資料科學課程

智慧製造與生產線上的資料科學已額滿

智慧製造與生產線上的資料科學

資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題,本課程以製造現場為實證對象,從資料的視角來尋求改善的契機。在複雜的製造現場環境裡,存在著各式各樣的議題,諸如品質、成本、交期、創新、彈性等,需持續改善以提升公司核心競爭力。事實上,製造業在台灣經濟發展上也扮演著舉足輕重的角色,在製造業的轉型過程中,如何以資料科學的角度,整合自動化實務和管理經驗,導入方法論以達到智慧製造 (Intelligence Manufacturing) 的理想,相信是這個世代關注的焦點之一。
這門課程由國立成功大學資訊系暨製造所李家岩副教授主講,希望以深入淺出的方式,對製造資料科學作一整體性的介紹。課程專注於「問題本質的探索與觀念的釐清」,並輔以案例介紹工程資料分析時會遭遇的困難與挑戰。此外,對於機器學習或資料探勘強調的預測性分析 (Predictive Analytics),課程更進一步地延伸到處方性分析 (Prescriptive Analytics),以連結到管理者視角下,風險評估與決策制定的過程。希望透過課程內容,對製造現場資料分析的議題有全面性的瞭解,並帶給大家在未來繼續學習進階知識的基礎。
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機器人視覺與深度學習應用已額滿

機器人視覺與深度學習應用

自動車是怎麼樣理解周遭的環境的?谷歌到底是怎麼快速找出我要的照片?波士頓的警方是怎麼找到馬拉松爆炸嫌疑犯的?這些都是由分析大量的照片與影音資料而來的。而這些視訊資料,不但資料量大,由電腦判讀更是不易,因此需要的技術與工具也相當的廣泛,從一開始的資料清理與判讀、抽象化資料萃取,和後端的視訊資料庫索引建立與查找,每一項都是極大的研究課題。深度學習技術之演進,更將其與所需之運算能量推升到空前的境界。 在這一天的課程裡,我們集合了電腦視覺的概念簡介、多媒體資料的分類與檢索方式、深度學習於視訊資料的應用與挑戰、與加速這些技術的 GPU 平行算運算平台等,期由分析單筆視訊資料開始,深入淺出地引領您進入視訊資料的抽象美麗世界。最後的實作課程,並將介紹實際的應用例與實作所需之程式工具等,為理論與實務並重的安排。      
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手把手的深度學習實務已額滿

手把手的深度學習實務

深度學習 (Deep Learning) 是近年來備受重視的機器學習方法,現今許多語音與影像辨識的研究與應用,都基於深度學習的技術來完成。深度學習的工具不斷推陳出新,若你已經聽過這項技術,卻不知道該從何開始下手,這堂手把手的實務課程將會很適合你。 本課程利用六個小時的時間,介紹 Keras 這個熱門的深度學習工具,從最簡單的前饋類神經網路 (Feedforward Neural Network) 開始,用 Keras 加入各種訓練技巧 (Regularization, Early Stopping, Dropout) 以得到好的預測模型。亦介紹深度學習模型的另一個變形:捲積式類神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN),以完整的實務操作,讓你邁出成為深度學習訓練大師的第一步。    
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文字探勘者的入門心法已額滿

文字探勘者的入門心法

我們都知道資料探勘是資料科學中的基礎科目,這個科目總讓大部分的人有個錯覺:以為學了這門課以後,就可以從雜亂、巨大的資料中抽取出有意義的知識。然而實際上,即使上完了資料探勘課卻仍然發現資料往往混亂、難以著手,無法真正從透過資料探勘技術得到有價值的知識。 為甚麼?大部份的資料探勘或機器學習方法其實都是利用數值資料,文字資料要分析、整理往往要經過許多前處理,才有可能挖掘文字中的深層知識,即使是同一批文字資料,透過不同處理方式能得到的資訊常常差異甚大。本課程的目的在引領資料工作者:分析、整理原始文字資料,針對文字、與待解問題的特性,找到適合的轉換方式,進而可以利用資料探勘技術,找出有價值的知識。
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統計學家教你穩紮穩打 R 語言資料分析已額滿

