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【馬拉松式學習】機器學習百日挑戰
當您想進入AI領域從事相關工作，將不難發現，在這各領域中的各項技術，
背後都有大量的知識技能來支撐，今天推薦的課程，就是其中最熱門的機器學習。
然而不管大學教育、坊間實體或線上成人教育，其中所教授的，通常是零碎、單一的技能；
而這堂課程卻能夠讓我們完整清楚獲知機器學習知識技術完整架構、並且能夠依據課程規劃，從基礎開始建構出滿足機器學習相關的知識技能。參加這各課程挑戰，結束後您將獲得：資料預處理技術、資料特徵工程、機器學習演算法與模型、深度學習理論、深度學習模型、Kaggle實戰應用。
課程的知識點清分細膩，綜觀完整課程，將是從機器學習概念建構開始，然後談到資料清理與數據前處理；接下來為各位建構資料科學特徵，與資料工程技術；前面基礎建立完成，就會先進入一波實務應用，將會建立起一個機器學習基礎模型；然後以此模型進行參數調整，隨後形成一個演算法模型。後續就是深度學習與Kaggle的學習與應用。
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行銷思維大升級！AI浪潮下的新媒體：翻轉品牌、應用社群大數據
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06/15 00:00
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如何利用 Kaggle 從資料科學新手到專家 #補根知識 018
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[進入AI世界] 想進入人工智慧領域，該準備哪些技能
AI是近來在產業、工作、生活中最被廣泛討論與應用的顯學。如果要迎上趨勢，甚至進入AI相關的領域，個人或多或少必須具備AI相關技能、或者至少需要有基礎的認知。
小編今日推薦這門課程，主要是因為這門課不需程式專業背景，也能在這門課程中幫自己建構認知、獲得相關知識、學習AI入門技能。這門課程將幫助您獲得：
如何跨界AI領域、AI開發專案與執行、Python開發、大數據分析、NLP、電腦視覺、機器學習、輿情分析、消費者分析等。
課程將從基礎知識開始，介紹AI的基礎概念、AI種類、AI目前在產業的應用；具備基礎認知後，就進入硬核技術內容，首先會先協助大家建立AI開發環境，安裝Anaconda；接著再使用Google Colaboratory 雲端開發環境，這個環境支援Python程式碼、且能夠免費存取GPU與TPU運算資源，可以進行後續課程所需的資料分析、機器學習。
當環境都妥善建立後，就開始進入Python的教學，將會從基礎到Github上的實作。在具備Python技能後，課程將引導各位進入Kaggle資料競賽平台進行實戰。
接著，課程將進入資料蒐集、大數據分析，學習分析方法、資料視覺化等。最後才會進入到AI核心：機器學習與深度學習的技能學習與實戰。
這是一門技能與實戰結合的課程，由淺入深、每階段配合實戰，讓我們不僅懂理論、懂技術，且具備夠有價值的實戰經驗。希望透過這門課程，幫助有志投入AI領域的朋友，能夠出現更多的機會點。
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06/17 00:00
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Kaggle資料分析競賽-預測Walmart未來銷售：商管程設期末專案影片
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產品經理怎麼看？競爭對手的四種類型
競爭對手的類型可以分為以下幾種：
1. 直接競爭對手：這些公司直接提供與你的產品或服務相同或非常相似的產品或服務，並且在同一目標市場上競爭。他們可能是你最直接的競爭對手，因為他們的產品和服務與你的直接競爭，顧客須在你跟你的競爭對手間做選擇。
2. 間接競爭對手：這些公司提供的產品或服務可能與你的相似，但並非直接競爭。它們可能滿足相同的客戶需求，但以不同的方式或在不同的市場定位，雖然不直接競爭，但它們仍然可以影響你的業務。
3. 替代品競爭對手：這些是完全不同的產品或服務，但滿足了相同的客戶需求。當客戶發現有替代品可以滿足他們的需求時，他們可能會轉向這些替代品，從而影響你的業務。
4. 新進入者：這些是新進入市場的公司，可能對你的業務構成潛在威脅，他們可能帶來新的技術、創新或競爭策略，挑戰現有競爭者的地位。
了解這些不同類型的競爭對手可以幫助你制定更全面和有效的競爭策略，並做好應對各種情況的準備，須確保我們在直接競爭者面前保有競爭力、不會因間接競爭者而失去過多客群以即確保自己是潛能替代品競爭者。
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