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The group was led by Dr. James C. Liao, President of Academia Sinica, H.T. Kung, William H. Gates professor of computer science at Harvard University and the late Dr. Sheng-Wei Chen, AIA founder and former CEO. The group recognized that urgent steps needed to be taken to transform Taiwan’s industries.</p>\r\n\r\n    <figure style=\"margin:0;\" class=\"imgabout01\"><img src=\"/img/2022/about-1.webp\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"><!--<figcaption>Figure 1.AIA graduation group photo</figcaption>--></figure>\r\n    \r\n    <!--[figg hidecap=1 class=\"imgabout01\" src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab01.jpg\" alt=\"Taiwan AI Academy (AIA)\"][/figg]-->\r\n    <p>\r\n    Faced with fierce global competition, a solid AI approach was needed to form the foundation of Taiwan’s AI strategy. To properly take advantage of the opportunities and tackle the challenges brought about by AI, it was imperative that Taiwan formulates a positive outlook based on its core values and strategic approach. Against this backdrop, the group decided it was important to begin with promoting the development and deployment of AI across Taiwan’s industries.</p>\r\n\r\n    <p>The group also identified four key challenges for AI adoption, namely:</p>\r\n    \r\n    <ol style=\"margin-left:1em;\">\r\n    <li>Talent gap in tight AI labor market</li>\r\n    <li>Shortage of model AI implementation case studies</li>\r\n    <li>Lack of AI solution providers</li>\r\n    <li>Insufficient academic research in AI</li>\r\n    </ol>\r\n    <br>\r\n    <!--[figg hidecap=1 src=\"/img/2022/about-2.webp\" alt=\"AIA courses Opening\"][/figg]-->\r\n    <figure style=\"margin:0;\" class=\"imgabout01\"><img src=\"/img/2022/about-2.webp\" alt=\"AIA Taipei Main Campus\"></figure>\r\n    \r\n    \r\n    <p>With the clear goals of meeting industry demand and tackling the challenges, AIA was established in 2018.</p>\r\n    \r\n    <p>AIA has a problem-solving and project-oriented approach for its industry-academic collaboration. Experience tells us that as long as problems can be clearly identified and defined, with the right existing data, a viable solution can be formulated within three months. Industry experts can easily identify issues within their respective fields, the next step is to empower domain experts from various fields, such as chemical engineering, architecture, finance, and medicine, to master machine learning and deep learning skill sets through intensive training programs. AIA envisions a future where domain professionals can utilize AI in their fields and propel industries to new heights.</p>\r\n    \r\n    <p>To achieve such vision, the AIA offers training programs, industry meetups and alumni sessions.</p>\r\n\r\n    <p>The four-month training programs are designed for industry professionals, with the goal of nurturing future AI talents. There are several courses being offered, but the two most popular courses are specifically designed for engineers and business managers respectively. The engineer training course is focused on computer science skills, specifically AI skill sets. Meanwhile, the business manager training course offers AI-domain knowledge. In this course, business managers learn how to apply AI within their domains, and the potential benefit that AI can bring.</p>\r\n    \r\n    <p>Meanwhile, industry meetups and alumni sessions serve as an exchange platform for industry, government and university interdisciplinary leaders. Such a platform also offers opportunities for networking, talent discovery and resource sharing.</p>\r\n    \r\n    <p>The combination of intensive training and open exchange platform creates the appropriate environment for AI development, and can better fill the gap between industry and academia.</p>\r\n    \r\n    <style=\"margin:0;\" class=\"imgabout01\"><img src=\"/img/2022/about-3.webp\" alt=\"AIA-AIGC-Photo\"></figure>\r\n    <!--[figg hidecap=1 src=\"/wp-content/uploads/2021/06/ab03.png\" alt=\"AIA icon\"][/figg]-->\r\n    \r\n    <p>Today, AIA has become a renowned program in Taiwan, devoted to nurturing AI talents for the industries. In just three years, AIA has trained more than 7,500 AI-solution professionals for 1700+ companies across 15 industries, capable of combining their domain know-how with AI techniques. AIA has created an AI implementation momentum within the industries. We look forward to seeing a future where professionals across fields can solve problems in their domains through the assistance of AI, thereby taking industries to new heights.</p>\r\n\r\n    <p>The role of the Academy will surely evolve and adapt to new AI technology development and changes in corporate demand. It is hoped that through our platform, and the continued joined efforts from all disciplines, Taiwan will build a stronger talent pool, and be ready to promote AI as an opportunity for businesses to create more value. The AIA will continue to help companies leverage AI through talent cultivation, technical exchanges, project consulting, new-generation coaching, and industry transformation.</p>\r\n    \r\n    \r\n</div>','About Us','','publish','closed','closed','','about','','','2023-04-29 17:39:17','2023-04-29 09:39:17','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=12',0,'page','',0),(14,1,'2017-10-30 14:05:41','2017-10-30 06:05:41','','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2017-10-30 14:05:41','2017-10-30 06:05:41','',12,'http://aiacademy.dev/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(15,1,'2017-10-30 14:06:07','2017-10-30 06:06:07','<h1 style=text-align:left>宗旨</h1>[space h=16]<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p><h1 style=text-align:left>目標</h1>[space h=16]<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','台灣人工智慧學校願景與使命','','publish','closed','closed','','vision','','','2021-04-21 22:30:35','2021-04-21 14:30:35','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=15',0,'page','',0),(17,1,'2017-10-30 14:06:07','2017-10-30 06:06:07','','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-10-30 14:06:07','2017-10-30 06:06:07','',15,'http://aiacademy.dev/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(18,1,'2017-10-30 14:07:11','2017-10-30 06:07:11','','組織架構','','publish','closed','closed','','organization','','','2018-03-05 08:37:48','2018-03-05 00:37:48','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=18',0,'page','',0),(20,1,'2017-10-30 14:06:49','2017-10-30 06:06:49','','組織架構','','inherit','closed','closed','','18-revision-v1','','','2017-10-30 14:06:49','2017-10-30 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no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 05 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]','技術領袖培訓班第一期招生簡章','','publish','closed','closed','','admission-tech1','','','2019-07-18 10:01:37','2019-07-18 02:01:37','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=26',318,'post','',0),(28,1,'2017-10-30 14:09:13','2017-10-30 06:09:13','','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-10-30 14:09:13','2017-10-30 06:09:13','',26,'http://aiacademy.dev/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(29,1,'2017-10-30 14:09:40','2017-10-30 06:09:40','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n[timeline]2017/11/10<a href=/registration/>開放報名</a>`2017/12/04報名截止日`2017/12/11複試名單公布`2017/12/16複試者進行現場<a href=\"/faq#exam\">筆試</a>`2017/12/25錄取名單公布`2018/01/28<a href=/curriculum/>學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/img/reg.png\" alt=\"報名表格部分預覽圖\" /></a>\r\n<div style=\"text-align: center; margin-top: 30px;\">[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]<div style=height:20px></div><a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>','技術領袖培訓班第一期報名表格','','publish','closed','closed','','registration-tech1','','','2018-01-25 18:17:15','2018-01-25 10:17:15','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=29',0,'page','',0),(31,1,'2017-10-30 14:09:40','2017-10-30 06:09:40','','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-10-30 14:09:40','2017-10-30 06:09:40','',29,'http://aiacademy.dev/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(32,1,'2017-10-30 14:10:32','2017-10-30 06:10:32','<p><br></p>\r\n<p><strong>技術領袖培訓班 / 經理人週末研修班 退費說明</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">退學 \\ 退費時間</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">學費退還金額</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">註冊截止日（含當日）前，提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">收取新台幣300元行政處理費，餘額退回學員帳戶。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<!--[space h=30][aia_sub_page_title]本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 14 元匯費。[/aia_sub_page_title]-->\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「註冊截止日」、「實際開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所提「實際開課日」為當期開學典禮當日。</li>\r\n 	<!--li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li-->\r\n 	<!--li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li-->\r\n</ol>\r\n<p><br></p>\r\n','退費辦法','','publish','closed','closed','','refund','','','2021-05-08 11:28:54','2021-05-08 03:28:54','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=32',0,'page','',0),(34,1,'2017-10-30 14:10:12','2017-10-30 06:10:12','','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-10-30 14:10:12','2017-10-30 06:10:12','',32,'http://aiacademy.dev/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(41,1,'2017-10-30 14:12:23','2017-10-30 06:12:23','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定[/aia_page_title]\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：<br>\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。<br>\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其結業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰<br>\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。<br>\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。<br>\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。<br>\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與結業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有舞弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','publish','closed','closed','','certificate-rule','','','2017-12-15 16:50:19','2017-12-15 08:50:19','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=41',0,'page','',0),(43,1,'2017-10-30 14:12:23','2017-10-30 06:12:23','','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-10-30 14:12:23','2017-10-30 06:12:23','',41,'http://aiacademy.dev/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(44,1,'2017-10-30 14:14:06','2017-10-30 06:14:06','[list1layout]本校技術領域培訓班學員出席依本辦法辦理之。\r\n`學員應在每日上課、下課時以學員識別證進行簽到及簽退。\r\n`學員缺席達十分之一上課時數者，不予發給結業證書。\r\n`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入缺席時數。[/list1layout]\r\n\r\n依據台灣人工智慧學校依據學員出席辦法第四條，若學員有特殊專案申請需求，請填妥表單並上傳證明文件，經學校核可後方可不計入缺席時數 。 <a href=\"http://class.aiacademy.tw/enter_logs/holiday/student_holiday.php\">http://class.aiacademy.tw/enter_logs/holiday/student_holiday.php</a>','台灣人工智慧學校技術領域培訓班學員出席辦法','','publish','closed','closed','','presence-rule-tech','','','2019-08-10 14:07:32','2019-08-10 06:07:32','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=44',0,'page','',0),(46,1,'2017-10-30 14:12:40','2017-10-30 06:12:40','','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-10-30 14:12:40','2017-10-30 06:12:40','',44,'http://aiacademy.dev/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(47,1,'2017-10-30 14:14:28','2017-10-30 06:14:28','','產業連結','','publish','closed','closed','','connection','','','2017-10-30 14:21:37','2017-10-30 06:21:37','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=47',0,'page','',0),(49,1,'2017-10-30 14:14:15','2017-10-30 06:14:15','','產業連結','','inherit','closed','closed','','47-revision-v1','','','2017-10-30 14:14:15','2017-10-30 06:14:15','',47,'http://aiacademy.dev/47-revision-v1/',0,'revision','',0),(50,1,'2017-10-30 14:14:51','2017-10-30 06:14:51','[aia_page_title]成為學術夥伴[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"台灣人工智慧學校徵求學術夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術夥伴。\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"學術夥伴之權益：\"]\r\n<div class=aitblwrap>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\"></th>\r\n<th width=\"300\">學術夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\r\n<td width=\"177\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">成果報告</th>\r\n<td width=\"177\">有條件的公開發表<span style=\"font-size: medium;\"><sup>1</sup></span>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></th>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=\"ol_under_tbl\">\r\n<li>學術夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n</div>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\"](一) 以人工智慧技術解決實務問題<br>學術夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section_end]\r\n[word_section no=5 title=\"收費標準：\"]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"技術轉移：\"]學術夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。[/word_section][word_section links=\"hi@aiacademy.tw:mailto:hi@aiacademy.tw\" no=8 title=\"欲加入本校學術夥伴計畫，歡迎來信 hi@aiacademy.tw 洽詢。\"][/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n<p>\r\n<p>\r\n[aia_page_title]學術夥伴[/aia_page_title]\r\n[partner_alike_iconbox]\r\n[space h=20]','學術夥伴','','publish','closed','closed','','corporate-partner','','','2019-09-10 15:27:25','2019-09-10 07:27:25','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=50',0,'page','',0),(52,1,'2017-10-30 14:14:39','2017-10-30 06:14:39','','加入企業會員','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-10-30 14:14:39','2017-10-30 06:14:39','',50,'http://aiacademy.dev/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(53,1,'2017-10-30 14:16:23','2017-10-30 06:16:23','<p>台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。</p><p>加入方式有以下兩種：</p><p>(一)、加入本校的企業夥伴計畫，除就業媒合活動的參與，亦擁有與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。</p><p>(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。</p><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見<a href=\"/corporate-partner/\">夥伴計畫</a>說明。若您計畫謹以贊助形式參與就業媒合活動，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','private','closed','closed','','job-fair','','','2018-12-24 12:33:54','2018-12-24 04:33:54','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=53',0,'page','',0),(55,1,'2017-10-30 14:15:01','2017-10-30 06:15:01','','畢業生媒合','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-10-30 14:15:01','2017-10-30 06:15:01','',53,'http://aiacademy.dev/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(56,1,'2017-10-30 14:16:42','2017-10-30 06:16:42','','校友會','','private','closed','closed','','alumni','','','2017-11-08 15:59:24','2017-11-08 07:59:24','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=56',0,'page','',0),(58,1,'2017-10-30 14:16:36','2017-10-30 06:16:36','','校友會','','inherit','closed','closed','','56-revision-v1','','','2017-10-30 14:16:36','2017-10-30 06:16:36','',56,'http://aiacademy.dev/56-revision-v1/',0,'revision','',0),(59,1,'2017-10-30 14:17:00','2017-10-30 06:17:00','[aia_page_title]支持我們[/aia_page_title]<p>台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！</p><p>科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。</p><p>台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p><p>台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。</p><p>若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。</p><p/>\r\n','支持我們','','publish','closed','closed','','support-us','','','2018-06-24 15:13:11','2018-06-24 07:13:11','',0,'http://aiacademy.dev/?page_id=59',0,'page','',0),(61,1,'2017-10-30 14:16:52','2017-10-30 06:16:52','','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-10-30 14:16:52','2017-10-30 06:16:52','',59,'http://aiacademy.dev/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(65,1,'2017-10-30 14:19:42','2017-10-30 06:19:42',' ','','','publish','closed','closed','','65','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.dev/?p=65',1,'nav_menu_item','',0),(66,1,'2017-10-30 14:19:43','2017-10-30 06:19:43',' ','','','publish','closed','closed','','66','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.dev/?p=66',2,'nav_menu_item','',0),(67,1,'2017-10-30 14:19:43','2017-10-30 06:19:43',' ','','','publish','closed','closed','','67','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.dev/?p=67',4,'nav_menu_item','',0),(71,1,'2017-10-30 14:19:44','2017-10-30 06:19:44',' 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title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\n[word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\n[word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\n[word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\n[word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\n[word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-autosave-v1','','','2017-11-03 16:42:44','2017-11-03 08:42:44','',26,'http://aiacademy.tw/26-autosave-v1/',0,'revision','',0),(86,1,'2017-11-01 11:40:59','2017-11-01 03:40:59','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-01 11:40:59','2017-11-01 03:40:59','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(87,1,'2017-11-01 11:58:20','2017-11-01 03:58:20','[word_section_wrap]\r\n[word_section title=\"xxxx\"]content1`content2[/word_section]\r\n[word_section 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期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-autosave-v1','','','2017-11-02 16:37:25','2017-11-02 08:37:25','',41,'http://aiacademy.tw/41-autosave-v1/',0,'revision','',0),(92,1,'2017-11-01 12:43:05','2017-11-01 04:43:05','[word_section_start][word_section no=1 title=\"xxxx\"]content1`content2[/word_section][word_section no=2 title=\"xxxx2\"]content1`content2[/word_section][word_section_end]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-01 12:43:05','2017-11-01 04:43:05','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(93,1,'2017-11-01 12:50:57','2017-11-01 04:50:57','[word_section_start][/word_section_start][word_section no=1 title=\"xxxx\"]content1`content2[/word_section][word_section no=2 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延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]放榜日期：106 年12月25日（星期一）17：00。`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於本校網站，網址：&lt;a href=\"http://aiacademy.tw/ target=\"_blank\"\"&gt;http://aiacademy.tw/&lt;/a&gt;。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：領袖種子班 - 學雜費 48,000元整（單元：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 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title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年12月25日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於本校網站，網址：<a href=\"http://aiacademy.tw/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">http://aiacademy.tw/</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：領袖種子班 - 學雜費 48,000元整（單元：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-01 16:11:24','2017-11-01 08:11:24','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(104,1,'2017-11-01 17:11:52','2017-11-01 09:11:52','<h2 style=\"text-align: center;\"><strong style=font-size:18px>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：自 107 年 1 月 28 日至 4 月 28 日，共13周。