育方案，已超過38所大學、77個系所、120位在校學生報名學習，符合資格只需負擔「半價」學費，剩下由 TibaMe 為你買單！ <img alt="AI資料科學家學程-校園教育方案" height="315" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/58213/images/7aef70d4-9514-4bba-8fcd-a5e5eb2a8934.jpg">

2021/07/05

【精選文章】什麼是人工智慧

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q9 什麼是人工智慧？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17562">https://blog.tibame.com/?p=17562</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17562"><img height="338" width="600" alt="Q9什麼是人工智慧" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/2a584581-0245-4568-b29c-f77e48908009_AI-60問_Q9_Blog.png"></a>

2021/07/04

【精選文章】什麼是關聯規則學習

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q21 什麼是關聯規則學習？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914">https://blog.tibame.com/?p=17914</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914"><img height="337" width="600" alt="Q21什麼是關聯規則學習" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/3ac4fd17-a27a-466f-8dc0-e24e0de26b65_AI-60問_Q21-1170x658.png"></a>

2021/07/01

【精選文章】什麼是大數據

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q7 什麼是大數據？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17428">https://blog.tibame.com/?p=17428</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17428"><img height="338" width="600" alt="Q7 什麼是大數據" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/a8f6989c-c18a-4fe4-a482-d37b40913c69_AI-60問_Q7_Blog.png"></a>

2021/06/30

【精選文章】人工智慧7大關鍵技術

<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q28 人工智慧7大關鍵技術？ 文章連結：<a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=18563</a> <a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/59a90e2a-8805-4825-b0c1-c022d01ced22_AI-60問_Q28-1-1170x659.png" alt="Q28人工智慧7大關鍵技術" width="600" height="338"></a>

2021/06/30

【精選文章】什麼是資料科學

<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q5 什麼是資料科學？ 文章連結：<a href="https://blog.tibame.com/?p=17422" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=17422</a> <a href="https://blog.tibame.com/?p=17422" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/62787f09-e0ad-4fa0-b9e5-bb9874377081_AI-60問_Q5_Blog.png" alt="Q5 什麼是資料科學" width="600" height="338"></a>

適合對象

✔ 公司負責要推動人工智慧技術，而不熟悉人工智慧知識的主管
✔ 參與公司導入人工智慧技術，而不熟悉的 PM
✔ 公司內部規劃人工智慧培訓人員的 HR
✔ 對人工智慧的機器學習跟深度學習技術有興趣的人員
✔ 對人工智慧有興趣，想知道人工智慧如何導入及應用的人員

你可以學到

本課程會引導你學習人工智慧的基礎觀念與應用，而人工智慧技術已經廣泛應用於資料探勘、影像辨識、語音處理等領域，但如何實現人工智慧，研究者們開發了許多方法，這當中機器學習跟深度學習便是實現人工智慧的方法之一，我們將告訴你機器學習跟深度學習種類有哪些？該如何運用？企業又如何導入去應用呢？

| 這門課要讓你知道 :
❶ 從商業智慧、資料探勘、人工智慧的資料科學演進趨勢。
❷ 探討人工智慧的觀念和技術方法。
❸ 深度學習的神經網路推理技術與方法。
❹ 人工智慧在影像語音及智慧物聯網（AIoT）的應用。
❺ 人工智慧在企業導入模式及流程。

| 學完本課程你將能夠：
❶ 建立對資料科學及人工智慧的正確知識。
❷ 循序漸進了解人工智慧的機器學習跟深度學習的應用方法。
❸ 利用真實的案例讓你了解人工智慧技術如何應用到實際場域。
❹ 具備企業導入人工智慧所需要知道的五大程序。

課程介紹

從資料科學的基礎觀念談起、商業智慧、資料探勘、影像辨識等技術應用，最後再討論企業實際導入人工智慧所需的相關流程。

➩ 資料科學的商業智慧（BI）、資料探勘（DM）、人工智慧（AI）| 三大關鍵發展
早期只有結構化的資料庫，以資料倉儲跟整合分析切入商業智慧，其分析著重在客戶、行銷、銷售等業務分析。接著有了非結構化、信號、影像及語音，為了更廣泛的預測資料的特性，而採用預測的方法叫資料探勘，為了讓資料能自我學習更精準的預測，而開始有機器學習跟深度學習的人工智慧技術產生；人工智慧技術進而衍伸到各產業上的運用。

➩ AI 能做與不能做的事 | 透過論證方式提點人工智慧的發展與侷限
將探討人工智慧的極限及技術能力能做到分析與預測，會採用真實的案例讓你了解人工智慧的原理及觀念，但人工智慧是沒有聯想力跟創造力的，這是人工智慧發展的侷限，必須藉由大量的訓練學習記憶才能做出精準的判斷推論。

➩ 應用場域 | 對話式人工智慧（AI）
對話式 AI 是許多科技大廠努力的方向，而不少產業像服務零售業也高度期待的應用，能夠快速用人類習慣的口語對話方式回覆，而不再只是冰冷的文字回覆，對話式 AI 可望能與人類有更即時的互動體驗，科技廠商近年推出智慧音箱，無非是想要更為貼近使用者生活，各項服務能時時刻刻占據使用者生活，但要達成上述事項，必須要有夠快的語音辨識技術，能夠做到即時辨識與回應，才會有像是一般人對話的感覺，並且能進一步運用在需要大量口語對話的客服或是各種不同的零售場景。

