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課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
https://softnshare.com/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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👉 公司希望資料科學人才具備什麼樣的能力?並且期待你能替公司解決什麼樣的問題?
👉 在面試的時候,主管們除了想看你會不會TensorFlow、Pytorch技術之外,還會想要希望資料科學人才要有怎樣的軟實力呢?
👉 資料科學人才在面試的時候常常遇到什麼資料科學專業問題呢?
一切答案皆在〈 AI資料科學家學程期中大聚 〉!
♦ 在線上學習的環境中,永遠需要多一點溫度
自從開辦了AI資料科學家學程後,我們期許自己能讓大家用最短的時間,達到最好的學習效益,不敢說變成資料科學領域高手,但至少能讓大家學會一技之長!
但在全線上的培訓模式下,學員跟老師間的互動僅於討論區或直播實作課中,在情感的交流上較少。
於是〈 AI資料科學家學程期中大聚 〉就此誕生~!
透過期中大聚,我們邀請老師們與學員們一同上線直播交流,不談技術與解題,著重分享「如何進行有效線上學習」、「資料科學人才面試常見問題」、「國外影像辨識案例」為主,並且頒發卓越學習獎給學習表現優秀的學員們,邀請學員們在這場交流聚會分享自己的學習心路歷程。
♦ 教學相長,聽聽得獎學員怎麼說
🏆 卓越學習獎-陳佳菁 學員感言:
「對於線上課程的講解非常清楚,學習上遇到問題老師與助教都蠻快可以進行解答!蠻享受這樣學習的旅程!」
🏆 卓越學習獎-陽明益 學員感言:
「學習的步調緊湊,也可以有比較具體的案例應用練習!」
期許大家在最糟的情境下,可以讓大家學會AI技術
在對的時機點,把自己的能量展現出來!
TibaMe!Just do it!
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2021/5/15-6/6~Python AI生醫影像辨識工程師
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★醫學影像分析與深度學習環境簡介
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也著手做了影像辨識的範例,辨識學校學生入口的四位數驗證碼。 本文所使用的Tensorflow 版本為1.13,已獲2.0 版本更新的小節可參考連結 ... ... <看更多>
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作業系統:s
Windows
問題類別:s
DL,CNN
使用工具:s
python,tensorflow,keras
問題內容:s
各位版上的學長姐大家好
小弟我想請教一下各位
關於學習物件分割、物件識別技術
會框出結果的那種
有沒有合適的工具書(影像分類我已經會)
可以麻煩提供小弟我出版社跟書名
感謝大家
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