自強課程

課程名稱
【平日線上】資料與智慧決策實戰 熱烈招生中 全線上
 課程代碼:
15W319
 上課時間:
10/6、10/13 ,星期二,09:00-16:00,共二週12小時。  
 上課時數:
12 小時
 上課地點:
網路線上
 課程費用:
10000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 9000 元
  • 早安鳥方案:會員於開課二週前(含)報名並完成繳費,可享超值優惠價 8500 元
  • 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:
本課程透過理論說明、案例實作、與AI 工具協作,幫助學員理解AI大數據建模技術的機理,掌握當前人工智慧發展趨勢。
課程結合非監督式學習之頻繁型態挖掘與集群分析、監督式學習之迴歸與分類、集成學習、類神經網路與強化學習,達成資料探勘與機器學習之不確定性預測建模的學習目標。learning),達成資料探勘與機器學習之不確定性預測建模的學習目標。
 課程特色:
在大數據與人工智慧的潮流下,資料科學家們透過自動或半自動化的方式,運用資料探勘與機器學習,對關鍵的數據進行分析和建模,期能發覺有意義或決策者有興趣的型態(patterns),據以擬定符合經營目標的行動方案。
本課程的核心理念為「利用數據建模來優化決策判斷」。課程的特色在於:
1. 全方位建模地圖:從基礎到前沿課程涵蓋從與非監督式學習(集群與頻繁型態挖掘)到監督式學習(迴歸與分類)的理論說明與實務應用。學員將能根據不同場景,選擇適用的演算法。
2. 集成與進階學習:攻克針對複雜難題的不確定性預測,課程深入探討集成學習(ensemble learning)與類神經網路。透過模型整合與強化學習技術,處理具備動態不確定性的預測建模。
3. 實戰導向:資料建模的落地應用不只是公式,而是解決問題的工具實踐。透過實際案例分析,學員將親手實作完整流程,學會如何向決策者講述數據背後的邏輯,達成真正的「智慧決策」。
 修課條件:
建議先修習『資料視覺化與特徵工程』
 課程大綱:
1. AI資料建模技術(機率與統計、資料探勘、機器學習、強化學習)的關係;
2. 頻繁型態探勘;
3. 集群分析;
4. 線性迴歸(主成份迴歸、偏最小平方法、係數縮減法/正則化);
5. 線性分類(羅吉斯迴歸與廣義線性模型);
6.非線性迴歸與分類(天真貝氏、k近鄰法、核方法支援向量機);
7.樹狀模型與集成學習(決策樹建構與分支、決策樹修剪、拔靴集成、多模激發與隨機森林);
8.深度學習之類神經網路模型大全;
9.強化學習 – 從預測型AI、認知型AI到決策型AI。
 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
  主辦單位:
財團法人自強工業科學基金會
  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。
  • 優惠方案擇一使用。
  • 課程查詢或相關作業時程,請洽以下聯絡窗口。
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