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「入學大學同等學力認定標準」者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及 E-mail 應正確，否則無法通知而致 延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年12月25日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於本校網站，網址：<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">/</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：領袖種子班 - 學雜費 48,000元整（單元：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-01 17:11:52','2017-11-01 09:11:52','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(107,2,'2017-11-01 17:38:54','2017-11-01 09:38:54','<h2 style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 18px;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：自 107 年 1 月 28 日至 4 月 28 日，共13周。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「入學大學同等學力認定標準」者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及 E-mail 應正確，否則無法通知而致 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延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於本校網站，網址：<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">/</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單元：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 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延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單元：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/11/001.docx\">點此下載招生簡章</a>','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-01 17:45:00','2017-11-01 09:45:00','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(112,2,'2017-11-01 17:45:31','2017-11-01 09:45:31','<h2 style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 18px;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：自 107 年 1 月 28 日至 4 月 28 日，共13周。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「入學大學同等學力認定標準」者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及 E-mail 應正確，否則無法通知而致 延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單元：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/11/001.docx\">點此下載招生簡章</a>','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-01 17:45:31','2017-11-01 09:45:31','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(114,2,'2017-11-01 17:59:14','2017-11-01 09:59:14','<h2 style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 18px;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：自 107 年 1 月 28 日至 4 月 28 日，共13周。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「入學大學同等學力認定標準」者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及 E-mail 應正確，否則無法通知而致 延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單元：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/11/001.pdf\">點此下載招生簡章</a>','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-01 17:59:14','2017-11-01 09:59:14','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(115,1,'2017-11-01 18:04:09','2017-11-01 10:04:09','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-01 18:04:09','2017-11-01 10:04:09','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(116,2,'2017-11-02 10:12:44','2017-11-02 02:12:44','<h2 style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 18px;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自107年1月28日起，至4月28日止，共13周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：180名\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`(二)	考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"<strong>報名方式：本項招生採網路報名，請於期限前上網填寫報名資料，應上傳或繳交資料不齊或不符要求者，視同未報名。</strong>\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 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title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/11/人工智慧學校招生簡章.pdf\">點此下載招生簡章</a>','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-02 14:48:21','2017-11-02 06:48:21','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(120,2,'2017-11-02 14:50:46','2017-11-02 06:50:46','<h2 style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 18px;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/11/人工智慧學校招生簡章.pdf\" target=\"_blank\">點此下載招生簡章</a>','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-02 14:50:46','2017-11-02 06:50:46','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(122,2,'2017-11-02 14:53:59','2017-11-02 06:53:59','<h2 style=\"text-align: center;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</h2>\r\n第1條 經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(1) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(2) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。\r\n第2條 新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。\r\n第3條 本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(1) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(2) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(3) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(4) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。\r\n第4條 期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。\r\n第5條 期末考試不及格者，不授與畢業證書。\r\n第6條 期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。\r\n第7條 學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。\r\n第8條 學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-02 14:53:59','2017-11-02 06:53:59','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(124,2,'2017-11-02 15:01:57','2017-11-02 07:01:57','<p style=\"text-align: left;\"></p>\r\n\r\n<table class=\" alignleft\" style=\"width: 954px;\" border=\"0\" width=\"954\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px; height: 44px;\">\r\n<p align=\"right\">收費項目</p>\r\n<p style=\"margin-left: 12.85pt;\">退學 / 退費時間</p>\r\n</td>\r\n<td style=\"width: 477px; height: 44px;\">\r\n<p align=\"center\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費</p>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">註冊截止日 (含當日) 前</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">免繳費，學雜費已繳費者全額退費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">備註：</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px; height: 38px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"2\">本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"3\">本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"4\">其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<div style=\"clear: both; text-align: left;\"></div>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 15:01:57','2017-11-02 07:01:57','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(125,2,'2017-11-02 17:05:51','2017-11-02 09:05:51','<pre><strong>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</strong></pre>\r\n[list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日 (含) 以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日 (含) 以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-autosave-v1','','','2017-11-02 17:05:51','2017-11-02 09:05:51','',44,'http://aiacademy.tw/44-autosave-v1/',0,'revision','',0),(126,2,'2017-11-02 15:07:33','2017-11-02 07:07:33','<h2>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h2>\r\n第1條 本校學生請假依本辦法辦理之。\r\n第2條 學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。\r\n第3條 學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日 (含) 以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。\r\n第4條 學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日 (含) 以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。\r\n第5條 學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。\r\n第6條 一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。\r\n第7條 學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。\r\n第8條 經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-02 15:07:33','2017-11-02 07:07:33','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(127,1,'2017-11-02 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學生退學退費標準表</strong>\r\n<table class=\" alignleft\" style=\"width: 954px;\" border=\"0\" width=\"954\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px; height: 44px;\">\r\n<p align=\"right\">收費項目</p>\r\n<p style=\"margin-left: 12.85pt;\">退學 / 退費時間</p>\r\n</td>\r\n<td style=\"width: 477px; height: 44px;\">\r\n<p align=\"center\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費</p>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">註冊截止日 (含當日) 前</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">免繳費，學雜費已繳費者全額退費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">備註：</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px; height: 38px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"2\">本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"3\">本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"4\">其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 15:27:39','2017-11-02 07:27:39','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(130,1,'2017-11-02 15:57:52','2017-11-02 07:57:52','[list1layout]contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 contet1 `content2 content2content2 content2content2 content2content2 content2content2 content2content2 content2content2 content2`content3 content3content3 content3content3 content3content3 content3content3 content3content3 content3content3 content3content3 content3[/list1layout]','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2017-11-02 15:57:52','2017-11-02 07:57:52','',12,'http://aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(131,2,'2017-11-02 16:32:03','2017-11-02 08:32:03','<pre style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</strong></pre>\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：&lt;/br&gt;(1) 未於規定日期辦理註冊手續者。&lt;/br&gt;(2) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰&lt;/br&gt;(1) 日常考查：由教師隨時舉行之。&lt;br&gt;(2) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。&lt;/br&gt;(3) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。&lt;/br&gt;(4) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-02 16:32:03','2017-11-02 08:32:03','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(132,2,'2017-11-02 16:32:32','2017-11-02 08:32:32','<pre style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</strong></pre>\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：&lt;br&gt;(1) 未於規定日期辦理註冊手續者。&lt;br&gt;(2) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰&lt;br&gt;(1) 日常考查：由教師隨時舉行之。&lt;br&gt;(2) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。&lt;br&gt;(3) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。&lt;br&gt;(4) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-02 16:32:32','2017-11-02 08:32:32','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(133,1,'2017-11-02 16:36:11','2017-11-02 08:36:11','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</h1>\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：<br>(1) 未於規定日期辦理註冊手續者。<br>(2) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰<br>(1) 日常考查：由教師隨時舉行之。<br>(2) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。<br>(3) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。<br>(4) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-02 16:36:11','2017-11-02 08:36:11','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(134,1,'2017-11-02 16:37:27','2017-11-02 08:37:27','<h2 style=text-align:center><strong>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</strong></h2>\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：<br>(1) 未於規定日期辦理註冊手續者。<br>(2) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰<br>(1) 日常考查：由教師隨時舉行之。<br>(2) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。<br>(3) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。<br>(4) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-02 16:37:27','2017-11-02 08:37:27','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(135,2,'2017-11-02 17:03:35','2017-11-02 09:03:35','<pre style=\"text-align: center; font-size: 24px\"><strong>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</strong></pre>\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(1) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(2) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(1) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(2) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(3) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(4) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-02 17:03:35','2017-11-02 09:03:35','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(136,2,'2017-11-02 17:03:51','2017-11-02 09:03:51','<pre style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</strong></pre>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(1) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(2) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(1) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(2) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(3) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(4) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-02 17:03:51','2017-11-02 09:03:51','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(137,2,'2017-11-02 17:06:22','2017-11-02 09:06:22','<pre style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</strong></pre>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日 (含) 以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日 (含) 以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-02 17:06:22','2017-11-02 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title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/11/人工智慧學校招生簡章.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">點此下載招生簡章</a>','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-02 17:32:29','2017-11-02 09:32:29','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(139,1,'2017-11-02 18:23:59','2017-11-02 10:23:59','[tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub>\\<sup>收費</sup>`學雜\r\n一、xxx`yyy\r\n二、xxx`yyy\r\n備註\r\n1. Xxxx\r\n2. YYYY\r\n[tbl1]','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2017-11-02 18:23:59','2017-11-02 10:23:59','',12,'http://aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(140,1,'2017-11-02 18:25:10','2017-11-02 10:25:10','[tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub>\\<sup>收費</sup>`學雜\r\n一、xxx`yyy\r\n二、xxx`yyy\r\n備註\r\n1. Xxxx\r\n2. 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本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。\r\n4. 其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。\r\n[/tbl1]\r\n\r\n&nbsp;\r\n<table class=\" alignleft\" style=\"width: 954px;\" border=\"0\" width=\"954\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px; height: 44px;\">\r\n<p align=\"right\">收費項目</p>\r\n<p style=\"margin-left: 12.85pt;\">退學 / 退費時間</p>\r\n</td>\r\n<td style=\"width: 477px; height: 44px;\">\r\n<p align=\"center\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費</p>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">註冊截止日 (含當日) 前</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">免繳費，學雜費已繳費者全額退費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 477px;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"width: 477px;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">備註：</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px; height: 38px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"2\">本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"3\">本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"width: 954px;\" colspan=\"2\">\r\n<ol>\r\n 	<li value=\"4\">其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:27:31','2017-11-02 10:27:31','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(142,1,'2017-11-02 18:34:28','2017-11-02 10:34:28','','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2017-11-02 18:34:28','2017-11-02 10:34:28','',12,'http://aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(143,2,'2017-11-02 18:38:46','2017-11-02 10:38:46','<p style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校 學生退學退費標準表</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n&lt;sub&gt;退學 / 退費時間&lt;/sub&gt;\\&lt;sup&gt;收費&lt;/sup&gt;`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n一、註冊截止日 (含當日) 前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n二、於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n三、於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n四、於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n五、於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n六、於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n\r\n備註\r\n\r\n1. 本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。\r\n\r\n2. 本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。\r\n\r\n3. 本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。\r\n\r\n4. 其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:38:46','2017-11-02 10:38:46','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(144,1,'2021-05-08 02:11:14','2021-05-07 18:11:14','<p><br></p>\n<p><strong>技術領袖培訓班 / 經理人週末研修班 退費說明</strong></p>\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\n<tr>\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">退學 \\ 退費時間</th>\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">學費退還金額</th>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">註冊截止日（含當日）前，提出DK</td>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">收取新台幣300元行政處理費，餘額退回學員帳戶。</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者</td>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\n</tr>\n</table>\n[space h=30][aia_sub_page_title]本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 14 元匯費。[/aia_sub_page_title]\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\n 	<li>本表所提「實際開課日」為當期開學典禮當日。</li>\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\n</ol>\n<p><br></p>\n','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-autosave-v1','','','2021-05-08 02:11:14','2021-05-07 18:11:14','',32,'http://aiacademy.tw/32-autosave-v1/',0,'revision','',0),(145,1,'2017-11-02 18:41:39','2017-11-02 10:41:39','<h1>台灣人工智慧學校 學生退學退費標準表</h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n<sub></sub>退學 \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n一、註冊截止日 (含當日) 前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n二、於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n三、於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n四、於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n五、於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n六、於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n\r\n<h3>備註</h3>\r\n<ol><li>1. 本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。\r\n<li>2. 本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。\r\n<li>3. 本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。\r\n<li>4. 其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:41:39','2017-11-02 10:41:39','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(146,1,'2017-11-02 18:42:24','2017-11-02 10:42:24','<h1>台灣人工智慧學校 學生退學退費標準表</h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n<sub></sub>退學 \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n一、註冊截止日 (含當日) 前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n二、於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n三、於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n四、於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n五、於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n六、於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n\r\n<h3>備註</h3>\r\n<ol><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。\r\n<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。\r\n<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。\r\n<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:42:24','2017-11-02 10:42:24','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(147,1,'2017-11-02 18:42:49','2017-11-02 10:42:49','<h1>台灣人工智慧學校 學生退學退費標準表</h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n<sub></sub>退學 \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n一、註冊截止日 (含當日) 前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n二、於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n三、於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n四、於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n五、於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n六、於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n\r\n<h3 style=margin-top:30px>備註</h3>\r\n<ol style=margin-left:90px><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。