自強課程

課程名稱

自然語言處理與文字資料探勘實作(Natural Language Processing and Text Mining) 熱烈招生中

📢超級早鳥優惠：➡會員114/5/22(含)前報名：7,800元/人!

課程代碼：

14W320

上課時間：

6/19、6/26，星期四，09:00-16:00，共二週12小時。

上課時數：

12 小時

上課地點：

清華大學第四綜合大樓(清華大學東側門入口處左手邊即為自強基金會大門入口/清大郵局左側)

課程費用：

8500元 (符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

VIP企業會員價：VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
會員優惠價： 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 8000 元
團報價方案：會員2人同行，可享同行價 7800 元(須於課前告知)
會員紅利折抵：本課程歡迎使用紅利折抵，最高可使用 100 點

課程目標：

大數據時代的來臨使得複雜資料建模的工作日形重要，結構性較差的文本數據尤其有許多的實務應用，其分析加值工作涉及資訊擷取、自然語言處理與資料探勘/機器學習等跨領域學科，可能的任務包括對文件或詞項進行集群、分類與概念提取等工作。
本課程「自然語言處理與文字資料探勘實作」採用Python語言實作文本數據前處理、集群、分類案例，課程內容著重自然語言處理的統計分析基礎，以及資料探勘/機器學習方法的運用，以整合式開發環境Spyder與Jupyter Notebook進行實機操作，幫助學員掌握開放源碼的資料科學語言，有效完成企業文本數據的處理與分析建模工作，提昇個人與企業競爭優勢。

課程大綱：

1. 自然語言處理困難點
2. 自然語言處理任務層級與類別
3. 文本數據準備與文件記號化
4. 文本數據的各種表示方式
　4-1 詞袋模型
　4-2 分佈式語義與靜態詞嵌入
　4-3 字詞順序表達
5. 文件詞項矩陣與文本數據正規化
6. 字詞關聯與文字雲
7. 監督式學習之文字資料探勘案例
8. 非監督式學習之潛在主題分析案例

課程師資：

鄒慶士教授
專長：機率與統計學習、進化式多目標最佳化、賽局模型應用、系統模擬與強化學習、時間序列分析與控制
現任：國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨智能控制與決策研究室教授
經歷：
香港科技大學(廣州)工業信息與智能研究所訪問教授(2024.10~2025.01)
國立臺北商業大學校務永續發展中心主任(2023.08~2024.07)暨推廣教育部主任(2024.02~2024.07)

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會

學員須知：

報名與繳退費方法｜常見問題與解決｜會員紅利積點活動辦法

注意事項

清華大學學生優惠方案：清華大學學生可享課程最低優惠價─VIP企業會員優惠價，完成報名後須來電告知修改費用(使用本優惠價須於報名同時檢附在學中有效的清華大學學生證，且不得開立抬頭「國立清華大學」以外的三聯式公司發票)。

若遇不可預測之突發因素，基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。

無紙化環境，輕鬆達到減碳救地球，即日起16小時以上課程結業證書或未達16小時課程上課證明皆以電子方式提供。

使用VIP廠商優惠之學員，上課當日報到時須查核該公司識別證(相關證明資料)。

會員紅利折抵限以原價或會員優惠價再折抵，其他方案不適用。

課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。

課程嚴禁旁聽，亦不可攜眷參與。