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「大數據暨機器學習：負責設計與實施大數據分析與機器學習模型，以支持企業的決策制定，提升業務效率與競爭力。主要職責包括數據收集與清理、演算法開發、模型訓練與評估，以及跨部門協作以確保數據驅動之策略實現。所需技能包括深入的數據分析能力、熟練的編程技巧（如Python、R）、良好的溝通與協調能力，並能夠在快速變動的環境中靈活應對。面對台灣市場特有的競爭挑戰，必須具備對消費者行為的敏銳洞察與數據應用的實務經驗。」
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大數據暨機器學習 學習推薦

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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
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小編

2022/04/02

TinyML｜TensorFlow Lite機器學習
應用Arduino與低耗電微控制器
「想要瞭解如何在資源有限的設備上運行機器學習嗎？那就要看這本書，它是AI發展的里程碑。」
—Massimo Banzi
Arduino共同創辦人
「本書藉由清楚、有趣的用例來教你如何在Arm微控制器上部署ML。」
—Jem Davies
Arm機器學習集團副總裁、研究員和總經理
深度學習網路正在不斷縮小，而且比以前小太多了。Google Assistant偵測單字的模型只有14 KB，小到可在微控制器上運行。這本實用的書籍將引領你進入TinyML領域，結合深度學習和嵌入式系統，用微型設備產生驚人的效果。
Pete Warden和Daniel Situnayake將講解如何訓練可以放入任何環境的微型模型。對想要使用機器學習來建構嵌入式系統的軟體和硬體開發者來說，這是一本理想的指南，它將指引你逐步建立一系列的TinyML專案，而且你不需要具備機器學習或微控制器的經驗。
‧建立語音辨識器、人體偵測鏡頭及可以回應手勢的魔杖
‧活用Arduino和超低電力的微控制器
‧學習ML的基本概念及訓練自己的模型
‧訓練可以理解音訊、影像和加速度計資料的模型
‧探索Google為TinyML設計的工具組，TensorFlow Lite for Microcontrollers
‧為app進行除錯及保護隱私和安全
‧優化等待時間、耗電量、模型和二進制檔的大小
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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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Python Flask RESTful服務設計
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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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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