\r\n<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。\r\n<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。\r\n<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:42:49','2017-11-02 10:42:49','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(148,1,'2017-11-02 18:43:01','2017-11-02 10:43:01','<h1>台灣人工智慧學校 學生退學退費標準表</h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n<sub></sub>退學 \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n一、註冊截止日 (含當日) 前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n二、於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n三、於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n四、於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 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前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n二、於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n三、於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n四、於實際開課日期起第二日 (次) 上課前 (不含當次) 提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n五、於實際開課日期起第二日 (次) 上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n六、於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n\r\n<h3 style=margin-top:30px>備註</h3>\r\n<ol style=margin-left:30px><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。\r\n<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。\r\n<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。\r\n<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:46:28','2017-11-02 10:46:28','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(150,2,'2017-11-02 18:50:26','2017-11-02 10:50:26','<h1>台灣人工智慧學校 學生退學退費標準表</h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n一、註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n二、於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n三、於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n四、於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n五、於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n六、於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h3 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h3>\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:50:26','2017-11-02 10:50:26','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(151,2,'2017-11-02 18:51:45','2017-11-02 10:51:45','<h1>台灣人工智慧學校 學生退學退費標準表</h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h3 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h3>\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-02 18:51:45','2017-11-02 10:51:45','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(152,2,'2017-11-02 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24px;\"><strong>目標</strong></p>\r\n\r\n台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術\r\n殖民的慣性，建立社會信心。\r\n本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，\r\n皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，\r\n人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-03 09:43:28','2017-11-03 01:43:28','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(155,2,'2017-11-03 16:32:10','2017-11-03 08:32:10','<h2 style=\"font-size: 24px; text-align: center;\"><strong>支持我們 (Support Us!)</strong></h2>\n&nbsp;\n\n台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！\n\n&nbsp;\n\n科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。\n\n&nbsp;\n\n台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。\n\n&nbsp;\n\n台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。\n\n&nbsp;\n\n若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-autosave-v1','','','2017-11-03 16:32:10','2017-11-03 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24px;\"><strong>技術領袖培訓班簡介</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<hr />\r\n\r\n<pre style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 24px;\">\r\n台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></pre>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/11/人工智慧學校招生簡章.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">點此下載招生簡章</a>','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-03 09:57:06','2017-11-03 01:57:06','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(158,2,'2017-11-03 09:58:42','2017-11-03 01:58:42','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校宗旨</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升\r\n台灣國際競爭力為己任。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校目標</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術\r\n殖民的慣性，建立社會信心。\r\n本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，\r\n皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，\r\n人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-03 09:58:42','2017-11-03 01:58:42','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(163,2,'2017-11-03 11:15:19','2017-11-03 03:15:19','','課程行事曆','','inherit','open','closed','','%e8%aa%b2%e7%a8%8b%e8%a1%8c%e4%ba%8b%e6%9b%86','','','2017-11-03 11:15:46','2017-11-03 03:15:46','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/11/課程行事曆.pdf',0,'attachment','application/pdf',0),(164,1,'2017-11-03 12:04:53','2017-11-03 04:04:53','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>技術領袖培訓班簡介</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<hr />\r\n\r\n<pre style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 24px;\">\r\n台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></pre>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點: 中央研究院 (暫訂)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-03 12:04:53','2017-11-03 04:04:53','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(165,1,'2017-11-03 12:06:39','2017-11-03 04:06:39','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>技術領袖培訓班簡介</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<hr />\r\n\r\n<pre 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offers the students 16-week course with 3 days in a week. \r\n</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/T.jpg\" width=550 style=display:block;margin:auto />\r\n<div id=class-tech-rwd01>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/t1.jpg\"  />\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/t2.jpg\"  />\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/t3.jpg\"  />\r\n<div style=clear:both></div>\r\n</div>\r\n<p>This course can be separated into two parts: (1) theory lecture with hands-on practice and (2) term projects:</p>\r\n<dl>\r\n<dt>(1) Theory lecture with hands-on practice:</dt>\r\n<dd>During the first 8 weeks, we will teach our students the core and advanced knowledge of current artificial intelligence. Please refer below course roadmap for the detail of 9 topics. Students will learn the basic concept of these topics, and then practice with our examples. We will conduct the mid-term exam to our student after these topics.\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2021/06/Theory.png\"  />\r\n</dd>\r\n<dt>(2) Term project:</dt>\r\n<dd>In Technical Professionals Class, our goal is not only to make sure every student to understand the necessary knowledge of artificial intelligence, but also to make sure them able to resolve the problem they encounter in their industries, by the skill we taught them in the first half of this Class. Our teaching assistants will guide the students from problem defining, data collection and cleaning, model survey and creation, and refine-tuning, even deployment. Although the students only have 8 weeks to finish their term project, most of these projects can reach the level of PoC (proof of concept) in the end of our Class. </dd>\r\n</dl>\r\n</div>\r\n<div id=achievement-alike>\r\n<p>Below are the 5 excellent projects during the past years: </p>\r\n<dl>\r\n<dt>Project 1: Farm HarvestBot</dt>\r\n<dd>\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c1.jpg />\r\n<ul><li>Purpose: Use AI technology – Object Detection, to automatically locate bell peppers among the leaves, and then classify the pepper found is matured or immature.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1_N8sM6h6wwX0RQG26A8_sQe9jILHlXVS/>Watch Video</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 2: Coffee Bean Selector</dt>\r\n<dd>\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c2.jpg />\r\n<ul><li>Purpose: Use Lego and other mechanics to build a pipeline, which carries the coffee beans to the camera, to judge bean is OK or with problems, by AI technology, and then automatically send beans to two buckets (OK and NG) respectively.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1RXlEt9eoRzCz95vgohlaC6R_06ddUKmF/>Watch Video</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 3: Detect Drowsy Driving</dt>\r\n<dd>\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c3.jpg />\r\n<ul><li>Purpose: Use smartphone as an edge device. The app inside that smartphone can determine the driver whether to behave sleepy from its facial expression. Once the app finds drowsy driving, it will warn and suggest the driver by voice.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1MViaKekdCzHQSxGHjHFqtZK6r1LpdII2/>Watch Video</a>\r\n</ul>\r\n</dd>\r\n<dt>Project 4: Smart Trash Can</dt>\r\n<dd>\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/c4.jpg />\r\n<ul><li>Purpose: This smart trash can uses camera to determine what kind of trash the person is carrying, and automatically open the door for that kind of trash.\r\n<li>Video: <a target=_blank href=https://drive.google.com/file/d/1xcPo3A7egBiw3gryeLtxdyGlJOdBDHZi/>Watch Video</a>\r\n</ul></dd>\r\n</dl>\r\n</div>','Technical Professionals Program in Artificial Intelligence','','publish','closed','closed','','class-tech','','','2021-06-07 00:24:56','2021-06-06 16:24:56','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=169',250,'post','',0),(171,2,'2017-11-03 12:39:50','2017-11-03 04:39:50','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>技術領袖培訓班簡介</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;','課程簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-03 12:39:50','2017-11-03 04:39:50','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(172,2,'2017-11-03 12:44:27','2017-11-03 04:44:27','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>宗旨</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升\r\n台灣國際競爭力為己任。\r\n\r\n&nbsp;\r\n<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>目標</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術\r\n殖民的慣性，建立社會信心。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，\r\n皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，\r\n人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-03 12:44:27','2017-11-03 04:44:27','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(173,2,'2017-11-03 12:48:09','2017-11-03 04:48:09','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>支持我們 (Support Us!)</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:donation@aiacademy.tw\">donation@aiacademy.tw</a>，謝謝。','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-11-03 12:48:09','2017-11-03 04:48:09','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(174,2,'2017-11-03 12:53:56','2017-11-03 04:53:56','<pre style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</strong></pre>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-03 12:53:56','2017-11-03 04:53:56','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(175,2,'2017-11-03 12:54:17','2017-11-03 04:54:17','<pre style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</strong></pre>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h3 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h3>\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-03 12:54:17','2017-11-03 04:54:17','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(177,2,'2017-11-03 12:58:59','2017-11-03 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hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]\r\n<div style=\"height: 20px;\"></div>\r\n<a href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">報名表格 PDF 下載</a>\r\n\r\n</div>','技術領袖－報名表格','','inherit','closed','closed','','29-autosave-v1','','','2017-11-29 12:05:21','2017-11-29 04:05:21','',29,'http://aiacademy.tw/29-autosave-v1/',0,'revision','',0),(182,2,'2017-11-03 13:21:32','2017-11-03 05:21:32','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>技術領袖培訓班簡介</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#3e3a39\" hover_background_color=\"#686362\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-03 13:21:32','2017-11-03 05:21:32','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(183,2,'2017-11-03 13:21:50','2017-11-03 05:21:50','<p style=\"font-size: 24px; text-align: 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no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-03 15:01:24','2017-11-03 07:01:24','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(188,2,'2017-11-03 15:10:59','2017-11-03 07:10:59','技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\n\n&nbsp;\n\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\n\n&nbsp;\n\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\n\n&nbsp;\n\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\n\n&nbsp;\n\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\n\n&nbsp;\n\n&nbsp;','課程簡介','','inherit','closed','closed','','169-autosave-v1','','','2017-11-03 15:10:59','2017-11-03 07:10:59','',169,'http://aiacademy.tw/169-autosave-v1/',0,'revision','',0),(189,2,'2017-11-03 15:11:02','2017-11-03 07:11:02','技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#3e3a39\" hover_background_color=\"#686362\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-03 15:11:02','2017-11-03 07:11:02','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(190,1,'2017-11-03 15:11:54','2017-11-03 07:11:54','<p style=\"font-size: 24px;\"><strong>支持我們 (Support Us!)</strong></p>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-11-03 15:11:54','2017-11-03 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08:29:55','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(195,2,'2017-11-03 16:32:33','2017-11-03 08:32:33','<h2 style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 24px;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h2>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 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08:36:38','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(197,2,'2017-11-03 16:42:53','2017-11-03 08:42:53','<h1 style=\"text-align: center;\"><strong style=\"font-size: 24px;\">台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-03 16:42:53','2017-11-03 08:42:53','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(198,2,'2017-11-03 16:43:14','2017-11-03 08:43:14','<h1 style=\"font-size: 24px; text-align: center;\"><strong>支持我們 (Support Us!)</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-11-03 16:43:14','2017-11-03 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	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-03 16:44:20','2017-11-03 08:44:20','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(200,2,'2017-11-03 16:44:53','2017-11-03 08:44:53','<h1 style=\"text-align: center; font-size: 24px;\"><strong>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n[list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-03 16:44:53','2017-11-03 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24px;\"><strong>目標</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術\r\n殖民的慣性，建立社會信心。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，\r\n皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，\r\n人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-03 17:04:28','2017-11-03 09:04:28','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(203,1,'2017-11-03 17:40:53','2017-11-03 09:40:53','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-03 17:40:53','2017-11-03 09:40:53','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(206,2,'2017-11-03 18:07:13','2017-11-03 10:07:13','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-03 18:07:13','2017-11-03 10:07:13','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(207,2,'2017-11-03 18:07:49','2017-11-03 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center;\"><strong>技術領袖培訓班簡介</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n&nbsp;','課程簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-03 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05:02:33','<h1 style=\"font-size: 24px; text-align: center;\"><strong>支持我們</strong></h1>\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-11-04 13:02:33','2017-11-04 05:02:33','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(224,4,'2017-11-04 13:05:33','2017-11-04 05:05:33','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-04 13:05:33','2017-11-04 05:05:33','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(226,1,'2017-11-04 13:12:49','2017-11-04 05:12:49','<h1 style=\"font-size: 24px;\">宗旨</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p>\r\n\r\n<h1 style=\"font-size: 24px;\">目標</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，\r\n皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，\r\n人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-04 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24px;margin-top:20px\">目標</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-04 13:13:43','2017-11-04 05:13:43','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(229,1,'2017-11-04 13:13:58','2017-11-04 05:13:58','<h1 style=\"font-size: 24px;\">宗旨</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p>\r\n\r\n<h1 style=\"font-size: 24px;margin-top:30px\">目標</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-04 13:13:58','2017-11-04 05:13:58','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(230,1,'2017-11-04 13:27:27','2017-11-04 05:27:27','<h1>宗旨</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p>\r\n\r\n<h1>目標</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-04 13:27:27','2017-11-04 05:27:27','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(231,1,'2017-11-04 13:28:54','2017-11-04 05:28:54','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</h1>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\r\n[word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\r\n[word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\r\n[word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-04 13:28:54','2017-11-04 05:28:54','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(232,1,'2017-11-04 13:31:55','2017-11-04 05:31:55','<h1 style=text-align:left>宗旨</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p>\r\n<h1 style=text-align:left>>目標</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-04 13:31:55','2017-11-04 05:31:55','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(233,1,'2017-11-04 13:32:07','2017-11-04 05:32:07','<h1 style=text-align:left>宗旨</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p>\r\n<h1 style=text-align:left>目標</h1>\r\n<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為企業發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-04 13:32:07','2017-11-04 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05:36:53','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1><p>技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。