iPAS機器學習工程師考照班

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iPAS機器學習工程師考照班

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教學內容
AI即未來!各大產業離不開機器學習,人工智慧如火如荼發展,整個產業勢必向智慧化靠攏, AI人才需求也倍數增長!iPAS產業人才能力鑑定是經濟部為充裕產業升級所需人才, 整合產官學研所建立的鑑定體制。有專業能力認證,更容易獲得企業優先面試/聘用及加薪之機會。艾鍗學院授課講師皆取得iPAS認證,章章精彩、片刻不冷場,帶給學員最實戰的應試指南,打穩機器學習工程師的基本功! 學習目標 1. 帶你了解機器學習產業發展趨勢及應用方向 2. 養成資料特徵與資料預處理能力,並能運用探索式資料分析(EDA),洞悉數據關聯性。 3. 教你機器學習和深度學習的專業術語與觀念,並能了解其背後的意義及數學意義。 4. 漸進式熟悉機器學習演算法與模型建立流程,後續模型訓練成效之驗證。 5. 從提供之iPAS樣題詳細解析中,了解更多觀念與實作技巧 章節架構 初級 Part 1. 機器學習觀念打底 Section A:資料處理分析與特徵選擇 1. 人工智慧與機器學習簡介 2. 機器學習如何進行學習 3. 資料與特徵 4. 機器學習建立模型的流程 5. 探索式資料分析(EDA)與資料預處理方法 6. 如何挑選好的特徵? Feature Selection v.s. Feature Extraction Section B:監督式機器學習演算法 1. 迴歸模型: 線性迴歸▼ iPAS ML linear regression Ridge v.s. Lasso 線性迴歸 評估迴歸模型的性能指標 2. 分類模型: Logistic Regression 演算法 KNN 演算法 決策樹演算法 SVM 演算法與數學原理 評估分類模型的性能指標 3. Ensemble Method Random Forest隨機森林 Adaboost Section C:非監督式機器學習演算法 1. 降維: PCA 演算法▼ iPAS ML The Algorithm of PCA c 2. Clustering: K-means 演算法 Hierarchical Method 演算法 3. 強化學習 強化學習的架構 Q-learning 演算法 Section D:深度學習 1. 深度學習技術簡介 2. 類神經網路運算模型原理 3. 深度學習建立模型的流程 4. 深度學習框架TensorFlow/Keras 程式架構說明 5. 其他網路結構簡介:RNN/LSTM、CNN Part 2. Python實作機器學習 1. 資料處理工具: Numpy、Pandas▼ iPAS ML Pandas 2. 視覺化工具: Matplotlib▼ iPAS ML Matplotlib c 3. 機器學習工具:Scikit-learn 4. 迴歸模型實作 y=f(x) 的函式預測 價格預測模型 5. 鳶尾花花卉分類與探討▼ iPAS ML iris 使用Logistic Regression 使用KNN 使用Decision Tree▼ iPAS ML Decision Tree 使用SVM▼ iPAS ML SVM 使用Random Forest 使用Adaboost 6.PCA 降維使用Scikit-learn▼ iPAS ML PCA降維使用Scikit learn 7.K-means分群使用Scikit-learn▼ K means分群使用Scikit 8.Hierarchical方法分群使用Scikit-learn▼ iPAS ML Hierarchical Scikit learn 9.強化學習-找寶藏地圖實作解析▼ iPAS ML Reinforcement learning iPAS ML Q learning value function Part 3. iPAS機器學習工程師範例試題詳解
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