臺灣全民學習平台 機器學習實務(2023春季班) 講師:周信宏 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版) 臺灣全民學習平台機器學習實務(2023春季班)講師:周信宏影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)內容說明: 本課程是獲教育部「108年度磨課師課程推動計畫」補助所規劃推出的進階型課程。 課程內容包含：人工智慧技術演進、深度學習多層神經網路（DNN）和卷積神經網路（CNN）的模型原理，以及相關套件（Tensorflow,Keras）的實作方法。 透過資料視覺化呈現、資料前處理和常用機器學習（MLP,RandomForest,LogisticRegression,SVM等）的原理和實作方法，使同學具備影像和數據資料的模型訓練、分類、預測和評估的技術。 課程目標 本課程目標在培養同學具備深度學習和數據分析實作能力，以滿足產業AI人才技能的需求。 授課教師 周信宏／副教授【現職】國立暨南國際大學資訊工程系（原任職長榮大學資訊暨設計學院）【學歷】國立臺灣大學資訊工程學系博士【經歷】暨南國際大學資訊工程系／副教授長榮大學資訊暨設計學院人工智慧研究中心／主任長榮大學資訊管理學系／助理教授／系主任臺灣電腦對局學會（TCGA）／理事財團法人資訊工業策進會－雲端服務暨巨量資料產業發展計畫／AI與數據應用領域專家顧問智慧城鄉生活應用發展計畫－人工智慧應用(AI)融合大影像與多來源資料之智慧診斷服務計畫／技術顧問 【專業】圖形演算法、電腦對局、人工智慧、深度學習、數據分析、生物資訊課程內容: 00_教材 001_1-1.pdf 002_1-2.pdf 003_1-3.pdf 004_2-1.pdf 005_2-2.pdf 006_2-3.pdf 007_主題1+2_延伸資源.pdf 008_GoogleColaboratory操作步驟.pdf 009_GoogleColaboratory操作步驟.pdf 010_3-1.pdf 011_3-2(I).pdf 012_3-2(II).pdf 013_3-3.pdf 014_4-1.pdf 015_4-2.pdf 016_4-3.pdf 017_主題3+4_延伸資源.pdf 018_5-1.pdf 019_5-2.pdf 020_5-3.pdf 021_5-4.pdf 022_6-1.pdf 023_6-2.pdf 024_6-3.pdf 025_6-4.pdf 026_主題5+6_延伸資源.pdf 027_7-1.pdf 028_7-2.pdf 029_7-3.pdf 030_8-1.pdf 031_8-2.pdf 032_8-3.pdf 033_主題7+8_延伸資源.pdf 034_9-1.pdf 035_9-2.pdf 036_9-3.pdf 037_9-4.pdf 038_9-5.pdf 039_10-1.pdf 040_10-2.pdf 041_10-3.pdf 042_10-4.pdf 043_10-5.pdf 044_主題9+10_延伸資源.pdf 045_11-1.pdf 046_11-2.pdf 047_11-3.pdf 048_12-1.pdf 049_12-2.pdf 050_12-3.pdf 051_主題11+12_延伸資源.pdf 052_13-1.pdf 053_13-2.pdf 054_13-3.pdf 055_13-4.pdf 056_主題13_延伸資源.pdf 01_一、人工智慧的進展／二、什麼是機器學習？ 001_1-1_人工智慧重大進展.mp4 002_1-2_電腦圍棋AlphaGo簡介.mp4 003_2-1_機器學習的類型.mp4 004_2-2_機器學習系統的建構準則.mp4 005_2-3_Python程式開發環境安裝與設定.mp4 02_三、類神經網路／四、MLP案例實作 006_3-1_神經元結構.mp4 007_3-2(I)_多層感知網路（MLP）概念.mp4 008_3-2(II)_多層感知網路（MLP）概念.mp4 009_3-3_MLP模型架構.mp4 010_4-1_MNIST手寫字資料集介紹.mp4 011_4-2_MLP模型建置流程.mp4 012_4-3_MLP模型訓練與評估.mp4 03_五、卷積式神經網路 013_5-1_影像卷積處理概念.mp4 014_5-2_卷積式神經網路（CNN）概念.mp4 015_5-3_CNN模型架構.mp4 016_5-4_CNN經典模型介紹.mp4 04_六、CNN影像辨識案例實作 017_6-1_Cifar-10資料集介紹.mp4 018_6-2_CNN模型建置流程.mp4 019_6-3_CNN模型訓練與評估.mp4 020_6-4_常用的OpenCV影像處理功能介紹.mp4 05_七、資料處理工具介紹 021_7-1_資料處理工具(I)Numpy.mp4 022_7-2_資料處理工具(II)Pandas.mp4 023_7-3_資料視覺化工具Matplotlib.mp4 06_八、MLP數據分析案例實作 024_8-1_Iris(鳶尾花)資料集介紹.mp4 025_8-2_MLP模型建置流程.mp4 026_8-3_MLP模型訓練與評估.mp4 07_九、監督式學習 027_9-1_決策樹與隨機森林(RandomForest,RF).mp4 028_9-2_羅吉斯迴歸(LogisticRegression,LR).mp4 029_9-3_支援向量機(SupportVectorMachine,SVM).mp4 030_9-4_K-近鄰演算法(k-NearestNeighbor,KNN).mp4 031_9-5_貝氏分類器(NaiveBayesClassification).mp4 08_十、機器學習工具 032_10-1_Scikit-learnLogisticRegression.mp4 033_10-2_Scikit-learnRandomForestClassifier.mp4 034_10-3_Scikit-learnSupportVectorClassifier.mp4 035_10-4_Scikit-learnKneighborsClassifier.mp4 036_10-5_Scikit-learnGaussianNB和MultinomialNB.mp4 09_十一、監督式學習實作(I)／十二、監督式學習實作(II) 037_11-1_威斯康辛乳癌數據集介紹.mp4 038_11-2_LR模型建置流程.mp4 039_11-3_RF模型建置流程.mp4 040_12-1_SVC模型建置流程.mp4 041_12-2_裝袋法Bagging整體學習.mp4 042_12-3_投票法Voting整體學習.mp4 10_十三、非監督式學習 043_13-1_K-mean分群法.mp4 044_13-2_K-Means實作.mp4 045_13-3_DBSCAN分群法.mp4 046_13-4_DBSCAN實作.mp4 相關商品:臺灣全民學習平台翻轉學習力：省力讀書有門道(2020第三期)講師:陳鏗任、谷暮．哈就、黃緒文影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)臺灣全民學習平台永續星球面面觀-打造綠色生活環境(2023春季班)講師:邱奕儒影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)臺灣全民學習平台輕鬆學習現代詩講師:陳政彥影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)臺灣全民學習平台CMOS電路設計與模擬-從LTspice學IC設計(2023春季班)講師:鍾文耀影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)臺灣全民學習平台不容忽視的微妙世界～繽紛的真菌講師:王瑜琦影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)