Low Code/No Code AI機器學習最佳入門班

 開始日期:2022-01-03

 結束日期:2022-03-07

 名額:10人以上開班,以40人為原則,本組保留增額及不足額開班之權利

 課程費用:

報名費$500 學費為$10,800

 地點:同步遠距課程

 表格:簡章下載 | 報名表下載

 鏈接:線上報名

課程時間資訊

 課程開始日期:2022-01-03

 課程結束日期:2022-03-07

 報名開始日期:2021-11-29

 報名結束日期:2021-12-28

 上課週期:每週一上課

 上課時段:每週一晚間19:00~22:00,共計8週

 上課時數:24小時

課程簡介

本課程使用Open SourceKNIME Analytics Platform圖形化使用者介面的軟體操作,大幅降低想要學習機器學習的門檻。可以先將學習重心放在機器學習整體的流程設計,從不同的資料來源或是企業級的資料庫管理系統取得資料、進行一系列的資料轉換與篩選、透過簡單的探索式資料分析了解資料的統計量、處理特徵工程、進而模型訓練、與模型預測能力的評估、最後的模型佈署與使用。

學會機器學習的專業之後,要再邁向更專業的AI之路,可以反過來學習Python程式設計;如果只是想要將模型建立與模型預測,強化自身工作上的數據分析與預測,使用開放原始碼的KNIME Analytics Platform軟體是非常實用。

        由於採用圖形化使用者介面,透過滑鼠的drag & drop方式進行,可以暫時跳脫學習程式設計的漫漫之路,而將重心直接放在機器學習與資料的處理過程,是一個最佳且快速入門之路。

   本課程主要是針對沒有程式背景,而且想要直接學習AI機器學習者,特別精心設計的最佳入門課程。透過簡單的滑鼠drag & drop方式來學習機器學習,主要的目標與特色包括:

(1)    低程式碼/無程式碼(Low Code/No Code)

(2)    自助式(Self-Service)

(3)    視覺化設計(Visual Design)

(4)    專注於機器學習(Focus on ML)

(5)    開放原始碼(Open Source)

 

堂次

日期

課程大綱

1/3

KNIME Analytics Platform環境安裝

KNIME使用者介面的基本介紹

安裝與移除KNIME Extensions

認識不同的資料格式與編碼

資料匯入與基本操作

1/10

不同SQL資料庫的連線與JDBC中介軟體的介紹

DB ConnectionsDB Query ReaderDB ReaderDB Writer、…

不同資料庫之間的資料轉移

資料轉換與流程控制

1/17

介紹人工智慧(AI)、機器學習(ML)與深度學習(DL)是甚麼?

敘述性統計的認識

視覺化的統計圖表分析

從資料集來看隨機抽樣、系統抽樣與分層抽樣的差異

特徵工程(Feature Engineering)

資料集的分割(Partition)

 

1/24

簡單線性迴歸分析、複迴歸分析

迴歸分析的評估指標

模型訓練(Learner)與預測(Predictor)

2/7

羅吉斯回歸(Logistic Regression)與分類器

決策樹(Decision Tree)、支援向量機(SVM)

分類器的評估指標(Performance Metrics)

2/14

非監督式學習—集群分析(階層式、非階層式)

評估指標(Performance Metrics)與評估方法

2/21

集成式學習(Ensemble Learning)的介紹

隨機森林(Random Forest)XGBoost

交叉驗證(Cross Validation)

3/7

綜合練習

【本校保留視實際情形適當調整課程、時間及改變教學方式之權利】

 

【招生對象】

1. 有意邁向人工智慧的機器學習者
2. 文科生、商管生也能學的入門課程
3. 尚未學習Python程式設計,想要直接學習機器學習者
4. 想要增加職場競爭力者

【師資介紹】-- 陳祥輝老師
*現職:國立臺北大學統計學系兼任助理教授級專業人士
國立臺北大學大數據與智慧城市研究中心研究員
*學歷:臺北大學統計系碩士(畢)/元智大學資訊工程博士候選人(肄)
文化大學資訊管理學系碩士(畢)/文化大學應用數學系學士(畢)

*經歷:

★教學經歷23年

★業界經歷30年

*專長:

資料庫程式設計

Python程式設計 / 網路爬蟲

Java程式設計

商業智慧分析(BI, Business Intelligence)

機器學習(ML, Machine Learning)

Big Data (Python + Spark + Hadoop)

Python + GIS + PostGIS (PostgreSQL空間資料庫)

網路通訊協定(TCP/IP)

*證照:

