聯繫我們

課程簡介

人工智慧簡介

  • AI的歷史
  • 定義與術語
  • AI與人類智能的區別
  • 未來趨勢與潛力

機器學習基礎

  • 機器學習類型:監督式、非監督式、強化學習
  • 核心ML演算法
  • ML工作流程:從數據收集到模型評估

數據管理

  • 數據收集技術
  • 數據清理與預處理
  • 數據分析與可視化

AI的實務應用

  • AI應用的案例研究
  • 行業特定的AI解決方案
  • 消費產品中的AI應用

道德考量

  • AI與就業取代
  • AI中的偏見與公平性
  • 隱私與安全問題
  • AI道德的未來發展

實驗室專案

  • Python編程作業
  • 使用真實世界數據集的數據分析專案
  • 開發簡單的ML模型

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基礎程式設計概念
  • 擁有Python編程經驗
  • 熟悉基礎統計學與數學知識

適用對象

  • IT專業人士
 14 小時

客戶評論 (1)

課程分類