</p><p>我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p><p>我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>','課程簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-04 13:36:53','2017-11-04 05:36:53','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(236,1,'2017-11-04 13:43:09','2017-11-04 05:43:09','技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。</p><p>我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p><p>我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p><p><div style=text-align:center>[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#3e3a39\" hover_background_color=\"#686362\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-04 13:43:09','2017-11-04 05:43:09','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(237,1,'2017-11-04 13:48:35','2017-11-04 05:48:35','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 13:48:35','2017-11-04 05:48:35','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(238,1,'2017-11-04 13:50:33','2017-11-04 05:50:33','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=30][tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 13:50:33','2017-11-04 05:50:33','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(239,1,'2017-11-04 13:51:06','2017-11-04 05:51:06','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=50][tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 13:51:06','2017-11-04 05:51:06','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(240,1,'2017-11-04 13:53:00','2017-11-04 05:53:00','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=60][tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 13:53:00','2017-11-04 05:53:00','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(241,1,'2017-11-04 13:54:01','2017-11-04 05:54:01','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=30][tbl1 column=2]\r\n<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 13:54:01','2017-11-04 05:54:01','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(242,1,'2017-11-04 13:54:28','2017-11-04 05:54:28','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=30][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]\r\n<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 13:54:28','2017-11-04 05:54:28','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(243,1,'2017-11-04 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13:56:08','2017-11-04 05:56:08','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=10][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 13:56:08','2017-11-04 05:56:08','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(245,1,'2017-11-04 14:00:41','2017-11-04 06:00:41','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</h1>[space h=30][list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-04 14:00:41','2017-11-04 06:00:41','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(246,1,'2017-11-04 14:01:05','2017-11-04 06:01:05','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</h1>[space h=10][list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-04 14:01:05','2017-11-04 06:01:05','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(248,1,'2017-11-04 14:07:31','2017-11-04 06:07:31','[timeline]2017/11/10<a href=/admission-rule/>招生簡章</a>公告\r\n2017/12/04報名截止日\r\n2017/12/11複試名單公布\r\n2017/12/16複試者進行現場筆試\r\n2017/12/25錄取名單公布\r\n2018/01/28學期開始\r\n2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n<img src=/img/reg.png alt=\"報名表格部分預覽圖\" />\r\n<div style=text-align:center>[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#3e3a39\" hover_background_color=\"#686362\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-04 14:07:31','2017-11-04 06:07:31','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(249,1,'2017-11-04 14:11:24','2017-11-04 06:11:24','[timeline][/timeline]\r\n<img src=/img/reg.png alt=\"報名表格部分預覽圖\" />\r\n<div style=text-align:center>[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#3e3a39\" hover_background_color=\"#686362\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" 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style=text-align:center>[space h=30][button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-04 14:16:54','2017-11-04 06:16:54','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(254,1,'2017-11-04 14:17:45','2017-11-04 06:17:45','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>[timeline][/timeline]<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" target=_blank><img src=/img/reg.png alt=\"報名表格部分預覽圖\" /></a><div style=text-align:center;margin-top:30px>[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-04 14:17:45','2017-11-04 06:17:45','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(255,1,'2017-11-04 14:18:18','2017-11-04 06:18:18','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>[timeline][/timeline]<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" target=_blank><img src=/img/reg.png title=\"報名表格部分預覽圖\" alt=\"報名表格部分預覽圖\" /></a><div style=text-align:center;margin-top:30px>[button size=\"large\" align=\"center\" icon=\"fa-hand-o-right\" target=\"_blank\" hover_type=\"default\" font_style=\"normal\" text_align=\"center\" text=\"立即前往報名\" link=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf2J-n-KpgwtpycMPLA5DueeVSTe_bBrf1c0ydLGsnbrffbfA/viewform\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-04 14:18:18','2017-11-04 06:18:18','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(256,1,'2017-11-04 14:18:55','2017-11-04 06:18:55','<h1>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h1>[list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-04 14:18:55','2017-11-04 06:18:55','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(257,1,'2017-11-04 14:19:22','2017-11-04 06:19:22','<h1>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h1>[space h=30][list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-04 14:19:22','2017-11-04 06:19:22','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(258,1,'2017-11-04 14:19:33','2017-11-04 06:19:33','<h1>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h1>[space h=20][list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-04 14:19:33','2017-11-04 06:19:33','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(259,1,'2017-11-04 14:20:57','2017-11-04 06:20:57','<h1>支持我們</h1><p>台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！</p><p>科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。</p><p>台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p><p>台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。</p><p>若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。</p>','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-11-04 14:20:57','2017-11-04 06:20:57','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(261,1,'2017-11-04 14:33:13','2017-11-04 06:33:13','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n<h2>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</h2>\r\n<dl><dt>以人工智慧技術解決實務問題</dt>\r\n<dd>本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。</dd>\r\n<dt>與學員的直接互動</dt><dd>我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。</dd>\r\n<dt>優秀畢業生招募機會</dt><dd>每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。</dd></dl><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','加入企業會員','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 14:33:13','2017-11-04 06:33:13','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(262,1,'2017-11-04 14:34:09','2017-11-04 06:34:09','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n<h1>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</h1>\r\n<dl><dt>以人工智慧技術解決實務問題</dt>\r\n<dd>本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。</dd>\r\n<dt>與學員的直接互動</dt><dd>我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。</dd>\r\n<dt>優秀畢業生招募機會</dt><dd>每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。</dd></dl><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','加入企業會員','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 14:34:09','2017-11-04 06:34:09','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(263,1,'2017-11-04 14:34:52','2017-11-04 06:34:52','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n<h2>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</h2>\r\n<dl><dt>以人工智慧技術解決實務問題</dt>\r\n<dd>本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。</dd><dt>與學員的直接互動</dt><dd>我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。</dd><dt>優秀畢業生招募機會</dt><dd>每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。</dd></dl><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','加入企業會員','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 14:34:52','2017-11-04 06:34:52','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(264,1,'2017-11-04 14:35:40','2017-11-04 06:35:40','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n[space h=30]<h2>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</h2>[space h=20]\r\n<dl><dt>以人工智慧技術解決實務問題</dt>\r\n<dd>本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。</dd><dt>與學員的直接互動</dt><dd>我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。</dd><dt>優秀畢業生招募機會</dt><dd>每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。</dd></dl><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','加入企業會員','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 14:35:40','2017-11-04 06:35:40','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(265,1,'2017-11-04 14:36:09','2017-11-04 06:36:09','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n[space h=30]<h2>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</h2>[space h=20]<dl class=aidl><dt>以人工智慧技術解決實務問題</dt>\r\n<dd>本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。</dd><dt>與學員的直接互動</dt><dd>我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。</dd><dt>優秀畢業生招募機會</dt><dd>每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。</dd></dl><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','加入企業會員','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 14:36:09','2017-11-04 06:36:09','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(266,1,'2017-11-04 14:40:53','2017-11-04 06:40:53','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n[space h=30]<h2>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</h2>[space h=20]<dl class=aidl><dt>以人工智慧技術解決實務問題</dt>\r\n<dd>本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。</dd><dt>與學員的直接互動</dt><dd>我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。</dd><dt>優秀畢業生招募機會</dt><dd>每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。</dd></dl><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','企業夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 14:40:53','2017-11-04 06:40:53','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(267,4,'2017-11-04 14:43:42','2017-11-04 06:43:42','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-04 14:43:42','2017-11-04 06:43:42','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(268,1,'2017-11-04 15:12:43','2017-11-04 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15:15:37','2017-11-04 07:15:37','<p>台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。</p><h2>加入方式有以下兩種：</h2><p>(一)、加入本校的企業夥伴計畫，除就業媒合活動的參與，亦擁有以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動，以及與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。</p><p>(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。</p><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見(企業夥伴計畫)說明。若您計畫謹以贊助形式直接參與就業媒合活動，若有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-11-04 15:15:37','2017-11-04 07:15:37','',53,'http://aiacademy.tw/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(273,1,'2017-11-04 15:16:04','2017-11-04 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入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-04 15:18:03','2017-11-04 07:18:03','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(275,4,'2017-11-04 15:20:37','2017-11-04 07:20:37','台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。\r\n\r\n[space h=40]\r\n<h2>加入方式有以下兩種：</h2>\r\n[space h=10]\r\n\r\n(一)、加入本校的<a href=\"/corporate-partner/\">企業夥伴計畫</a>，除就業媒合活動的參與，亦擁有以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動，以及與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。\r\n\r\n(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。\r\n\r\n若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見<a href=\"/corporate-partner/\">企業夥伴計畫</a>說明。若您計畫謹以贊助形式直接參與就業媒合活動，若有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。\r\n\r\n<p/>\r\n','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-autosave-v1','','','2017-11-04 15:20:37','2017-11-04 07:20:37','',53,'http://aiacademy.tw/53-autosave-v1/',0,'revision','',0),(276,4,'2017-11-04 15:20:44','2017-11-04 07:20:44','台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。\r\n\r\n每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。\r\n\r\n[space h=40]\r\n<h2>加入方式有以下兩種：</h2>\r\n[space h=10]\r\n\r\n(一)、加入本校的<a 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07:23:47','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1><p>技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>我們將以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與產業的連結，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。</p><p>我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p><p>我們將在學期末安排專題成果發表會及就業媒合會，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-04 15:23:47','2017-11-04 07:23:47','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(278,4,'2018-01-24 22:53:12','2018-01-24 14:53:12','[aia_page_title]台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章[/aia_page_title]\n[word_section_start]\n[word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 27 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section]\n\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\n\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (規劃中)\"][/word_section]\n\n[word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或已修完畢業學分者，或合於「<a href=\"http://edu.law.moe.gov.tw/LawContentDetails.aspx?id=FL008644\" target=_blank>報考大學碩士班一年級新生入學考試</a>」同等學力資格者。`由學期開始至學期結束，可全程於上課地點參與<a href=\"/calendar/\">課程</a>者。[/word_section]\n\n[word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section]\n\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\n\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\n\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 05 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\n\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\n[word_section_end]\n','技術領袖培訓班第一期招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-autosave-v1','','','2018-01-24 22:53:12','2018-01-24 14:53:12','',26,'http://aiacademy.tw/26-autosave-v1/',0,'revision','',0),(279,4,'2017-11-04 15:40:19','2017-11-04 07:40:19','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</h1>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採<a href=\"/registration/\">網路報名</a>，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 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href=\"/corporate-partner/\">產業的連結</a>，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。\n</p>\n<p>\n我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。\n</p>\n<p>\n我們將在期末安排專題成果發表會及跨領域產業交流會，促進各領域專家的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是在產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。\n</p>','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-autosave-v1','','','2018-05-03 13:47:44','2018-05-03 05:47:44','',169,'http://aiacademy.tw/169-autosave-v1/',0,'revision','',0),(281,4,'2017-11-04 15:42:03','2017-11-04 07:42:03','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1><p>技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>我們將以<a 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href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p></p>\r\n','企業夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 15:49:49','2017-11-04 07:49:49','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(285,1,'2017-11-04 15:51:00','2017-11-04 07:51:00','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</h1>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，< a href=\"/calendar/\">共 13 周</ a >；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採< a href=\"/registration/\">網路報名</ a >，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 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07:51:14','<h1>支持我們</h1><p>台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！</p><p>科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。</p><p>台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p><p>台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。</p><p>若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。</p><p/>\r\n','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-11-04 15:51:14','2017-11-04 07:51:14','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(287,1,'2017-11-04 15:52:42','2017-11-04 07:52:42','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</h1>[space h=20][word_section_start][word_section no=1 title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，< a href=\"/calendar/\">共 13 周</ a >；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 title=\"報名方式：本招生採< a href=\"/registration/\">網路報名</ a >，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-04 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links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section]\n\n[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section]\n\n[word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 05 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section]\n\n[word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校結業後始發覺者，除勒令撤銷其結業證書外，並公告取消其結業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section]\n[word_section_end]\n','技術領袖培訓班第一期招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-autosave-v1','','','2019-05-31 17:30:59','2019-05-31 09:30:59','',26,'http://aiacademy.tw/26-autosave-v1/',0,'revision','',0),(292,1,'2017-11-04 15:55:14','2017-11-04 07:55:14','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</h1>[space h=20][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周=/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名=/registration/\" title=\"報名方式：本招生採，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-04 15:55:14','2017-11-04 07:55:14','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(293,1,'2017-11-04 15:59:11','2017-11-04 07:59:11','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班第一期招生簡章</h1>[space h=20][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section][word_section no=5 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前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-04 17:10:21','2017-11-04 09:10:21','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(298,1,'2017-11-04 17:11:27','2017-11-04 09:11:27','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1>[space h=30]<p>技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>我們將以<a href=\"/calendar/\">為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式</a>，進行人工智慧技術人才的密集培訓。讓不同專業領域的學員都能如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識，具備協助各企業解決問題，以及帶領人工智慧團隊的能力。他們將擔任技術種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及人工智慧技術協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。</p><p>相較於一般資訊科技產業所需的軟體人才，人工智慧技術人才培育的門檻更高，因為並重數學、統計、機器學習、程式設計等科學及實作能力，必須以做中學的方式累積經驗，才能在不斷地解題過程中，掌握技術及培養發現及解決問題所需的經驗。因此，本班將透過一流的師資、「做中學」的教學方式以及與<a href=\"/corporate-partner/\">產業的連結</a>，培養第一流人工智慧技術人才的同時，也與業界共同界定可以人工智慧解決的問題，讓人才的培育與實務的挑戰緊密結合。</p><p>我們將安排中央研究院等各學研單位及產業界在理論或實務上最富經驗的講師，從核心的機率、統計到機器學習、深度學習等最新的人工智慧皆完整涵蓋，提供紮實的理論課程；同時，本班將帶領學員實作經典及真實案例，學習資料分析與機器學習的實作，以鍵盤代紙筆，累積實戰的基礎技術能力。在後期階段，本班將與本領域企業合作夥伴，共同訂定真實世界裡的人工智慧專題，讓學員在指導老師的帶領及與企業互動的過程中，培養問題定義、資料處理、模型訓練、問題解決及場域導入等成為技術領袖所需的關鍵能力。</p><p>我們將在學期末安排專題成果發表會及<a href=\"/job-fair/\">就業媒合會</a>，促進伯樂與千里馬的媒合。讓本班所培訓之人工智慧人才無論是加入產業界、學術界、或自行創業，都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧技術及應用的全面升級，幫助未來的我們擁有更美好的台灣。</p>','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-04 17:11:27','2017-11-04 09:11:27','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(299,1,'2017-11-04 17:12:37','2017-11-04 09:12:37','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=30][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-04 17:12:37','2017-11-04 09:12:37','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(300,1,'2017-11-04 17:13:25','2017-11-04 09:13:25','<h1>台灣人工智慧學校修業規定</h1>[space h=30][list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有作弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-04 17:13:25','2017-11-04 09:13:25','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(301,1,'2017-11-04 17:14:12','2017-11-04 09:14:12','<h1>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h1>[space h=30][list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不記入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-04 17:14:12','2017-11-04 09:14:12','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(302,1,'2017-11-04 17:15:12','2017-11-04 09:15:12','<h1>支持我們</h1>[space h=30]<p>台灣最紮實的人工智慧人才培育計畫需要您的支持！</p><p>科學的不斷突破，不但促使技術與產業的發展及變化更加迅速，也導致知識與人才的競爭更形激烈。這樣的環境與趨勢，一方面迫使台灣必須正視國內既有體度的限制，另一方面也同時為台灣創造一個必須重整實力、化危機為轉機的發展契機。近年來，台灣產業在國際間不斷受到強大的挑戰，高階技術人才亦不斷出走，在當前的環境與人力缺口下，亟需在現有體制外找到新的方式改變整個生態系統，以培育人才做為切入點。有鑑於此，我們創立台灣人工智慧學校，希望在這個關鍵時刻扮演革命者的角色，為台灣的科技創新生態系統注入一股新的活水。</p><p>台灣人工智慧學校將扮演教育者與溝通平台的角色，每年為台灣培育上千名具正確認知及高深技術的領袖人才。我們將一起秉持著人工智慧民主化的理念，投入台灣的產官學研各界，無論是政府機關、營利與非營利組織、或大中小型的企業的各個角落，我們的校友將透過其專業能力與熱忱將人工智慧技術導入各個場域及應用，讓產業更具競爭力，讓政府更具效率，讓科學更有突破，讓社會更美好。</p><p>台灣人工智慧學校為非營利組織，然而，如同您所看到，我們必須投入大量的人力、時間與資源，才能持續以最佳的師資與環境培育出第一流的人工智慧人才。我們需要您的支持，幫助我們做的更好，走得更遠。您的捐款不論多寡，我們將全數用於提供更好的師資、教材與環境，提供獎學金補助有需要的學員，以及推動人工智慧在台灣的深化，讓人工智慧在台灣不是新聞，不是口號，不是流行，而是真實幫助台灣變得更棒的重要技術。</p><p>若您認同我們，也願意用行動來支持，我們將十分感激，也將盡我們全部的力氣將台灣人工智慧學校做到最好。捐款方式與詳情請洽 <a href=\"mailto:support@aiacademy.tw\">support@aiacademy.tw</a>，謝謝。</p><p/>\r\n','支持我們','','inherit','closed','closed','','59-revision-v1','','','2017-11-04 17:15:12','2017-11-04 09:15:12','',59,'http://aiacademy.tw/59-revision-v1/',0,'revision','',0),(303,4,'2017-11-04 18:02:40','2017-11-04 10:02:40','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：180 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-04 18:02:40','2017-11-04 10:02:40','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(304,4,'2017-11-04 18:04:26','2017-11-04 10:04:26','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-04 18:04:26','2017-11-04 10:04:26','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(305,4,'2017-11-04 18:05:02','2017-11-04 10:05:02','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-04 18:05:02','2017-11-04 10:05:02','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(307,4,'2017-11-04 18:20:12','2017-11-04 10:20:12','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-04 18:20:12','2017-11-04 10:20:12','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(308,4,'2017-11-04 18:23:33','2017-11-04 10:23:33','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-04 18:23:33','2017-11-04 10:23:33','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(309,4,'2017-11-04 18:26:25','2017-11-04 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href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-11-04 18:43:49','2017-11-04 10:43:49','',53,'http://aiacademy.tw/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(313,1,'2017-11-04 18:47:35','2017-11-04 10:47:35','<p>台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。</p>[space h=30]<h2>加入方式有以下兩種：</h2>[space h=10]<p>(一)、加入本校的企業夥伴計畫，除就業媒合活動的參與，亦擁有以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動，以及與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。</p><p>(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。</p><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見(企業夥伴計畫)說明。若您計畫謹以贊助形式直接參與就業媒合活動，若有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-11-04 18:47:35','2017-11-04 10:47:35','',53,'http://aiacademy.tw/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(314,1,'2017-11-04 18:49:24','2017-11-04 10:49:24','<p>台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。</p><p>加入方式有以下兩種：</p><p>(一)、加入本校的企業夥伴計畫，除就業媒合活動的參與，亦擁有以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動，以及與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。</p><p>(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。</p><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見(企業夥伴計畫)說明。若您計畫謹以贊助形式直接參與就業媒合活動，若有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-11-04 18:49:24','2017-11-04 10:49:24','',53,'http://aiacademy.tw/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(315,1,'2018-07-12 15:34:30','2018-07-12 07:34:30','<div id=\"icon-boxes\">\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"https://www.itri.org.tw/chi/Content/Messagess/contents.aspx?SiteID=1&amp;MmmID=620622503266335627\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/工研院巨資中心.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"https://www.itri.org.tw/chi/Content/Messagess/contents.aspx?SiteID=1&amp;MmmID=620622503266335627\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">工業技術研究院巨量資訊科技中心</span></a>\n</div>\n                    </div>\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"https://www.citi.sinica.edu.tw/\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/中研院資創中心-1.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"https://www.citi.sinica.edu.tw/\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">中央研究院資訊科技創新研究中心</span></a>\n</div>\n                    </div>\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"http://www.airc.org.tw\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/中華民國精算學會L-3.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"http://www.airc.org.tw\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">AIRC 中華民國精算學會</span></a>\n</div>\n                    </div>\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"http://www.taai.org.tw/\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/人工智慧學會.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"http://www.taai.org.tw/\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">人工智慧學會</span></a>\n</div>\n                    </div>\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"https://its.sinica.edu.tw\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/中研院資訊服務處.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"https://its.sinica.edu.tw\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">中央研究院資訊服務處</span></a>\n</div>\n                    </div>\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"https://findit.org.tw/\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/台經院.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"https://findit.org.tw/\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">FINDIT-早期資金觀測站</span></a>\n</div>\n                    </div>\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"https://www.nchc.org.tw/\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/國網中心.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"https://www.nchc.org.tw/\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心</span></a>\n</div>\n                    </div>\n                    <div class=\"icon-box\">\n                        <div>\n<a href=\"http://www.stat.sinica.edu.tw/statnewsite/\" target=\"_blank\">\n<img src=\"http://datasci.tw/wp-content/uploads/2017/09/統計所.png\">\n</a>\n                        </div>\n                        <div class=\"inline\">\n<a href=\"http://www.stat.sinica.edu.tw/statnewsite/\" target=\"_blank\">\n<span class=\"orgtitle\">中央研究院統計科學研究所</span></a>\n</div>\n                    </div>\n</div>\n\n\n[word_section_start]\n[word_section no=1 title=\"台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\"][/word_section]\n[word_section no=2 title=\"本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\"][/word_section]\n[word_section no=3 title=\"學術或企業夥伴的選擇並無限制，營利組織可成為學術夥伴，非營利組織也可成為企業夥伴。同一個組織或單位可同時成為學術夥伴及企業夥伴。\"][/word_section]\n[word_section no=4 title=\"學術與企業夥伴之權益：\"]\n<div class=aitblwrap>\n<table class=\"aitbl\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"142\"></th>\n<th width=\"177\">學術夥伴</th>\n<th width=\"310\">企業夥伴</th>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">費用</th>\n<td width=\"177\">免費</td>\n<td width=\"310\">十萬元整</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">題目</th>\n<td width=\"177\">不限數量</td>\n<td width=\"310\">一個</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">執行條件</th>\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\n<td width=\"310\">合作期間前八個月至少一個團隊執行</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\n<td width=\"177\">不可指定</td>\n<td width=\"310\">可指定團隊成員組成條件</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">成果報告</th>\n<td width=\"177\">公開發表</td>\n<td width=\"310\">有條件的公開發表<span style=\"font-size: medium;\"><sup>1</sup></span>及閉門會議</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">學員交流活動</th>\n<td width=\"177\">免費<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></td>\n<td width=\"310\">免費<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=\"font-size: 11px;\">3</sup></th>\n<td width=\"177\">可</td>\n<td width=\"310\">可</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<ol class=\"ol_under_tbl\">\n<li>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\n<li>當期有專題執行的企業夥伴或學術夥伴免收費，若當期無專題團隊執行可另申請成為本校<a href=\"/job-fair/\">就業媒合活動</a>之招募單位。</li>\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\n</ol>\n</div>\n[/word_section]\n[word_section no=5 title=\"每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\"]以人工智慧技術解決實務問題：<br>學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。`優秀畢業生招募機會：<br>每學期末本校將舉辦專題成果發表及<a href=\"/job-fair/\">人才就業媒合活動</a>，企業及學術夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\n[word_section no=6 title=\"收費標準：\"]學術夥伴：<br>免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。`企業夥伴：<br>十萬元整包含一個在合作期間前八個月內執行之專題及閉門專案會議。每增加一個專題題目，額外收費五萬元整。\n[/word_section]\n[word_section no=7 title=\"技術轉移：\"]學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。[/word_section][word_section links=\"partner@aiacademy.tw:mailto:partner@aiacademy.tw\" no=8 title=\"欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 partner@aiacademy.tw 洽詢。\"][/word_section]\n[word_section_end]','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-autosave-v1','','','2018-07-12 15:34:30','2018-07-12 07:34:30','',50,'http://aiacademy.tw/50-autosave-v1/',0,'revision','',0),(316,1,'2017-11-04 18:53:21','2017-11-04 10:53:21','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p><p>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</p>[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題][word_section]本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。[/word_section][word_section no=2 title=與學員的直接互動]我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。[/word_section][word_section no=3 title=優秀畢業生招募機會]每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]<p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p></p>\r\n','企業夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 18:53:21','2017-11-04 10:53:21','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(317,1,'2017-11-04 18:55:00','2017-11-04 10:55:00','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p><p>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</p>[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。[/word_section][word_section no=2 title=與學員的直接互動]我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。[/word_section][word_section no=3 title=優秀畢業生招募機會]每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]<p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p></p>\r\n','企業夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-04 18:55:00','2017-11-04 10:55:00','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(318,4,'2017-11-04 19:49:46','2017-11-04 11:49:46','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-04 19:49:46','2017-11-04 11:49:46','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(319,4,'2017-11-05 22:44:47','2017-11-05 14:44:47','<h1 style=text-align:left>宗旨</h1>[space h=16]<p>台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展，為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才，並推動人才與機會的媒合，以提升台灣國際競爭力為己任。</p><h1 style=text-align:left>目標</h1>[space h=16]<p>台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙。同時，建立「自己的問題自己解決」的文化，打破被技術殖民的慣性，建立社會信心。</p>\r\n<p>本校將以最好的師資及與產學界的密切合作，有效率且紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才，讓他們不論投身產官學研界，皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。我們將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力，除了經濟發展外，人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。</p>','宗旨與目標','','inherit','closed','closed','','15-revision-v1','','','2017-11-05 22:44:47','2017-11-05 14:44:47','',15,'http://aiacademy.tw/15-revision-v1/',0,'revision','',0),(321,3,'2017-11-06 18:46:42','2017-11-06 10:46:42','<h1>台灣人工智慧學校修業規定</h1>\r\n[space h=30][list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其畢業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與畢業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有舞弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-06 18:46:42','2017-11-06 10:46:42','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(322,3,'2017-11-06 18:59:34','2017-11-06 10:59:34','<h1>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h1>\r\n[space h=30][list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視同曠課一小時。曠課一小時，以請假四小時論。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-06 18:59:34','2017-11-06 10:59:34','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(323,3,'2017-11-06 19:03:38','2017-11-06 11:03:38','<h1>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h1>\r\n[space h=30][list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視為曠課一小時。`曠課一小時，視為請假四小時。`學生平時請假達四十小時者，不予發給畢業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-06 19:03:38','2017-11-06 11:03:38','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(325,2,'2017-11-07 16:56:22','2017-11-07 08:56:22','','AI校長','','inherit','open','closed','','ai%e6%a0%a1%e9%95%b7','','','2021-04-17 13:25:16','2021-04-17 05:25:16','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/11/AI校長.png',0,'attachment','image/png',0),(326,2,'2017-11-07 16:57:28','2017-11-07 08:57:28','','SWC','','inherit','open','closed','','swc','','','2021-04-17 13:25:34','2021-04-17 05:25:34','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/11/SWC.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(328,1,'2017-11-09 22:04:39','2017-11-09 14:04:39','<style>dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n\r\n[aia_page_title]常見問題[/aia_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]報名/考試問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，內容以<a href=\"http://www.deeplearningbook.org/\">Deep Learning</a>這本書的Part1為主包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n[aia_sub_page_title]課程問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">目前</span><span style=\"font-weight: 400;\">的師資陣容可參考<a href=\"/tech-leader-lecturers/\">技術領袖班師資陣容</a>，我們也會根據每一期學員的反應及需求持續調整師資陣容，</span><span style=\"font-weight: 400;\">也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]由於初期校地尋覓不易，目前由主辦單位向<a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\">中央研究院</a>承租跨領域研究大樓七樓暫時做為台北校地。未來台灣人工智慧學校將在台北市或新北市另覓校地，同時在台灣各城市，包括新竹、台中、台南或高雄等地，尋覓合適的場地建立分校，將人工智慧人才培育工作落實至台灣的各個角落，<span style=\"font-weight: 400;\">開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。若在本課程修業期間遵守修業規定中的<a href=\"/presence-rule-tech/\">出席辦法</a>及<a href=\"/policy-tech/\">學員管理辦法</a>，並修業結束且成績及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常運作及上網的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n[aia_sub_page_title]其他問題[/aia_sub_page_title]\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題－技術領袖培訓班','','publish','closed','closed','','faq-tech','','','2019-07-22 18:02:07','2019-07-22 10:02:07','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=328',0,'page','',0),(330,1,'2017-11-09 22:04:39','2017-11-09 14:04:39','','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-09 22:04:39','2017-11-09 14:04:39','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(332,1,'2017-11-09 22:07:55','2017-11-09 14:07:55','<h1>FAQ</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"技術領袖種子班需要甚麼樣的條件才能報名？\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"簡章中有複試筆試的規定，請問筆試的學科或內容是甚麼方向？\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"學生可以參加嗎？\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"][/word_section]\r\n[word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"課程將會包含哪些內容？\"]技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。[/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有什麼不同？\"]我們的課程為密集式的培訓，過程中亦有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。[/word_section]\r\n[word_section_end]','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-09 22:07:55','2017-11-09 14:07:55','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(333,1,'2017-11-09 22:08:52','2017-11-09 14:08:52','<h1>FAQ</h1><h2>報名/考試問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班需要甚麼樣的條件才能報名？\"]技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以有過一些工作經驗與領域專業的人選為優先考量。我們希望讓原本就具有專業領域技能的專家 (如化工、機械、醫學， ...等等) 在經過培訓後，能將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的專家系統或應用。[/word_section][word_section no=2 title=\"簡章中有複試筆試的規定，請問筆試的學科或內容是甚麼方向？\"]筆試的內容分為兩部分：第一部分會以選擇題形式進行，包含基礎統計與機率以及簡單的線性代數與微積分；第二部分為以簡答題形式測試應試者的程式設計能力，這部分不需要學會特定的程式語言，僅是以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述要如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section][word_section no=3 title=\"學生可以參加嗎？\"]不建議，技術領袖種子班培訓的主要規劃為在職培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，若在校學生本身有課業或其他考試需要請假，一切將依照簡章辦法進行。[/word_section][word_section no=4 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]可以，技術領袖培訓班的課程內容講求學用並進，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。[/word_section][word_section_end]<h2>課程問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程將會包含哪些內容？\"]技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有什麼不同？\"]我們的課程為密集式的培訓，過程中亦有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。[/word_section][word_section_end]','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-09 22:08:52','2017-11-09 14:08:52','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(335,1,'2017-11-09 22:13:48','2017-11-09 14:13:48','<h1>FAQ</h1><h2>報名/考試問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班需要甚麼樣的條件才能報名？\"]技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以有過一些工作經驗與領域專業的人選為優先考量。我們希望讓原本就具有專業領域技能的專家 (如化工、機械、醫學， ...等等) 在經過培訓後，能將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的專家系統或應用。[/word_section][word_section no=2 title=\"簡章中有複試筆試的規定，請問筆試的學科或內容是甚麼方向？\"]筆試的內容分為兩部分：第一部分會以選擇題形式進行，包含基礎統計與機率以及簡單的線性代數與微積分；第二部分為以簡答題形式測試應試者的程式設計能力，這部分不需要學會特定的程式語言，僅是以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述要如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section][word_section no=3 title=\"學生可以參加嗎？\"]不建議，技術領袖種子班培訓的主要規劃為在職培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，若在校學生本身有課業或其他考試需要請假，一切將依照簡章辦法進行。[/word_section][word_section no=4 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]可以，技術領袖培訓班的課程內容講求學用並進，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。[/word_section][word_section_end]<h2>課程問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程將會包含哪些內容？\"]技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有什麼不同？\"]我們的課程為密集式的培訓，過程中亦有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。[/word_section][word_section no=3 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦？\"]相關的詳細內容請參考修業規定。[/word_section]<h3>其他問題</h3>[word_section no=\"\" title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。\r\n[word_section_end]','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-09 22:13:48','2017-11-09 14:13:48','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(336,1,'2017-11-09 22:14:04','2017-11-09 14:14:04','<h1>FAQ</h1><h2>報名/考試問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班需要甚麼樣的條件才能報名？\"]技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以有過一些工作經驗與領域專業的人選為優先考量。我們希望讓原本就具有專業領域技能的專家 (如化工、機械、醫學， ...等等) 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title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有什麼不同？\"]我們的課程為密集式的培訓，過程中亦有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。[/word_section][word_section no=3 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦？\"]相關的詳細內容請參考修業規定。[/word_section]<h3>其他問題</h3>[word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。\r\n[word_section_end]','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-09 22:14:04','2017-11-09 14:14:04','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(337,1,'2017-11-09 22:14:29','2017-11-09 14:14:29','<h1>FAQ</h1><h2>報名/考試問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班需要甚麼樣的條件才能報名？\"]技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以有過一些工作經驗與領域專業的人選為優先考量。我們希望讓原本就具有專業領域技能的專家 (如化工、機械、醫學， ...等等) 在經過培訓後，能將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的專家系統或應用。[/word_section][word_section no=2 title=\"簡章中有複試筆試的規定，請問筆試的學科或內容是甚麼方向？\"]筆試的內容分為兩部分：第一部分會以選擇題形式進行，包含基礎統計與機率以及簡單的線性代數與微積分；第二部分為以簡答題形式測試應試者的程式設計能力，這部分不需要學會特定的程式語言，僅是以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述要如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section][word_section no=3 title=\"學生可以參加嗎？\"]不建議，技術領袖種子班培訓的主要規劃為在職培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，若在校學生本身有課業或其他考試需要請假，一切將依照簡章辦法進行。[/word_section][word_section no=4 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]可以，技術領袖培訓班的課程內容講求學用並進，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。[/word_section][word_section_end]<h2>課程問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程將會包含哪些內容？\"]技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有什麼不同？\"]我們的課程為密集式的培訓，過程中亦有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。[/word_section][word_section no=3 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦？\"]相關的詳細內容請參考修業規定。[/word_section]<h3>其他問題</h3>[word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-09 22:14:29','2017-11-09 14:14:29','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(338,1,'2017-11-09 22:16:11','2017-11-09 14:16:11','<h1>FAQ</h1><h2>報名/考試問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班需要甚麼樣的條件才能報名？\"]技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以有過一些工作經驗與領域專業的人選為優先考量。我們希望讓原本就具有專業領域技能的專家 (如化工、機械、醫學， ...等等) 在經過培訓後，能將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的專家系統或應用。[/word_section][word_section no=2 title=\"簡章中有複試筆試的規定，請問筆試的學科或內容是甚麼方向？\"]筆試的內容分為兩部分：第一部分會以選擇題形式進行，包含基礎統計與機率以及簡單的線性代數與微積分；第二部分為以簡答題形式測試應試者的程式設計能力，這部分不需要學會特定的程式語言，僅是以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述要如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。[/word_section][word_section no=3 title=\"學生可以參加嗎？\"]不建議，技術領袖種子班培訓的主要規劃為在職培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，若在校學生本身有課業或其他考試需要請假，一切將依照簡章辦法進行。[/word_section][word_section no=4 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]可以，技術領袖培訓班的課程內容講求學用並進，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。[/word_section][word_section_end]<h2>課程問題</h2>[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程將會包含哪些內容？\"]技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有什麼不同？\"]我們的課程為密集式的培訓，過程中亦有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。[/word_section][word_section no=3 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦？\"]相關的詳細內容請參考<a href=/certificate-rule/>修業規定</a>。[/word_section]<h3>其他問題</h3>[word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-09 22:16:11','2017-11-09 14:16:11','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(339,4,'2017-11-10 00:27:50','2017-11-09 16:27:50','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」資格者。`於報名截止日起，至學期結束前，不具有國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學學籍者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-10 00:27:50','2017-11-09 16:27:50','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(340,1,'2017-11-10 14:33:35','2017-11-10 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title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 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title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','FAQ','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-11 21:37:14','2017-11-11 13:37:14','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(345,5,'2017-11-27 13:39:57','2017-11-27 05:39:57','<h1>常見問題</h1>\n<h2>報名/考試問題</h2>\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\n<h2>課程問題</h2>\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/curriculum/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section no=7 title=\"請問各堂實作課程的執行環境目前是如何規劃？ 如果部分課程需要自備筆電，是否可以提供軟硬體規格的建議？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">學員需準備一台可以正常上網及運作的筆記型電腦，我們將提供連線到遠端伺服器的方式讓學員能在適當的硬體與軟體環境中，實作課堂中的練習以及專題。</span>[/word_section][word_section_end]\n<h2>其他問題</h2>\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-autosave-v1','','','2017-11-27 13:39:57','2017-11-27 05:39:57','',328,'http://aiacademy.tw/328-autosave-v1/',0,'revision','',0),(346,5,'2017-11-11 21:49:24','2017-11-11 13:49:24','<h1>FAQ</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"http://aiacademy.tw/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"http://aiacademy.tw/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 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title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span 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400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 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title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 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(Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 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400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-12 23:38:25','2017-11-12 15:38:25','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(356,4,'2017-11-12 23:39:15','2017-11-12 15:39:15','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section]<a name=\"exam\">[word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]</a><span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-12 23:39:15','2017-11-12 15:39:15','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(357,4,'2017-11-12 23:40:39','2017-11-12 15:40:39','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-12 23:40:39','2017-11-12 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title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]\r\n','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-13 11:08:14','2017-11-13 03:08:14','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(360,1,'2017-11-13 13:21:40','2017-11-13 05:21:40','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span><a id=exam name=\"exam\"></a>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-13 13:21:40','2017-11-13 05:21:40','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(361,1,'2017-11-13 13:22:22','2017-11-13 05:22:22','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用。</span><a id=exam name=\"exam\"></a>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-13 13:22:22','2017-11-13 05:22:22','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(362,1,'2017-11-13 13:23:59','2017-11-13 05:23:59','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<a id=exam name=\"exam\"></a><span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 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400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-13 13:23:59','2017-11-13 05:23:59','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(363,1,'2017-11-13 13:24:11','2017-11-13 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進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-13 13:24:11','2017-11-13 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style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a 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400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-13 13:25:39','2017-11-13 05:25:39','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(366,1,'2017-11-13 13:26:52','2017-11-13 05:26:52','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班的招生將不會限制學歷或專長，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span><a id=exam name=\"exam\"></a>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 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進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 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style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-13 17:03:51','2017-11-13 09:03:51','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(369,4,'2017-11-13 19:33:05','2017-11-13 11:33:05','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或已修完畢業學分者，或合於「報考大學碩士班一年級新生入學考試」同等學力資格者。`由學期開始至學期結束，可全程於上課地點參與<a href=\"/calendar/\">課程</a>者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]\r\n','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-13 19:33:05','2017-11-13 11:33:05','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(370,4,'2017-11-13 19:34:31','2017-11-13 11:34:31','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或已修完畢業學分者，或合於「<a href=\"http://edu.law.moe.gov.tw/LawContentDetails.aspx?id=FL008644\">報考大學碩士班一年級新生入學考試</a>」同等學力資格者。`由學期開始至學期結束，可全程於上課地點參與<a href=\"/calendar/\">課程</a>者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"<strong>放榜：</strong>\"]<strong><span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span></strong>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"<strong>正、備取生網路註冊及收費標準：</strong>\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"<strong>注意事項：</strong>\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]\r\n','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-13 19:34:31','2017-11-13 11:34:31','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(371,5,'2017-11-13 19:58:55','2017-11-13 11:58:55','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\"]<a id=\"exam\" name=\"exam\"></a><span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-13 19:58:55','2017-11-13 11:58:55','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(372,1,'2017-11-14 10:51:00','2017-11-14 02:51:00','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">在學生不符合報名條件。技術領袖種子班培訓的主要規劃為職業培訓，所安排的課程以及內容規劃上將會是以一至五全日的形式進行，具有在學學籍者不在本班招生範圍內。詳細請參考</span><a href=\"/admission-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">招生簡章</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">第四項規則。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-14 10:51:00','2017-11-14 02:51:00','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(373,5,'2017-11-14 11:33:31','2017-11-14 03:33:31','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予畢業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會再協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-14 11:33:31','2017-11-14 03:33:31','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(374,4,'2017-11-14 19:16:26','2017-11-14 11:16:26','<p>台灣人工智慧學校徵求企業夥伴，讓企業可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p><p>每一期企業夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間。加入企業夥伴計畫的每個企業夥伴將擁有以下權益：</p>[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]本校設有專業的諮詢與工程團隊，曾協助電商、銀行、票證、電子、製造及各種產業完成多項人工智慧專案，他們將與企業夥伴共同商討在實務面上可透過人工智慧解決或優化的環節，並帶領學員以專題實作方式，協助企業夥伴快速及量身打造人工智慧解決方案。[/word_section][word_section no=2 title=與學員的直接互動]我們將安排企業夥伴在學期中以演講、展示、參訪等方式來與學員直接互動。讓每期近兩百位學員在投入職場或轉換跑道前有機會充分瞭解企業夥伴以及其在人工智慧發展上的規劃及潛力，除提升企業知名度，亦可幫助畢業生就業或轉職時進行更佳的選擇。[/word_section][word_section no=3 title=優秀畢業生招募機會]每個學期末我們將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與每期近兩百位優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]<p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p></p>\r\n','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 19:16:26','2017-11-14 11:16:26','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(375,5,'2017-11-14 20:49:29','2017-11-14 12:49:29','<style>.container_inner h2{padding:20px 0 10px}</style>\n\n台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\n\n本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\n<table class=\"aitbl\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"142\"></th>\n<th width=\"177\">學術夥伴</th>\n<th width=\"284\">企業夥伴</th>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">費用</th>\n<td width=\"177\">免費</td>\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">題目</th>\n<td width=\"177\">不限數量</td>\n<td width=\"284\">一個</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">執行條件</th>\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\n<td width=\"177\">不可指定</td>\n<td width=\"284\">可指定團隊成員組成條件</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">成果報告</th>\n<td width=\"177\">公開發表</td>\n<td width=\"284\">公開發表<span style=\"font-size: medium;\"><sup>1</sup></span>及閉門會議</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">就業媒合</th>\n<td width=\"177\">無<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></td>\n<td width=\"284\">免費</td>\n</tr>\n<tr>\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=\"font-size: 11px;\">3</sup></th>\n<td width=\"177\">可</td>\n<td width=\"284\">可</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<ol class=\"ol_under_tbl\">\n 	<li>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\n 	<li>學術夥伴可另行申請成為本校<a href=\"/job-fair/\">就業媒合活動</a>之招募單位。</li>\n 	<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\n</ol>\n<h2>每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：</h2>\n[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及<a href=\"/job-fair/\">人才就業媒合活動</a>，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\n<h2>技術轉移：</h2>\n學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。\n\n欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-autosave-v1','','','2017-11-14 20:49:29','2017-11-14 12:49:29','',50,'http://aiacademy.tw/50-autosave-v1/',0,'revision','',0),(376,5,'2017-11-14 20:12:38','2017-11-14 12:12:38','台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\r\n\r\n本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\r\n<h2><strong>學術與企業夥伴之權益：</strong></h2>\r\n<table border=\"1\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\"></td>\r\n<td width=\"177\">學術夥伴</td>\r\n<td width=\"284\">企業夥伴</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">費用</td>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">題目</td>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">執行條件</td>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">團隊指定</td>\r\n<td width=\"177\">不可指定</td>\r\n<td width=\"284\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">成果報告</td>\r\n<td width=\"177\">公開發表</td>\r\n<td width=\"284\">公開發表<sup>1</sup>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">就業媒合</td>\r\n<td width=\"177\">無<sup>2</sup></td>\r\n<td width=\"284\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">資料保密<sup>3</sup></td>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n<td width=\"284\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<span style=\"font-size: small;\"><sup>1</sup>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</span>\r\n<span style=\"font-size: small;\"><sup>2</sup>學術夥伴可另行申請成為本校就業媒合活動之招募單位。</span>\r\n<span style=\"font-size: small;\"><sup>3</sup>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</span>\r\n\r\n每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\r\n\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>技術轉移：</strong></h2>\r\n學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。\r\n\r\n欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:12:38','2017-11-14 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width=\"284\">公開發表<font size = 3><sup>1</sup></font>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">就業媒合</td>\r\n<td width=\"177\">無<font size = 3><sup>2</sup></font></td>\r\n<td width=\"284\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">資料保密<font size = 3><sup>3</sup></font></td>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n<td width=\"284\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<span style=\"font-size: small;\"><sup>1</sup>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</span>\r\n<span style=\"font-size: small;\"><sup>2</sup>學術夥伴可另行申請成為本校就業媒合活動之招募單位。</span>\r\n<span style=\"font-size: small;\"><sup>3</sup>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</span>\r\n\r\n每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\r\n\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>技術轉移：</strong></h2>\r\n學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。\r\n\r\n欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:16:30','2017-11-14 12:16:30','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(378,1,'2017-11-14 20:17:19','2017-11-14 12:17:19','台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\r\n\r\n本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\r\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\r\n<table border=\"1\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\"></td>\r\n<td width=\"177\">學術夥伴</td>\r\n<td width=\"284\">企業夥伴</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">費用</td>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">題目</td>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">執行條件</td>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">團隊指定</td>\r\n<td width=\"177\">不可指定</td>\r\n<td width=\"284\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">成果報告</td>\r\n<td width=\"177\">公開發表</td>\r\n<td width=\"284\">公開發表<font size = 3><sup>1</sup></font>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">就業媒合</td>\r\n<td width=\"177\">無<font size = 3><sup>2</sup></font></td>\r\n<td width=\"284\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">資料保密<font size = 3><sup>3</sup></font></td>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n<td 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title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n<p>學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。</p>\r\n\r\n<p>欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。</p>','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:18:56','2017-11-14 12:18:56','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(380,1,'2017-11-14 20:20:45','2017-11-14 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class=ol_under_tbl>\r\n<li>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>學術夥伴可另行申請成為本校就業媒合活動之招募單位。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n\r\n<h2>每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n<p>學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。</p>\r\n\r\n<p>欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。