AZ-900 : Microsoft Azure Fundamentals

DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure



報名資格

年滿18歳以上,熟練 Windows 作業系統的基本操作能力。

★學員需自備暢通網路、電腦設備(配置 Windows 10系統,具備可安裝軟體權限),隨身碟或是雲端空間的資料儲存空間至少10GB。

報名資訊

【報名方式】

1.線上報名:請至本組網站課程網頁進行線上報名。

2.通訊報名:請至課程網頁下載報名表並親簽個資提供同意書,傳真至02-2506-5364,

或掃描後mail至 sharon@mail.ntpu.edu.tw  周小姐收。

*報名期間:即日起至開課日前3天,額滿提前截止。

【繳費資訊】

*繳費方式:學費繳交以『ATM轉帳』為主或『金融機構臨櫃匯款』,恕無現金及信用卡繳納方式;若報名人數達開班標準,本組將以E-mail通知學員,給予個人專屬虛擬帳號進行繳費。

*優惠方案:

【學費與報名費之優惠,僅能擇一使用。報名時需主動告知優惠身分,並出示有效證明文件,若未事先告知或證明文件不全者,恕不折扣,亦不得在報名繳費後申請退差額】

1.符合下列條件者,可享本課程減免報名費 500 元:

(1) 臺北大學在校學生或校友本人。

(2) 曾經參加過本校推廣教育組課程之學員(需完成繳費)。

(3) 身心障礙人士(需出示身心障礙證明/鑑輔會證明)。

(4) 低收入戶(需檢附低收入戶證明)。

(5) 65歲以上長者(需檢附身分證件影本)。

(6) 本校在職教職員工眷屬(限父母、配偶、子女)。

(7) 本校退休教職員工本人。

(8) 持有榮民證或第二類退除役官兵權益卡。

(9) 報名者本人曾參加本課程說明會者。

2.符合下列條件者,學費優惠方式如下:

(1) 本校現職教職員工本人:學費75折。

(2) 本校在校學生本人:學費9折。

(3) 五人(含)以上團體報名繳費本課程者:學費85折。

(4) 三人(含)以上團體報名繳費本課程者:學費9折。

※一起團報者,若其中有人取消報名,須依實際繳費人數,重新計算優惠方式及應繳學費金額;再補足應繳差額學費後,方得入學。

(5)一人同時報名兩個以上課程者:學費95折

注意事項

【學員注意事項】★報名前務請詳閱!

1.本課程無補課機制,敬請學員報名後踴躍出席,以維護自身權益。

2.本課程採取同步遠距教學,若採遠距,原則上採用【Google Meet】軟體,必要時得視情況改用其他軟體;學員需自備暢通網路、電腦設備(配置 Windows 10系統,具備可安裝軟體權限),同學報名前先評估自身網路及資訊設備是否可使用後再進行報名;教師授課內容禁止錄音錄影,請嚴格遵守智慧財產權法相關規定,如涉及侵權行為,將依法辦理。

3.退費規定

(1)退費辦法依「專科以上學校推廣教育實施辦法第17條」規定。

(2)學員自報名繳費後至開課日前【111/1/3前】申請退費者,退還已繳學費九成。自開班上課之日起算未逾全期三分之一【111/1/17上課前】申請退費者,退還已繳學費之半數。開班上課時間已逾全期三分之一【111/1/17上課後】始申請退費者,不予退還。除未開班外,報名費200元概不退還。

(3)學員人數未滿10人時,本組得延期開課或停辦;如停辦該班次,本組悉數退還所繳費用,並請於原訂開課日後一週內辦理退費,逾期恕不受理。

(4)辦理退費時需繳附學費收據正本、身分證正反面影本及學員本人之郵局或銀行存摺封面影本,並填寫退費申請書,作業時間約需三至四週,僅得退入學員本人帳戶。

4.結業證明:本課程為非學分班,學員缺席率未超過全期三分之一者,將發給結業證明,不授予學位證書;證明僅保留半年,逾期付費申請

5.本課程如遇颱風、地震、天災等不可抗力因素,停課標準依據當日行政院人事行政總處公佈之臺北市停課公告,補課事宜將於停課日後下次上課時通知。

6.本組保留審核學員報名資格之權利,學員在修習期間如有不當行為或影響授課或其他學員之學習,經本組通知仍未改善者,得取消其修讀資格,且不予退費。

7.本簡章為預定課程、師資,本組保有變動權,必要時將依實際開課情形作適當調整。

8.【個人資料保護聲明】依據法務部頒佈「個人資料保護法之特定目的及個人資料之類別」,國立臺北大學進修暨推廣部推廣教育組蒐集您的個人資料之特定目的如下:040/行銷、109/教育或訓練行政、157/調查、統計與研究分析、158/學生(員)(含畢、結業生)資料管理、181/其他經營合於營業登記項目或組織章程所定之業務。

 9.請確定您已詳閱各注意事項,再進行報名手續,報名即表示同意遵守本組相關規定。本課程內容若有未盡事宜,本組保留隨時修改之權利,並公告於本組網站,恕不另行通知。

備註