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課程簡介
人工智慧簡介
- 人工智慧的歷史
- 定義和術語
- 人工智慧與人類智慧
- 未來趨勢和潛力
Machine Learning 基礎知識
- 機器學習的類型:有監督的、無監督的、強化的
- 關鍵 ML 演算法
- 機器學習工作流程:從數據收集到模型評估
Data Management
- 數據收集技術
- 數據清理和預處理
- 數據分析和可視化
人工智慧在實踐中
- 人工智慧應用案例研究
- 行業特定的 AI 解決方案
- 消費品中的人工智慧
倫理考量
- 人工智慧和工作崗位流離失所
- 人工智慧中的偏見和公平性
- 隱私和安全問題
- 人工智慧倫理的未來
實驗室專案
- Python 程式設計作業
- 使用真實數據集的數據分析專案
- 開發簡單的ML模型
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本程式設計概念
- 具有 Python 程式設計經驗
- 熟悉基礎統計學和數學
觀眾
- IT 專業人員
14 時間: