自強課程

課程名稱

【竹科管理局線上補助課程】資料與智慧決策實戰(實作) 熱烈招生中全線上

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　🥇園區內：2,000元/人。
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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： (以下費用已由竹科管理局補助80%)

5000元 (科學園區廠商優惠價格需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

科學園區廠商優惠價： 4000 元(★繳費完成才算報名成功喔★)

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:

國家科學及技術委員會新竹科學園區管理局

執行單位：

財團法人自強工業科學基金會