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能從大量資料中快速找出關鍵趨勢與模式，幫助企業做出更精準的決策和策略調整。結合自動化演算法，不僅提升效率，還能預測未來走向，降低風險。掌握此技能，代表你具備分析數據、解決複雜問題及創造商業價值的能力，對現代職場極具競爭力。
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2022/09/20

【免費報名】AI 物件偵測之全球工業應用案例
TibaMe 邀請林哲聰老師於 9/28 (三) 晚上八點到九點，線上與大家分享 「AI 物件偵測之全球工業應用案例」，除了介紹物件偵測模型的重要基礎知識，還會介紹生成式對抗網路以及合成資料集如何應用在物件偵測模型。
ℹ活動資訊
#主題：AI物件偵測之全球工業應用案例分享
#搶先報名 👉https://bit.ly/3Lurv0Q
#講者：深度學習專家 - 林哲聰老師
#時間：9/28(三) 20:00～21:00
#活動內容：
一、物件偵測的重要基礎知識
二、現有物件偵測模型的極限
三、生成式對抗網路在物件偵測模型的應用
四、合成資料集在物件偵測模型的應用
五、針對物件偵測模型的對抗攻擊
六、深度學習的特殊應用
七、Q&A
ℹ參加這場直播活動你可以學到...
#物件偵測模型的各種應用
#生成式對抗網路與合成資料集如何應用在物件偵測模型
#針對物件偵測模型的對抗攻擊
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小編

2022/04/02

A-Life｜使用Python實作人工生命模型
這是一本為了讓對使用電腦設計生命感興趣的人，可以輕鬆閱讀，而努力撰寫的書籍。
基於這一點，這本書是寫給想使用ALife塑造人物角色或場景的遊戲設計師，以及希望增廣自我創造力的創意人員，而非原本就對「生命是什麼？」十分關切的自然科學研究者、工程師、致力ALife研究的學生。當你讀完這本書，應該可以從人工生命的角度，掌握現代科技的觀點。
ALife也能運用在使用人工智慧的機器學習技術上，因此，對於人工智慧有興趣，或已經在運用AI的人而言，應該可以成為激發靈感或創意廣度的契機。
本書使用了在人工智慧領域經常運用的Python語言。書中附上了執行ALife的程式碼。只要具備基礎的程式程式設計技能，就能理解本書的實作。
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A-Life｜使用Python實作人工生命模型
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本課程帶領你從Python語法Skill邁入Web API服務開發，讓程式語言技術正式進入應用系統開發領域，整合您已經具有的爬文或者資料分析等技術，形成跨異質系統的整合與開發能力，更能往後推向整合AI Service功力，進行各類系統介接，跨入服務端領域的開發。
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成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
在這門機器學習的課程中，將詳細介紹分類模型的選擇與使用，對於數學不好的人，會透過詳盡解說演算法的每個步驟來補不足，對於實際進行模型訓練、參數調整與評估的注意事項，也會在這一門課中完整的帶你了解，除了認識機器學習概念之外，還可以實作出最完整的機器學習應用。
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Spark首部曲：實務基礎入門篇
這門課程將讓你了解Spark的核心基礎與環境建置、 學習Scala語言到實作Streaming串流分析。在熟悉Hadoop基礎概念後，若想要深入學習大數據，那你的下一步絕對要學Spark！這堂課程中，我們將用Spark玩轉資料，挑戰背後無限商機！並讓您透過此三部曲學程輕鬆進入大數據分析領域。
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R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
R語言是開源的統計程式語言，常用於開發統計、資料分析軟體系統，課程中我們將從R/R-Studio入門，從統計分析、資料探勘與機器學習的原理與技巧，讓學員有能力進行相關的資料分析技術與資料視覺化整合應用。本門課適合想瞭解R語言，作為進入大數據分析基礎，或進行量化研究、進階資料視覺化。
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小編

2022/04/02

圖形演算法｜Apache Spark與Neo4j實務範例
"從基本概念到重要的演算法，再到處理平臺和實際案例，作者為美妙圖形世界編寫了一本兼具指導性與說明性的參考指南。"
—Kirk Borne, PhD
Principal Data Scientist and Executive
Advisor, Booz Allen Hamilton
"一本實用且資訊豐富的指南，幫助你藉由使用圖形演算法檢測模式和結果，來獲取更多洞察力，圖形資料庫開發人員的必讀書籍。"
—Luanne Misquitta
Vice President of Engineering,
GraphAware
學習圖形演算法可以幫助你利用資料關係的力量，開發更聰明的解決方案，以及增強你的機器學習模模型。有了這本實用的指南，開發者和資料科學家將會發現，圖形分析能提昇價值，無論是用圖形分析建構動態網路模型，還是預測真實世界中的行為。
Neo4j的Mark Needham和AmyHodler說明圖形演算法如何描述複雜結構，並揭示難以找出的模式—從發現漏洞和瓶頸到社群偵測和提升機器學習預測。你將會透過一些實際的範例了解如何在Apache Spark和Neo4j中使用圖形演算法，這兩個平台是圖形分析最常用的選擇。
‧學習圖形分析如何從現今的資料中找到更多預測元素
‧瞭解熱門的圖形演算法是如何工作以及如何應用
‧使用超過20個圖形演算法範例的程式碼和提示
‧學習對不同類型問題，挑選合適演算法
‧使用Spark和Neo4j程式碼和樣本資料集探索範例
‧結合Neo4j和Spark，建立一個用於連結預測的機器學習工作流程
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