統計學家教你穩紮穩打 R 語言資料分析

資料科學是綜合統計學、資訊科學及領域知識的一門新興學科。因此,要成為一名資料科學家,對統計當然要有基本的認識。舉凡日常的機率統計問題,例如:算機率值,統計參數估計,假設檢定及模型配適等等,除了需要理論証明推導之外,也需以程式做數值的模擬與驗証。而 R 語言正是研究者分析資料及執行統計模擬不可或缺的工具。也因為 R 軟體具有豐富的統計套件,也成為資料科學領域裡最受歡迎的程式語言之一。 本課程由統計學家教您用 R 進行資料處理、呈現及統計分析。從第一天 R 的基礎 + 進階 (資料輸出輸入及處理、統計圖形、機率分佈、假設檢定、變異數分析、模擬統計模型與迴歸分析) 到第二天的統計分析方法應用(探索式資料分析、資料探勘案例研究),除了著重在方法理論的講述、假設及觀念的闡釋,同時也強調實際 R 程式撰寫操作,希望藉由本課程之訓練,奠定學員 R 程式撰寫及資料統計分析的基礎,並具有判斷不同狀況該用什麼不同的統計方法的數據能力。    
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一天搞懂對話機器人已額滿

一天搞懂對話機器人

智慧對話機器人 (Intelligent Conversational Bot) 是人工智慧領域中近年來備受重視的一支,各個公司及個人都嘗試著架構專屬的聊天機器人 (ChatBot)。然而,聊天機器人的功能不僅僅侷限於聊天,能夠以對話的方式來協助人類完成各式各樣目標才是我們真正想要的人工智慧。聽完以後覺得心癢癢的,想要趕快建立一個自己的對話機器人,卻不知要從何下手學習,以及不知道要如何實作,那這門課就是你所需要的。 這門課程將由臺大資訊系陳縕儂教授利用短短的一天議程簡介對話系統,包含對話系統的基礎理論及架構、每個元件中如何實作、及對話系統近期的發展及趨勢。無論你是否有相關的經驗,都可以在這門課中有所收穫。
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深入淺出深度學習 (Dive into Deep Learning)已額滿

深入淺出深度學習 (Dive into Deep Learning)

深度學習 (Deep Learning) 是機器學習 (Machine Learning) 中近年來備受重視的一支,深度學習根源於類神經網路 (Artificial Neural Network) 模型,但今日深度學習的技術和它的前身已截然不同,目前最好的語音辨識和影像辨識系統都是以深度學習技術來完成。 你可能在很多不同的場合聽過各種用深度學習做出的驚人應用 (例如:最近紅遍大街小巷的 AlphaGo),聽完以後覺得心癢癢的,想要趕快使用這項強大的技術,卻不知要從何下手學習,以及不知道要如何應用深度學習於各式應用上,那這門課就是你所需要的。 這門課程將由臺大資訊系陳縕儂教授利用短短的一天議程簡介機器學習及深度學習,包含深度學習基礎理論、模型各種變形、及深度學習應用的發展及趨勢。本課程希望幫助大家不只能了解深度學習,也可以了解如何應用深度學習於實際的應用問題上。無論是從未嘗試過深度學習的新手,還是已經有一點經驗想更深入了解,都可以在這門課中有所收穫。
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給軟體工程師的不廢話 R 語言精要班已額滿