</p>','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:21:43','2017-11-14 12:21:43','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(382,1,'2017-11-14 20:22:08','2017-11-14 12:22:08','<p>台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n\r\n<p>本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。</p>\r\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\r\n<table border=\"1\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\"></td>\r\n<td width=\"177\">學術夥伴</td>\r\n<td width=\"284\">企業夥伴</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">費用</td>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">題目</td>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">執行條件</td>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">團隊指定</td>\r\n<td width=\"177\">不可指定</td>\r\n<td width=\"284\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">成果報告</td>\r\n<td width=\"177\">公開發表</td>\r\n<td width=\"284\">公開發表<font size = 3><sup>1</sup></font>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">就業媒合</td>\r\n<td width=\"177\">無<font size = 3><sup>2</sup></font></td>\r\n<td width=\"284\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\">資料保密<font size = 3><sup>3</sup></font></td>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n<td width=\"284\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=ol_under_tbl>\r\n<li>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>學術夥伴可另行申請成為本校就業媒合活動之招募單位。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n<h2>每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n<p>學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。</p>\r\n\r\n<p>欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。</p>','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:22:08','2017-11-14 12:22:08','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(383,1,'2017-11-14 20:22:26','2017-11-14 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href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。</p>','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:25:51','2017-11-14 12:25:51','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(385,1,'2017-11-14 20:26:39','2017-11-14 12:26:39','<p>台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n\r\n<p>本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。</p>\r\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\r\n<table class=aitbl>\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td width=\"142\"></td>\r\n<th width=\"177\">學術夥伴</th>\r\n<th width=\"284\">企業夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th 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title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n<p>學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。</p>\r\n\r\n<p>欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。</p>','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:26:39','2017-11-14 12:26:39','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(386,1,'2017-11-14 20:27:25','2017-11-14 12:27:25','<p>台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n\r\n<p>本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。</p>\r\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\r\n<table class=aitbl>\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\"></th>\r\n<th width=\"177\">學術夥伴</th>\r\n<th width=\"284\">企業夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\r\n<td width=\"177\">不可指定</td>\r\n<td width=\"284\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">成果報告</th>\r\n<td width=\"177\">公開發表</td>\r\n<td width=\"284\">公開發表<font size = 3><sup>1</sup></font>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">就業媒合</th>\r\n<td width=\"177\">無<sup style=font-size:11px>2</sup></td>\r\n<td width=\"284\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=font-size:11px>3</sup></th>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n<td width=\"284\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=ol_under_tbl>\r\n<li>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>學術夥伴可另行申請成為本校就業媒合活動之招募單位。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n<h2>每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n<p>學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。</p>\r\n\r\n<p>欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。</p>','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:27:25','2017-11-14 12:27:25','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(387,1,'2017-11-14 20:29:41','2017-11-14 12:29:41','<style>.container_inner h2{padding:20px 0 10px}</style><p>台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。</p>\r\n\r\n<p>本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。</p>\r\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\r\n<table class=aitbl>\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\"></th>\r\n<th width=\"177\">學術夥伴</th>\r\n<th width=\"284\">企業夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\r\n<td width=\"177\">不可指定</td>\r\n<td width=\"284\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">成果報告</th>\r\n<td width=\"177\">公開發表</td>\r\n<td width=\"284\">公開發表<font size = 3><sup>1</sup></font>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">就業媒合</th>\r\n<td width=\"177\">無<sup style=font-size:11px>2</sup></td>\r\n<td width=\"284\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=font-size:11px>3</sup></th>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n<td width=\"284\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=ol_under_tbl>\r\n<li>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>學術夥伴可另行申請成為本校就業媒合活動之招募單位。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n<h2>每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及人才就業媒合活動，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n<p>學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。</p>\r\n\r\n<p>欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。</p>','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:29:41','2017-11-14 12:29:41','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(388,5,'2017-11-14 20:38:19','2017-11-14 12:38:19','<style>.container_inner h2{padding:20px 0 10px}</style>\r\n\r\n台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\r\n\r\n本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\r\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\"></th>\r\n<th width=\"177\">學術夥伴</th>\r\n<th width=\"284\">企業夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td 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title=以人工智慧技術解決實務問題]學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。[/word_section][word_section no=2 title=優秀畢業生招募機會]每學期末本校將舉辦專題成果發表及<a href=\"http://aiacademy.tw/job-fair/\">人才就業媒合活動</a>，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2><strong>收費標準：</strong></h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。\r\n\r\n欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:38:19','2017-11-14 12:38:19','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(389,1,'2017-11-14 20:53:06','2017-11-14 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no=1 title=學術夥伴]免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。[/word_section][word_section no=2 title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。\r\n\r\n欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 20:53:06','2017-11-14 12:53:06','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(390,4,'2017-11-14 21:37:36','2017-11-14 13:37:36','<style>.container_inner h2{padding:20px 0 10px}</style>\r\n\r\n台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\r\n\r\n本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\r\n\r\n學術或企業夥伴的選擇並無限制，營利組織可成為學術夥伴，非營利組織也可成為企業夥伴。同一個組織或單位可同時成為學術夥伴及企業夥伴。\r\n\r\n<h2>學術與企業夥伴之權益：</h2>\r\n<div class=aitblwrap>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th 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title=企業夥伴]每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>技術轉移：</h2>\r\n學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。\r\n\r\n欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a> 洽詢。','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-14 21:37:36','2017-11-14 13:37:36','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(399,1,'2017-11-15 22:45:49','2017-11-15 14:45:49','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"學術或企業夥伴的選擇並無限制，營利組織可成為學術夥伴，非營利組織也可成為企業夥伴。同一個組織或單位可同時成為學術夥伴及企業夥伴。\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"學術與企業夥伴之權益：\"]\r\n<div class=aitblwrap>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\"></th>\r\n<th width=\"177\">學術夥伴</th>\r\n<th width=\"284\">企業夥伴</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">費用</th>\r\n<td width=\"177\">免費</td>\r\n<td width=\"284\">十萬元整／每學期</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">題目</th>\r\n<td width=\"177\">不限數量</td>\r\n<td width=\"284\">一個</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">執行條件</th>\r\n<td width=\"177\">學員自由認領</td>\r\n<td width=\"284\">兩學期內至少一個團隊執行</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">團隊指定</th>\r\n<td width=\"177\">不可指定</td>\r\n<td width=\"284\">可指定團隊成員組成條件</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">成果報告</th>\r\n<td width=\"177\">公開發表</td>\r\n<td width=\"284\">公開發表<span style=\"font-size: medium;\"><sup>1</sup></span>及閉門會議</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">就業媒合</th>\r\n<td width=\"177\">無<sup style=\"font-size: 11px;\">2</sup></td>\r\n<td width=\"284\">免費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"142\">資料保密<sup style=\"font-size: 11px;\">3</sup></th>\r\n<td width=\"177\">可</td>\r\n<td width=\"284\">可</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<ol class=\"ol_under_tbl\">\r\n<li>企業夥伴得要求去掉專題公開發表內容之敏感資料。</li>\r\n<li>學術夥伴可另行申請成為本校<a href=\"/job-fair/\">就業媒合活動</a>之招募單位。</li>\r\n<li>得要求與專題執行團隊之學員個別簽訂保密協定。</li>\r\n</ol>\r\n</div>\r\n[/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"每一期夥伴計畫的起迄時間同每學期的開始及結束時間，加入夥伴計畫將擁有以下權益：\"]以人工智慧技術解決實務問題：<br>學術及企業夥伴在合作的學期中得提供題目及配合資料由學員在專題實作階段來協助解決。專題題目以可使用人工智慧技術解決之問題為原則，問題、配合資料及解題目標需由雙方共同規劃且認可。`優秀畢業生招募機會：<br>每學期末本校將舉辦專題成果發表及<a href=\"/job-fair/\">人才就業媒合活動</a>，企業夥伴將擁有第一手與優秀畢業生互動及招募的機會，是招募優秀人工智慧人才最有效率的方式。[/word_section][word_section_end]\r\n[word_section no=6 title=\"收費標準：\"]學術夥伴：<br>免費，不限制專案題目數量，由團題自由認領執行。`企業夥伴：<br>每學期十萬元整，包含一個在兩學期內執行之專題、閉門會議及擔任就業媒合活動的招募單位。每增加一個專題題目，將額外收費五萬元整。[/word_section]\r\n[word_section no=7 title=\"技術轉移：\"]學術及企業夥伴將擁有一非專屬、不可轉讓、非商業化且免付費的權利使用專題研究成果。學術／企業夥伴可與本校進行技術移轉取得專屬或非專屬、可轉讓或不可轉讓，可商業使用之權利。[/word_section][word_section links=\"partner@aiacademy.tw:mailto:partner@aiacademy.tw\" no=8 title=\"欲加入本校學術或企業夥伴計畫，歡迎來信 partner@aiacademy.tw 洽詢。\"][/word_section]\r\n[word_section_end]','夥伴計畫','','inherit','closed','closed','','50-revision-v1','','','2017-11-15 22:45:49','2017-11-15 14:45:49','',50,'http://aiacademy.tw/50-revision-v1/',0,'revision','',0),(400,1,'2017-11-15 22:54:25','2017-11-15 14:54:25','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或已修完畢業學分者，或合於「<a href=\"http://edu.law.moe.gov.tw/LawContentDetails.aspx?id=FL008644\">報考大學碩士班一年級新生入學考試</a>」同等學力資格者。`由學期開始至學期結束，可全程於上課地點參與<a href=\"/calendar/\">課程</a>者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]\r\n','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-15 22:54:25','2017-11-15 14:54:25','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(401,1,'2017-11-15 23:13:09','2017-11-15 15:13:09','<h1>台灣人工智慧學校學生退學退費標準表</h1>[space h=30][tbl1 column=2]<sub>退學</sub> \\ <sup>退費時間收費</sup>`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費\r\n@@@註冊截止日（含當日）前`免繳費，學雜費已繳費者全額退費\r\n@@@於開課日前第八日以前提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。\r\n@@@於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。\r\n@@@於實際開課日期起第二日（次）上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者`學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。\r\n@@@於實際開課期間已逾全期三分之一者`所收取之當期費用得全數不予退還。\r\n[/tbl1]<h2 style=\"margin-top: 30px;\">備註</h2><ol style=\"margin-left: 30px;\"><li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li><li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li><li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之各項費用及代收代辦費（如：平安保險費、外籍生保險費）。</li><li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li></ol>','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2017-11-15 23:13:09','2017-11-15 15:13:09','',32,'http://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),(402,4,'2017-11-16 13:55:14','2017-11-16 05:55:14','[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"台灣人工智慧學校徵求學術及企業夥伴，讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作，共同解決人才與機會的媒合問題，以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"本校之夥伴分為兩種：學術夥伴及企業夥伴。任何營利／非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位，皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。\"][/word_section]\r\n[word_section no=3 title=\"學術或企業夥伴的選擇並無限制，營利組織可成為學術夥伴，非營利組織也可成為企業夥伴。同一個組織或單位可同時成為學術夥伴及企業夥伴。\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"學術與企業夥伴之權益：\"]\r\n<div class=aitblwrap>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th 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href=\"http://edu.law.moe.gov.tw/LawContentDetails.aspx?id=FL008644\">報考大學碩士班一年級新生入學考試</a>」同等學力資格者。`由學期開始至學期結束，可全程於上課地點參與<a href=\"/calendar/\">課程</a>者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=9 title=\"注意事項：\"]錄取考生如經發現報考資格不符規定，或所繳資料有偽造、變造、假借、冒用、剽竊、 內容不實、塗改等情事，未入學者取消錄取資格，已入學者開除學籍，並應負法律責 任，且不發給任何有關學業之證明，如係在本校畢業後始發覺者，除勒令撤銷其學位 證書外，並公告取消其畢業資格。`錄取考生因重病須長期療養或應徵入營服役，致不能於該學期入學時，應檢具有關證明申請保留入學資格（因重病者須持有健保局特約區域醫院以上之醫院出具之證明，且須經執行長可；服役者則須提出徵集令）[/word_section][word_section_end]\r\n','招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-18 15:53:20','2017-11-18 07:53:20','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(407,4,'2017-11-18 15:53:40','2017-11-18 07:53:40','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 links=\"共 13 周:/calendar/\" title=\"修業期限：本學期自 107 年 1 月 28 日起，至 4 月 28 日止，共 13 周；每日早上九時至下午六時半，周六、日及國定假日除外。\"][/word_section][word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section][word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (暫訂)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：報考者應同時具備下列條件\"]於報名截止日前，已在國內經教育部立案之大學校院或於符合教育部採認規定之國外大學畢業取得學士學位者，或已修完畢業學分者，或合於「<a href=\"http://edu.law.moe.gov.tw/LawContentDetails.aspx?id=FL008644\">報考大學碩士班一年級新生入學考試</a>」同等學力資格者。`由學期開始至學期結束，可全程於上課地點參與<a href=\"/calendar/\">課程</a>者。[/word_section][word_section no=5 title=\"報名注意事項及規定：\"]考生請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定，避免日後因報名資格不符致被取消報考或影響錄取。`考生上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址應正確，否則無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果自行負責。`外籍學生入學就讀之簽證及居留相關事項請於報名前向有關單位確認，註冊後如因居留問題無法就讀，由考生自行負責。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前上網填寫報名資料，上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。\"][/word_section][word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：106 年 12 月 25 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生除以電子郵件寄發通知外，並公布於<a href=\"/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">本校網站</a>。`放榜名單正式公布後，考生應主動查詢，俾於獲知正（備）取後如期辦理註冊，逾期未註冊者，不得以未接獲通知為由要求補救措施。[/word_section][word_section no=8 title=\"正、備取生網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：正取生需於 107 年 01 月 08 日 23:59 前完成註冊。備取生需於遞補通知寄送後一周內完成註冊。`請於註冊時間內依規定至本校網址辦理網路註冊，未依規定辦理或逾期未註冊者，正取生取消其入學資格，備取生取消其遞補資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：技術領袖培訓班 - 學雜費 48,000 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15:48:43','<h1>台灣人工智慧學校修業規定</h1>\r\n[space h=30][list1layout]經錄取之新生有下列情形之一者，即取消其入學資格：\r\n(一) 未於規定日期辦理註冊手續者。\r\n(二) 入學考試舞弊，經學校查證屬實者。`新生所繳證明文件，如有假借、冒用、偽造或變造等情事，一經查明，即開除學籍，不發給任何證書。畢業後始發覺者，除勒令繳銷其證書外，並公告取銷其結業資格。`本校學業成績考查，分為下列四種︰\r\n(一) 日常考查：由教師隨時舉行之。\r\n(二) 平時考試：由教師於上課時間內舉行之。\r\n(三) 期中考試：於學期中在規定時間內舉行之。\r\n(四) 期末考試：於學期末在規定時間內舉行之。`期中考試不及格者，可視學習狀況勒令退學。`期末考試不及格者，不授與結業證書。`期中或期末考試曠考者，其曠考部分之成績以零分認定。`學生因公或因急病、近親喪故、徵召或臨時發生不可抗力之變故不能參加期中或期末考試者，應依本校「學生請假及出席辦法」之規定，辦理請假，請假程序完成後，方得補考。`學生於考試時如有舞弊行為，一經查出，予以勒令退學之處分。[/list1layout]','修業規定','','inherit','closed','closed','','41-revision-v1','','','2017-11-18 23:48:43','2017-11-18 15:48:43','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(415,4,'2017-11-18 23:49:19','2017-11-18 15:49:19','<h1>台灣人工智慧學校學生請假及出席辦法</h1>\r\n[space h=30][list1layout]本校學生請假依本辦法辦理之。`學生請假之種類分病假、事假、喪假三種。`學生因病不能上課請病假時，應於當日向秘書處請假，並於三日內提出申請；其請假期間逾三日（含）以上者，應檢具健保局特約醫院或診所出具之證明書向秘書處請假，並經執行長核准。`學生因重大事故不能上課請事假及喪假時，應預先向秘書處請假；喪假請假，或事假請假期間逾三日（含）以上者，應檢具證明文件，向秘書處請假，並經執行長核准。`學生未依規定請假，或請假未准而缺課者，以曠課論。假期已滿而缺課者，亦以曠課論。`一節課遲到三十分鐘以上者，視為曠課一小時。`曠課一小時，視為請假四小時。`學生平時請假達四十小時者，不予發給結業證書。`經核准請公假，或情況特殊經專案核准者，不計入請假時數。[/list1layout]','請假辦法','','inherit','closed','closed','','44-revision-v1','','','2017-11-18 23:49:19','2017-11-18 15:49:19','',44,'http://aiacademy.tw/44-revision-v1/',0,'revision','',0),(416,4,'2017-11-18 23:50:35','2017-11-18 15:50:35','<h1>常見問題</h1>\r\n<h2>報名/考試問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"技術領袖種子班的報名條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班將不限制專長或工作經歷，但將以曾有工作經驗或專業技能的報名者為優先考量。我們希望讓具有專業技能的人才 (如：資訊、金融、化工、機械、醫學 ……等等) 經過培訓後，將人工智慧技術帶回原本的工作領域，發展出更加智慧化的系統或應用，歡迎大學或同等學歷以上且對人工智慧技術有高度熱忱者參與。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"報名資格的初審條件\"]<span style=\"font-weight: 400;\">初審將主要考量學員是否具備足夠動機，且能全程參與每項課程並完成專案實作。建議上傳相關佐證資料，如：線上進修課程、參與技術研討會等有利審查文件。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"複試的筆試學科、內容及方向\" anchor=exam]<span style=\"font-weight: 400;\">筆試內容分為兩部分，將以英文出題：</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第一部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">選擇題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，包含基礎統計與機率、矩陣運算、線性代數與微積分。</span><span style=\"font-weight: 400;\">\r\n</span><span style=\"font-weight: 400;\">第二部分為</span><span style=\"font-weight: 400;\">簡答題</span><span style=\"font-weight: 400;\">，測試應試者的程式設計能力，以偽代碼 (pseudo code) 進行，描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如：數字排序)，屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"目前在學之學生可以參加嗎？\"]符合<a href=\"/admission-rule/\">招生簡章</a>第四項規則者得以參加，包含大專院校或同等學歷以上者及以修畢學分者參加，<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖種子班培訓所安排的課程及規劃將會是以一至五全日朝九晚六的方式進行，報名參加前要確定自己能夠全程參與喔</span><span style=\"font-weight: 400;\">！</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"我沒有寫過程式，我適合參加嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們竭誠歡迎所有對人工智慧技術有興趣的朋友報名，若無撰寫程式之背景，建議透過免費線上課程學習基本的程式語法，如：</span><a href=\"https://www.codecademy.com/learn/learn-python\"> <span style=\"font-weight: 400;\">codecademy</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。技術領袖培訓班的課程內容講求</span><span style=\"font-weight: 400;\">「</span><span style=\"font-weight: 400;\">學用並進」，課程初期將會從基礎開始教授人工智慧技術所需要的 Python 與 R 語言，學員只要能用心完成每一次的課堂實作練習，在實際進行專案時一定能達到需要的程式門檻。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"技術領袖培訓班的收費標準\"]<span style=\"font-weight: 400;\">人工智慧學校的技術領袖培訓班收費標準為一期13週，共 48,000 (新台幣) 元整。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>課程問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"課程大致包含的內容有哪些？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">技術領袖培訓班的課程內容將從最基本的機率統計概念，到機器學習的傳統演算法，如支持向量機、梯度式隨機森林，以及深度學習的理論基礎及應用，如多層感知器 (</span><span style=\"font-weight: 400;\">Multilayer Perceptron, MLP)</span><span style=\"font-weight: 400;\">、卷積神經網路 (Convolution Neural Networks, CNN)，循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN)、對抗式生成網路 (Generative Adversarial Networks, GAN)等；另外，我們亦包含實作性的課程如以資料處理及資料探勘、傳統機器學習方法、手把手深度學習等等。更詳細的內容請參閱</span><a href=\"/calendar/\"><span style=\"font-weight: 400;\">課程大綱</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=2 title=\"技術領袖培訓班的師資為何？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">師資陣容將橫跨業界與學術界，延請深耕於資料科學及人工智慧領域的知名講師</span><span style=\"font-weight: 400;\">。