從預測分析實例探討機器AI學習
針對巨量資料分析領域中較重要的演算法進行原理介紹，以分類及預測應用作實例介紹。
本課程係針對巨量資料分析領域，提供一個概要式的原理及應用剖析，課程中除針對巨量資料分析領域中較重要的演算法進行原理介紹外，並將以分類及預測應用作實例介紹。希望以深入淺出之方式，帶領有興趣之人士進入巨量資料分析的殿堂。
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課程介紹
*本課程歡迎企業包班~請來電洽詢 課程承辦人徐小姐、李小姐02-23701111#309、316
從預測分析實例探討機器AI學習
■課程簡介
本課程係針對巨量資料分析領域，提供一個概要式的原理及應用剖析，課程中除針對巨量資料分析領域中較重要的演算法進行原理介紹外，並將以分類及預測應用作實例介紹。希望以深入淺出之方式，帶領有興趣之人士進入巨量資料分析的殿堂。
■課程大綱
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時段 |
主題 |
綱要 |
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09:00-09:50 |
統計式及人工智慧式的巨量資料應用 |
l 統計式巨量資料分析方法 l 人工智慧式巨量資料分析方法 l 巨量資料應用介紹 |
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09:50-10:50 |
非監督式機器學習演算法介紹 |
l K-means方法介紹 l Fuzzy C-means方法介紹 l SOM方法介紹 |
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11:00-12:00 |
監督式機器學習演算法介紹 |
l 決策樹方法介紹 l 類神經方法介紹 l 支持向量機(SVM) 方法介紹 |
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13:00-14:00 |
SVM開發環境介紹 |
l 開發環境之設定流程說明 l 建模流程說明 l 最佳化參數選擇流程說明 |
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14:10-15:30 |
SVM於分類應用之實例介紹 |
應用SVM方法於特定商品之潛在客戶資料探勘之實例說明 |
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15:40-17:00 |
SVM於預測應用之實例介紹 |
應用SVM方法於用電及用水需求預測之實例說明 |
■課程目標
學習資料分群方法、分類方法以及迴歸方法運用實務。
■培訓對象
資料探勘分析人員、資料預測分析人員、機器學習應用人員。
■先備知識
圖型識別(Pattern Recognition)以及基本統計學等相關知識。
■課程日期
106/10/26(四)，09：00～17：00（7hrs）
■上課地點
工研院產業學院 台北學習中心。實際地點依上課通知為準!
■ 課程聯絡人
(02)2370-1111 分機316李小姐、分機309徐小姐
講師簡介
林 講師
現 職：工業技術研究院
專 長：巨量能源資訊分析、機器學習式電力負載需求預測技術開發、智慧節能控制、智慧家庭系統開發、智慧家電應用層通訊協定標準制、應用資通訊技術之智慧型能源管理系統技術開發
課程費用資訊
●個人定價：3,600元(每人)
●優惠方案：
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優惠方案 |
優惠價格(每人) |
早鳥10/5前繳費享優惠 |
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相約雙人同行 |
3,240元 |
3,040元 |
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三人報名 |
3,060元 |
2,860元 |
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五人呼朋引伴 |
2,880元 |
2,680元 |
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※ 團體定義：同時或相約報名參加，不限於相同單位 ※ 請於開課日期前 10 天完成繳費 |
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貼心提醒
■材料相關課程推薦
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序 |
課 程 名 稱 |
時數 |
開課日期 |
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1 |
6 |
9/27 |
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2 |
6 |
10/25 |
■其他相關課程推薦
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序 |
課 程 名 稱 |
時數 |
開課日期 |
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1. |
12 |
9/7、9/8 |
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2.. |
24 |
9/22、9/29 10/13、10/20 |
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3. |
12 |
10/18、10/19 |
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4. |
7 |
10/19 |
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5. |
21 |
10/20、10/26、10/27 |
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6. |
28 |
10/19、10/20 10/26、10/27 |
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7. |
7 |
10/26 |
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8. |
6 |
11/2 |
■Android系列課程推薦
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序 |
課 程 名 稱 |
時數 |
開課日期 |
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1. |
28 |
12/14~12/22 |
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2 |
14 |
12/14、12/15 |
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3 |
14 |
12/21、12/22 |
■齒輪系列課程推薦
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單 元 |
課 程 名 稱 |
時數 |
開課日期 |
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24 |
9/15~10/27 |
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一 |
6 |
9/15 |
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二 |
6 |
9/29 |
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三 |
6 |
10/13 |
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四 |
6 |
10/27 |
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產業學院緣起
依據行政院「挑戰2008：國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫，首重產業科技人才的效能。
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