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「Python研發:負責設計、開發及維護基於Python的應用程式與系統,確保其效能與穩定性。主要目標為推動技術創新,提升團隊的開發效率並解決實際業務問題。需要具備扎實的Python程式設計能力,熟悉相關框架(如Django、Flask),以及資料庫管理技術(如MySQL、PostgreSQL)。要求具備良好的跨部門協作與溝通技巧,以促進業務需求的理解和轉化。考慮到台灣職場的快速變化與競爭,需靈活應對挑戰,持續學習新技術,並具備解決面對問題的能力。」
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小編

2022/04/02

深度學習 | Deep Learning
「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》,是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生,提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念,以及足供專家參考的內容。」
──Elon Musk,OpenAI共同主席;Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。
「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫,清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展,請閱讀本書。」
──Geoffrey Hinton,英國皇家學會院士(FRS),Toronto大學榮譽教授;Google傑出研究人員。
「近十年來,深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書,內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍,由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」
──Yann LeCun,Facebook AI研究主管;New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。
深度學習是一種機器學習,透過概念階層方式,讓電腦從經驗中學習,進而理解世界。由於可利用經驗累積知識,因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念,其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。
本書是以數學與概念為基底,涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術,包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法;同時討論概括論述相關應用,如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點,包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。
本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生,以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。
封面圖片:Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品,以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。
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09/11 14:57

轉職首選!3 週從零到上手的數據分析師養成營 —— 104人力銀行 × 104學習 × 緯育 TibaMe 聯合推出
想跨入高薪、有前景,又能左右商業決策的數據分析師職涯,但擔心自己沒有程式背景、時間不夠嗎?
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這次由 104學習精靈 首度攜手 緯育 TibaMe 聯合打造。
⚡104人力銀行 × 104學習精靈:深耕職涯數據多年,最了解台灣企業用人需求,課程更貼近市場實際職缺。
⚡緯育 TibaMe:累積多年產業培訓經驗,專注於 IT、數據、AI 等熱門技能轉職養成,培訓模式完整,輔導成效有口碑。
這樣的合作,讓學員享有真實的培訓經驗,學習效果與轉職落地率都更具保障。
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為什麼你該報名?
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小編

2022/04/02

用Python快速上手資料分析與機器學習
幫助您在最短的時間內學到資料科學必備的技術與基礎知識
本書的目標族群是想成為資料分析工程師的讀者、對Python有一定程度了解的工程師。所謂「有一定程度了解」,指的是能讀懂Python官方手冊的程度,本書只介紹最低限度所需的Python語法與規格。至於資料分析方法,會使用NumPy或pandas介紹處理資料的方法,接著會介紹以Matplolib具體呈現資料的方法,最後再解說以scikit-learn進行機器學習的分類或預測的方法。除了工具的使用方式之外,也會解說基礎的數學知識。
搞懂資料分析與機器學習必懂的數學知識
要分析資料或是進行機器學習,就必須具備相關的數學知識,所以本書將從數學公式開始講解,直到大家能了解數學公式為止。再者,實際分析資料時,收集資期待各位讀者能透過本書全面地學習資料分析,進而踏出成為資料分析工程師的第一步。
.資料分析必備的基礎數學知識
.基本的Python語法
.使用NumPy或pandas處理資料的方法
.利用Matplolib進行資料視覺化的方法
.以scikit-learn進行機器學習的分類或預測
.實作網路爬蟲
.實作自然語言處理
.實作影像分類
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09/15 14:38

「環境部淨零綠領人才培育課程」首次測驗今登場 逾千名考生應試 到考率超過96%
「環境部淨零綠領人才培育課程」首場集中測驗今天在全國14個考區同步舉行,約1,400名完成48小時專業課程的學員參加測驗,到考率超過96%。凡是30歲以下在學生(不含在職專班者)及低(中低)收入戶,測驗及格者可申請學費優惠。環境部部長彭啓明為鼓勵這些通過測驗的綠領人才成為推動國家淨零轉型的生力軍,後續將擇優選出20名成績優異者,規劃於行政院大禮堂舉辦合格證明頒發典禮,以表示對於綠領人才的尊重並彰顯其榮譽。
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主辦本次測驗的國家環境研究院(國環院)表示,參加本次測驗的學員,男女比例約為1比1,平均年齡為33歲,最年輕的學員年齡僅17歲,最年長者為69歲。而社會人士占五成多,略高於在學學生的四成多;三成具研究所以上學歷,兩成為文法商等跨領域背景,顯示各年齡層及不同專業領域對綠色轉型專業知能的高度需求。
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國環院又指出,學員職業背景相當多元,除了大專院校在學生,也有來自各行各業的專業人士,包括上市櫃公司主管、會計師、資訊工程師與環工技師,甚至還有美髮業者與電影剪接師參與,充分展現綠領課程已成為跨領域專業人才進修與轉型的重要管道。
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本次測驗採筆試方式,測驗後15個工作天內,國環院將寄發電子成績單,及格者同時可獲環境部核發的官方合格證明,請學員務必留意信件收取。國環院提醒,凡30歲以下大專院校在學生(不含在職專班),只要首次測驗及格即可申請新臺幣6,000元半額補助;符合中低收入戶、低收入戶或身心障礙身分者,則可申請新臺幣12,000元全額補助。學員取得成績單後,可逕向原開班學校申請學費減免事宜。
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國環院強調,課程將持續開班招生,有興趣者可至「綠領人才資訊平臺」就近報名:https://ulvis.net/iTs8
下一場集中測驗訂於11月22日舉行,並將增設南投與離島考區,便利更多學員參與。
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