本校近年整合跨院跨系、產學資源統整，積極培育人工智慧相關人才。因此善用學校院系及產業資源，並與學校長期配合之講師針對人工智慧相關課程規劃出Python機器學習應用實作班，並與講師確認訓練目標與能力指標、訓練課程大綱，安排符合課程之專業領域師資，透過人工智慧相關技術培訓電腦資訊產業人才。
知識：
機器學習主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法，從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測。機器學習已廣泛應用於商業智慧、行銷分析、電腦視覺、自然語言處理、醫學診斷、檢測信用卡詐騙、證券市場分析、語音和手寫辨識、遊戲和機器人等領域。
技能：
1.培養Python基礎及大數據分析的能力。
2.瞭解主要的機器學習模式以及機器學習專案的開發流程。
3.培養機器學習專案開發的程式撰寫能力，未來可應用於不同的專業領域。
課程大綱
1
Python程式語言：開發環境操作、變數、資料型態、運算子。
Python程式語言：資料容器、流程控制、函式、模組與套件。
04/12（日）
09:00-16:00，6 hr
詹明興
2
Python程式語言：檔案與例外處理，程式自動工作設定。
數據資料視覺化:Matplotlib。
04/19（日）
09:00-16:00，6 hr
詹明興
3
統測考場，停課一次。
04/26（日）
N/A
4
勞動節連假，停課一次。
05/03（日）
N/A
5
資料處理套件pandas之操作一(Sreies和DataFrame、索引和欄位、資料匯入及匯出、索引取值、資料刪除新增和複製)
資料處理套件pandas之操作二(連接DataFrame、DataFrame分組與套用函式、時間資料)。
05/10（日）
09:00-16:00，6 hr
詹明興
6
機器學習模型(監督式：分類、迴歸、時間序列。非監督式:關聯分析、分群、降維。)。
機器學習模型的開發流程(確認資料、資料預處理、選擇演算法、結果評估與調整)。
05/17（日）
09:00-16:00，6 hr
詹明興
7
機器學習演算法(邏輯斯迴歸、支援向量機、決策樹、隨機森林、XBoost、神經網路)。
機器學習Scikit-learn及tf.Keras套件實作。
05/24（日）
09:00-16:00，6 hr
詹明興
8
商業行銷AI化的案例實作一：銷售成交預測(分類模型)。
商業行銷AI化的案例實作二：銷量或來客數預測(迴歸模型)。
05/31（日）
09:00-16:00，6 hr
詹明興
9
商業行銷AI化的案例實作三：季節週期性變化預測(時間序列模型)。
商業行銷AI化的案例實作四：推薦商品提案(關聯分析模型) 商業行銷AI化的案例實作五：依據客群制定銷售策略(分群、降維模型)。
06/07（日）
09:00-16:00，6 hr
詹明興
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