➩ 應用場域：影像辨識 | 基於對類神經網絡的認識，剖析影像辨識的作法及應用
帶你認識類神經網路的原理跟運作方式後，接者將介紹類神經網路實際應用在影像識別上，利用簡單的例子來看類神經網路如何做出影像辨識，介紹傳統的作法（Rule Base）及新式作法（Pattern Base）。

➩ 企業導入流程 | 認識一套常見於企業導入 AI 的五大程序
我們從收集數據開始這些數據會有很多不一致的資訊，需要過濾清洗、接著採用分析的方法建立起分析模型、再訓練資料的過程當中會調整參數已提高訓練資料的正確性，最後再進行驗證模型

➩ AI 導入系統所需技術 | 機器學習及深度學習

常見的機器學習可分為三類：

❶ 監督式學習（已知式）
• 監督式學習的解釋，已經知道答案了，再讓機器來學習訓練題目跟答案兩者之間的關係。
• 監督式學習最常應用在辨識上，像聲音辨識、人臉辨識、影像辨識上。

❷ 非監督式學習（未知式）
• 非監督式學習的解釋，不知道答案，讓機器來學習訓練出答案。
• 非監督式學習的方式，把大量資料相關屬性進行分類，不需要人類來判讀答案並告訴機器。

❸ 強化式學習（透過環境和經驗修正）
• 強化式學習具有監督式跟非監督式學習的優點，不需要透過人來訓練，同時也可以不斷調整精確度，反覆的訓練學習流程，目前也常被企業拿來使用。

深度學習是機器學習的分支、是一種以人工神經網路為架構、對資料進行表徵學習的演算法

深度學習應用很多領域，尤其是在電腦視覺和語音辨識中，成為各種領先系統的一部分。在通用的用於檢驗的資料集，例如語音辨識中的 TIMIT 和圖像辨識中的 ImageNet、Cifar10 上的實驗證明，深度學習能夠提高辨識的精準度。
深度學習是用非監督式或半監督式的特徵學習和分層特徵提取高效演算法來替代手工取得特徵。

1. 本課程共 2.3 小時、3 個單元、17 支影片、1 次總結測驗。
2. 建議每周安排至少 1.5 小時進行學習，總學習期間安排在 2 周內。
3. 歡迎在「課程問答區」與大家交流，提出你的觀點或想法。

【Python + OpenCV 輕鬆上手玩 AI 影像辨識】

本課程將使用 Python 程式與 OpenCV 實作 QR Code 掃描器及車牌偵測與辨識，透過手把手程式碼的方式，讓你快速上手玩影像辨識。

【地表最好懂的 Python 程式設計】

沒有寫過程式，但想要學習 Python 程式設計嗎？快跟著周凡剛老師的線上課程，學習 Python 程式設計，讓 TibaMe 的 Python 程式設計課程用實作的方法，帶領你快速的學會 Python 程式設計的寫作技巧。

學習前基本能力

對人工智慧有積極學習的心即可上課！
不論你是任何領域的工作者，希望你都能透過這門人工智慧基礎觀念與應用的課來學習，輕鬆走進人工智慧的新世界！

▸ 進階課程推薦
【Python 新手村｜練就扎實基本功】
最扎實的 Python 程式實作課，從踏入新手村的觀念講解 + 6 單元傳授招式 + 4 個新手任務實作 + 最後踏出新手村實作出屬於自己的專屬記帳本。

學習前準備

自備手機 + 耳機 or 電腦或筆電，進行線上學習。

常見問題

Q : 請問在哪裡上課？上課時間？

此課程是『線上課程』喔！所以課程上線後，隨時隨地都可以透過手機、平板、與電腦在 TibaMe上看課程影片，沒有時間和地點的問題！

Q : 課程可以看幾次？

不限次數，沒有期限！TibaMe的線上課程都可以一直看一直看一直看！

Q : 可以問老師問題嗎？

當然！如您在購課前有課程內容相關問題，可以先至「課前諮詢區」提出問題；上課後，對老師影片內容有任何不清楚，可以至「課程問答區」與老師同學一同切磋討論喔！

Q : 還有其他問題？

到 FAQ 看看更多問題解答

課程資訊

課程時長 2 小時 17 分

課程共 3 單元 18 小節

3 個可下載的學習資源

提供完訓證書

提供制定學習計畫建議學習 2 週 (每週 1.5 小時)

關於講師

孫文駿

【孫文駿博士】
孫文駿博士在人工智慧、網路及雲服務應用技術的專業領域具有超過20年的豐富經驗
曾帶領Nokia及Microsoft雲端研發團隊完成多項大型雲端服務建置計劃，包括雲端電信網路計費系統，China O365 Clouding Platform，ITAR Clouding Platform，高階雲端管理平台自動化。曾多次擔任國內外AI人工智能相關技術講師與顧問。充份掌產業趨勢脈動。
孫文駿老師將利用多年的業界專案實戰與教學經驗，設計三個篇章循序解說，建立你對AI的基本觀念與趨勢、瞭解AI技術與工具的應用，掌握AI在產業導入的作法。
● 曾任：微軟產品經理、Nokia Solution Architect、資策會專業講師
● 現任：Nvidia 技術顧問

學習附件

Chapter 3_導入流程篇講義.pdf

3.45 MB

Chapter 2_技術應用篇講義.pdf

57.00 MB

Chapter 1_基礎觀念篇講義.pdf

13.22 MB

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