成為 AI 科學家|打造數學基礎與統計地基,輕鬆開拓機器學習應用之城

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課程資訊
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課程內容
課程大綱
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1 機器學習需要的數學基本概念
01
課程規劃與範疇
02
學習工具與準備
03
基本數學名詞解釋(上)
04
基本數學名詞解釋(下)
05
函數方程式與多項式
06
多項式介紹
07
基礎幾何
08
三角函數
09
QUIZ:Module 1
2 機器學習需要的線性代數
01
線性代數與矩陣
02
純量(SCALER),向量(VECTOR),矩陣(MATRIX)與張量(TENSOR)
03
向量和矩陣範數(NORM)
04
實作練習:向量、矩陣和張量 - 使用 Python
05
特殊矩陣和向量
06
特徵值(EIGENVALUES)和特徵向量(EIGENVECTORS)
07
實作練習:範數與特徵分解
08
QUIZ:Module 2
3 機器學習需要的多元微積分
01
導數(DERIVITIVES)介紹
02
基礎積分在機器學習上的用途
03
梯度(GRADIENT)介紹
04
實作練習:梯度視覺化
05
梯度優化(OPTIMIZATION)
06
QUIZ:Module 3
4 機器學習需要的機率分布
01
機率概論
02
機率分佈(PROBABILITY DISTRIBUTION)
03
期望值(EXPECTATION),方差(VARIANCE)和協方差(COVARIANCE)
04
實作練習:機率分佈視覺化
05
實作練習:協方差矩陣計算
06
常見的隨機變數(RANDOM VARIABLES)
07
QUIZ:Module 4
5 機器學習需要的基礎統計
01
統計概念(上)
02
統計概念(下)
03
信賴區間
04
假設檢定概念
05
實作練習:假設檢定(A/B Test)
06
QUIZ : Module5
6 數學在機器學習的應用
01
實作練習:運用數學基礎進行機器學習
02
實作練習:運用數學基礎進行深度學習
你可以學到
適合對象
  • 在學習機器學習時,感受到學習斷層的你
  • 不論背景,對資料科學 / 機器學習有興趣的你
  • 需要提升機器學習專案的開發效率,維護與改善模型部署的你
  • 想要培養 AI / 資料科學實作能力,卻不知該如何開始的你
  • 想轉往 AI 科學家 / 資料工程師 / 機器學習工程師發展的你
課程講師
陳少君
陳少君 - 保羅老師經歷|▹ 宏瑞科技 CEO▹ 長鑫存儲 CIO/IT 副總經理▹ 資策會數位教育研究所 資深總監▹ 浩鑫核心技術中心 資深總監▹ 美國 Software Publishing Corporation 工程師▹ 美國加州大學戴維斯分校電機電腦 碩士▹ 臺大電機研究所 碩士專案經驗|系統開發 - 日月光封裝測試銷售預測系統企業內訓 - 統計分析課程培訓設計矽谷創業 - IT 產品開發及服務專長|▹ 深度神經網絡▹ 強化學習▹ 自然語言處理▹ Hadoop / MapReduce▹ 雲計算 / AWS▹ MS SQL / MySQL / Oracle 數據庫▹ SharePoint / 工作流程▹ BizTalk / EDI▹ 電子商務 / 付款安全▹ CodeIgniter / PHP▹ Web 應用程序 / ASP.NET
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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常見問答
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