給軟體工程師的不廢話 R 語言精要班

在這個資料科學蔚為風潮的年代,身為一個對新技術充滿好奇的攻城獅,自然會想要擴充自己的武器庫,學習嶄新的資料分析工具;而 R 語言,一個由統計學家專門為了資料探索與分析所開發的腳本語言,具有龐大的開源社群支持以及琳瑯滿目、數以萬計的各式套件,正是當今學習資料科學相關工具的首選。 然而,R 語言的設計邏輯與一般的程式語言不同,工程師們過去學習程式語言的經驗,往往造成學習 R 語言的障礙,本課程將從 R 語言的基礎開始,讓同學們從課堂講解以及互動式上機課程中,得以徹底理解 R 語言的核心概念與精要,學習如何利用 R 語言問資料問題,並且從資料分析的角度撰寫效率良好同時具有高度可讀性的 R 語言代碼。  
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實戰 D3.js — 最熱門的互動資料視覺化技術已額滿

實戰 D3.js — 最熱門的互動資料視覺化技術

D3.js 立基於網頁技術、並從設計的核心納入互動、即時等概念,可說是當代最先進的一組視覺化工具。這個課程將從 D3.js 4.4 的基本資料模型開始到各種視覺化元件與布局模組,以穿插實作的方式帶領學員實際做出各種圖表,包含從基本的長條圖、圓餅圖、到泡泡圖、樹狀圖等複雜圖表,同時也將說明使用 D3.js 時常見的陷阱與不易理解的部份。
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使用 R 語言建立自己的演算法交易事業已額滿

使用 R 語言建立自己的演算法交易事業

我們希望藉由近幾年資料科學的興起,推廣正確的金融交易知識,包括金融資料分析與建立自己的演算法交易事業。自己的策略自己做,自己的風險自己控,自己的部位自己顧。在本課程裡,1 就是 1,2 就是 2,40 就是 40 (事實),沒有怪力亂神,沒有定義不清,一切的一切,統計說話,數據說話!本課程與上一課程 (用 R 輕鬆做交易策略分析及自動下單) 部分重覆,本次除針對理論做更深入講解,亦增加股票、期貨、選擇權開發實務分享。
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資料視覺化之理論、賞析與實作已額滿

資料視覺化之理論、賞析與實作

這個課程目標是教授『人怎麼看資料』,『怎麼把資料給人看』兩大主題。 這個課程濃縮了康教授在臺大所開設的『資料視覺化』課程的精華,總共包含賞析、理論、設計與實作四節課程。在賞析課程中,他將解析經典的案例,從案例中培養出資料視覺設計師的眼光,懂得看到設計下面的精妙。第二節課是理論課,他將介紹心理學中相關的研究發現,解釋人類的視覺系統是接收資與理解資訊得流程,並內化這些心理學理論,成為資料視覺化設計的基礎。第三節課是設計方法,他會具體說明如何從資料維度與資料特性,發展好資料視覺化方法,達到解決問題的目的。課程最後,康教授將介紹他使用各類資料視覺化的工具的經驗,包含 Tableau, Processing, D3.js, PowerBI 等,也將展示他和他的學生所開發的實務案例。 本課程是高階的課程,適合有處理資料經驗,需要做重要決策的專業人員。本課程將提升資料呈現的品質,幫助決策者快速地從複雜資料中,接收、判讀、發現關鍵問題。本課程也同時幫助跨領域的溝通,能以圖像式的方式,說明、探索與分析資料背後的意義,提昇溝通的效率與品質。  
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機器學習速遊 (Quick Tour of Machine Learning)已額滿

機器學習速遊 (Quick Tour of Machine Learning)

機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步,近年來已廣泛應用於資料探勘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA 序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。它已成為資料科學的基礎學科之一,為任何資料科學家必備的工具。 這門課程將由 Appier 首席資料科學家林軒田利用短短的六個小時,快速地帶大家探索機器學習的基石、介紹核心的模型及一些熱門的技法,希望幫助大家有效率而紮實地了解這個領域,以妥善地使用各式機器學習的工具。此課程適合所有希望開始運用資料的資料分析者,推薦給所有有志於資料分析領域的資料科學愛好者。    
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