</span><span style=\"font-weight: 400;\">師資名單仍在規劃中，</span><span style=\"font-weight: 400;\">大致的師資陣容可參考：</span><a href=\"http://datasci.tw/speakers/?conf=AI\"><span style=\"font-weight: 400;\">2017 台灣人工智慧年會講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">及</span><a href=\"http://foundation.datasci.tw/category/courses/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣資料科學協會推廣課程講師</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，也歡迎追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，有任何最新消息我們會隨時公告。</span>[/word_section][word_section no=3 title=\"技術領袖培訓班與一般線上課程有何不同？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">我們的課程為密集式的培訓，過程中也有助教可以隨時協助學員解決在實作上的任何問題。另外，我們將會安排學員分組，透過結合不同背景的成員以小組方式面對最真實的企業案例，讓學員們在進行專案的同時，學習如何彼此協調及透過集思廣益的方式解決面臨的挑戰。</span>[/word_section][word_section no=4 title=\"課程將在哪裡進行，未來有可能在中南部開課嗎？\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前課程主要在台北</span><a href=\"https://www.google.com.tw/maps?q=%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2&amp;um=1&amp;ie=UTF-8&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwjNps7G97XXAhWDvbwKHVFoDr4Q_AUICigB\"><span style=\"font-weight: 400;\">中央研究院</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">進行。短期內未規劃在其他地區開課，未來可視學員需求及報名狀況，規劃在其他地區開班。開課詳細資訊請追蹤</span><a href=\"https://www.facebook.com/aiacademy.tw/\"><span style=\"font-weight: 400;\">台灣人工智慧學校粉絲團</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">，隨時取得第一手消息。</span>[/word_section][word_section no=5 title=\"如果我沒辦法完成整個課程怎麼辦\"]<span style=\"font-weight: 400;\">為求完整的學習，建議學員盡可能參與所有的課程、考試以及專案過程。若無法配合恐將落後課程及專案進度。相關細則請參考</span><a href=\"/certificate-rule/\"><span style=\"font-weight: 400;\">修業規定</span></a><span style=\"font-weight: 400;\">。</span>[/word_section][word_section no=6 title=\"請問修業完畢後，有無推薦報考相關的認證?\"]<span style=\"font-weight: 400;\">目前台灣尚無相關認證。在本課程修業結束且及格者，本校會頒予結業證書，將可做為您在人工智慧技術的一大認證。</span>[/word_section][word_section_end]\r\n<h2>其他問題</h2>\r\n[word_section_start][word_section no=1 title=\"請問有提供臨時宿舍嗎？\"]若無法自行找到短租型套房或住宿地點，我們將會協助提供鄰近的住宿地點及價目給有外租需求的學員或企業參考。[/word_section][word_section_end]','常見問題與解答','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-11-18 23:50:35','2017-11-18 15:50:35','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(417,4,'2017-11-18 23:52:55','2017-11-18 15:52:55','<p>台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。</p><p>加入方式有以下兩種：</p><p>(一)、加入本校的企業夥伴計畫，除就業媒合活動的參與，亦擁有與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。</p><p>(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。</p><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見(企業夥伴計畫)說明。若您計畫謹以贊助形式直接參與就業媒合活動，若有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-11-18 23:52:55','2017-11-18 15:52:55','',53,'http://aiacademy.tw/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(418,4,'2017-11-18 23:53:45','2017-11-18 15:53:45','<p>台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。</p><p>加入方式有以下兩種：</p><p>(一)、加入本校的企業夥伴計畫，除就業媒合活動的參與，亦擁有與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。</p><p>(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。</p><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見<a href=\"/corporate-partner/\">夥伴計畫</a>說明。若您計畫謹以贊助形式直接參與就業媒合活動，若有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-11-18 23:53:45','2017-11-18 15:53:45','',53,'http://aiacademy.tw/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(419,4,'2017-11-18 23:54:11','2017-11-18 15:54:11','<p>台灣人工智慧學校目前專注以技術領袖培訓班期為台灣育成具有人工智慧技術思維與實戰經驗的技術領袖人才。我們以為期十二周，每周五天，朝九晚六的全日班形式，進行人工智慧技術人才的密集培訓，讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，不再為缺乏人才所束縛。</p><p>每個學期末，本校將舉辦畢業生專題成果發表及人才就業媒合活動。我們誠摯邀請所有對於招募人工智慧人才有興趣的產官學研等機構來參加活動，擔任伯樂在每期近兩百位優秀畢業生中與您的千里馬相認。</p><p>加入方式有以下兩種：</p><p>(一)、加入本校的企業夥伴計畫，除就業媒合活動的參與，亦擁有與本校專業的諮詢與工程團隊及學員以專題實作方式快速及量身打造人工智慧解決方案等權益。</p><p>(二)、以贊助形式直接參與每學期末的就業媒合活動，在活動會場上以短講、展示、攤位等形式與學員互動，招募最合適的成員來建立或強化貴公司的人工智慧團隊。</p><p>若您對於企業夥伴計畫有興趣，請見<a href=\"/corporate-partner/\">夥伴計畫</a>說明。若您計畫謹以贊助形式參與就業媒合活動，或有任何疑問，歡迎來信 <a href=\"mailto:partner@aiacademy.tw\">partner@aiacademy.tw</a>。</p>','就業媒合活動','','inherit','closed','closed','','53-revision-v1','','','2017-11-18 23:54:11','2017-11-18 15:54:11','',53,'http://aiacademy.tw/53-revision-v1/',0,'revision','',0),(420,1,'2017-11-20 12:09:27','2017-11-20 04:09:27','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-20 12:09:27','2017-11-20 04:09:27','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(421,4,'2017-11-20 12:20:58','2017-11-20 04:20:58','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-20 12:20:58','2017-11-20 04:20:58','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(424,4,'2017-11-20 18:30:50','2017-11-20 10:30:50','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">天數</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=margin><li>線性迴歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n<li>邏輯式迴歸 (logistic regression)</li>\r\n<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\r\n<li>決策樹 (decision tree)</li>\r\n<li>隨機森林 (random forest)</li>\r\n<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=margin><li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\r\n<li>K-means (K-means clustering)</li>\r\n<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\r\n<li>DBSCAN</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (Deep Neural Network &amp; Convolution Neural Network, DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路\r\n<ul class=margin><li>深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions</li>\r\n<li>神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization</li>\r\n<li>進階優化方式：batch normalization, Swish activation, etc.</li>\r\n</ul>\r\n2. 卷積神經網路\r\n<ul class=margin><li>卷積過濾器與影像資料處理</li>\r\n<li>Data augmentation</li>\r\n<li>轉移學習</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basics <br>\r\n2. How to build up a model? <br>\r\n3. Model training<br>\r\n4. Model inference</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路\r\n<ul><li>Gated recurrent unit (GRU) and Long short-term memory (LSTM)</li>\r\n<li>時序資料處理與預測性維護</li>\r\n<li>自然語言處理與音頻資料處理</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs)\r\n<ul><li>何謂生成式對抗網路</li>\r\n<li>進階生成式對抗網路 (WGAN, EBGAN, infoGAN, etc.)</li>\r\n<li>Training tips of GANs</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning, RL)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<ul><li>Markov decision process</li>\r\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\r\n<li>Policy gradient</li>\r\n<li>Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp; DenseNet <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul class=margin><li>影像分類 (image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (object detection)</li>\r\n<li>影像分割 (image segmentation)</li>\r\n<li>影像描述 (image captioning)</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing, NLP)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於\r\n<ul><li>聊天機器人 (chatbot)</li>\r\n<li>情緒分析 (sentiment analysis)</li>\r\n<li>文字摘要 (text summarization)</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-subject\">\r\n<td width=\"300\">期末專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">26</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-totalhours\">\r\n<td width=\"300\">總天數</td>\r\n<td width=\"100\">58</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','技術領袖培訓班第一期課程大綱','','publish','closed','closed','','curriculum-tech1','','','2018-01-24 22:49:10','2018-01-24 14:49:10','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=424',0,'page','',0),(426,4,'2017-11-20 18:30:50','2017-11-20 10:30:50','課程大綱\r\n','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 18:30:50','2017-11-20 10:30:50','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(428,5,'2017-12-02 17:58:33','2017-12-02 09:58:33','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"300\">主題</th>\n<th width=\"100\">天數</th>\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\n2. 機率分布 <br>\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\n<td width=\"100\">3</td>\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\n<ul class=margin><li>線性迴歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\n<li>邏輯式迴歸 (logistic regression)</li>\n<li>支持向量機 (support vector machine)</li>\n<li>決策樹 (decision tree)</li>\n<li>隨機森林 (random forest)</li>\n<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>\n</ul>\n2. 非監督式學習\n<ul class=margin><li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>\n<li>K-means (K-means clustering)</li>\n<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>\n<li>DBSCAN</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (Deep Neural Network &amp; Convolution Neural Network, DNN &amp; CNN)</td>\n<td width=\"100\">3</td>\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路\n<ul class=margin><li>深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions</li>\n<li>神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization</li>\n<li>進階優化方式：batch normalization, Swish activation, etc.</li>\n</ul>\n2. 卷積神經網路\n<ul class=margin><li>卷積過濾器與影像資料處理</li>\n<li>Data augmentation</li>\n<li>轉移學習</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basics <br>\n2. How to build up a model? <br>\n3. Model training<br>\n4. Model inference</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-exam\">\n<td width=\"300\">期中考</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路\n<ul><li>Gated recurrent unit (GRU) and Long short-term memory (LSTM)</li>\n<li>時序資料處理與預測性維護</li>\n<li>自然語言處理與音頻資料處理</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs)\n<ul><li>何謂生成式對抗網路</li>\n<li>進階生成式對抗網路 (WGAN, EBGAN, infoGAN, etc.)</li>\n<li>Training tips of GANs</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning, RL)</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\">強化學習基礎\n<ul><li>Markov decision process</li>\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\n<li>Policy gradient</li>\n<li>Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=tr-fight>\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp; DenseNet <br>\n2. 深度學習於電腦視覺應用\n<ul class=margin><li>影像分類 (image classification)</li>\n<li>物體偵測 (object detection)</li>\n<li>影像分割 (image segmentation)</li>\n<li>影像描述 (image captioning)</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing, NLP)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">深度學習於\n<ul><li>聊天機器人 (chatbot)</li>\n<li>情緒分析 (sentiment analysis)</li>\n<li>文字摘要 (text summarization)</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-subject\">\n<td width=\"300\">期末專題實作</td>\n<td width=\"100\">26</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-exam\">\n<td width=\"300\">期末考</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-exam\">\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-totalhours\">\n<td width=\"300\">總天數</td>\n<td width=\"100\">58</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>','技術領袖－課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-autosave-v1','','','2017-12-02 17:58:33','2017-12-02 09:58:33','',424,'http://aiacademy.tw/424-autosave-v1/',0,'revision','',0),(429,5,'2017-11-20 22:37:33','2017-11-20 14:37:33','&nbsp;\r\n<table class=\"aitbl\" style=\"height: 1846px;\" width=\"820\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">主題</td>\r\n<td width=\"100\">時數 (天)</td>\r\n<td width=\"400\">內容大綱</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計\r\n2. 機率分布\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc.\r\n2. 卷積神經網路\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理\r\n- Data augmentation\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路\r\n- GRUs and LSTM\r\n- 時序資料處理與預測性維護\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs)\r\n- 何謂生成式對抗網路\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc)\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n- Makorv Decision Process\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network\r\n- Policy gradient\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n- 影像分類與定位 (Image classification)\r\n- 物體偵測 (Object detection)\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於\r\n1. 聊天機器人\r\n2. 情緒分析\r\n3. 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 22:37:33','2017-11-20 14:37:33','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(430,5,'2017-11-20 22:52:32','2017-11-20 14:52:32','<style>\r\ntable, td, th {\r\n    border: 1px solid black;\r\n    vertical-align: middle;\r\n}\r\ntable {\r\n    border-collapse: collapse;\r\n    width: 100%;\r\n}\r\n</style>\r\n<table class=\"aitbl\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 22:52:32','2017-11-20 14:52:32','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(431,1,'2017-11-21 18:06:55','2017-11-21 10:06:55','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul..aitbl2 li{list-style:none;padding-left:5px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-5px}</style>\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"300\">主題</th>\n<th width=\"100\">天數</th>\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\n2. 機率分布 <br>\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\n<td width=\"100\">3</td>\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\n<ul><li>線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression)</li>\n<li>邏輯式回歸 (Logistic Regression)</li>\n<li>支持向量機 (Support Vector Machine)</li>\n<li>決策樹 (Decision Tree)</li>\n<li>隨機森林 (Random Forest)</li>\n<li>梯度提升機 (Gradient Boosting Machine)</li>\n</ul>\n2. 非監督式學習\n<ul><li>主成分分析 (Principal Componet Analysis)</li>\n<li>K-means (K-means Clustering)</li>\n<li>階層式分群 (Hierarchical Clustering)</li>\n<li>DBSCAN</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\n<td width=\"100\">3</td>\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路\n<ul><li>深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions</li>\n<li>神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization</li>\n<li>進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc.</li>\n</ul>\n2. 卷積神經網路\n<ul><li>卷積過濾器與影像資料處理</li>\n<li>Data augmentation</li>\n<li>轉移學習</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis <br>\n2. How to build up model <br>\n3. Training the model <br>\n4. Model inferences</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-exam\">\n<td width=\"300\">期中考</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路\n<ul><li>GRU and LSTM</li>\n<li>時序資料處理與預測性維護</li>\n<li>自然語言處理與音頻資料處理</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs)\n<ul><li>何謂生成式對抗網路</li>\n<li>進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc)</li>\n<li>Training tips of GANs</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\">強化學習基礎\n<ul><li>Makorv Decision Process</li>\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\n<li>Policy gradient</li>\n<li>A3C, DDPG</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=tr-fight>\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\n<td width=\"100\">2</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\n2. 深度學習於電腦視覺應用\n<ul><li>影像分類與定位 (Image classification)</li>\n<li>物體偵測 (Object detection)</li>\n<li>物體分割 (Object segmentation)</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\">深度學習於\n<ul><li>聊天機器人 (Chat Bot)</li>\n<li>情緒分析 (Sentiment analysis)</li>\n<li>文章摘要 (Text summarization)</li>\n</ul>\n</td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-fight\">\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-subject\">\n<td width=\"300\">期末專題實作</td>\n<td width=\"100\">24</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-exam\">\n<td width=\"300\">期末考</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-exam\">\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\n<td width=\"100\">1</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-totalhours\">\n<td width=\"300\">總天數</td>\n<td width=\"100\">56</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-autosave-v1','','','2017-11-21 18:06:55','2017-11-21 10:06:55','',424,'http://aiacademy.tw/424-autosave-v1/',0,'revision','',0),(433,1,'2017-11-20 23:05:04','2017-11-20 15:05:04','<style>.aitbl2{background:#eee}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:05:04','2017-11-20 15:05:04','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(434,1,'2017-11-20 23:05:29','2017-11-20 15:05:29','<style>.aitbl2{background:#efefef}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:05:29','2017-11-20 15:05:29','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(435,1,'2017-11-20 23:06:35','2017-11-20 15:06:35','<style>.aitbl2{background:#efefef}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-subject>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:06:35','2017-11-20 15:06:35','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(436,1,'2017-11-20 23:06:54','2017-11-20 15:06:54','<style>.aitbl2{background:#efefef}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-subject>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:06:54','2017-11-20 15:06:54','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(437,1,'2017-11-20 23:07:09','2017-11-20 15:07:09','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-subject>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:07:09','2017-11-20 15:07:09','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(438,1,'2017-11-20 23:07:49','2017-11-20 15:07:49','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours td{border-top:5px solid #111}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-subject>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:07:49','2017-11-20 15:07:49','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(439,1,'2017-11-20 23:09:37','2017-11-20 15:09:37','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">時數 (天)</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-subject>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總時數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:09:37','2017-11-20 15:09:37','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(440,5,'2017-11-20 23:16:49','2017-11-20 15:16:49','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">天數</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習 <br>\r\n- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>\r\n2. 非監督式學習 <br>\r\n- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路 <br>\r\n- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>\r\n2. 卷積神經網路 <br>\r\n- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis\r\n2. How to build up model\r\n3. Training the model\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路 <br>\r\n- GRUs and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs) <br>\r\n- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎 <br>\r\n- Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>\r\n- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於 <br>\r\n- 聊天機器人 <br>\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文章摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-subject>\r\n<td width=\"300\">企業及學術專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總天數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:16:49','2017-11-20 15:16:49','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(441,5,'2017-11-20 23:32:38','2017-11-20 15:32:38','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">天數</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td> \r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<blockquote> - 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression)  <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- 梯度提升機 (Gradient Boosting Machine) </blockquote>\r\n2. 非監督式學習\r\n<blockquote> - 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN </blockquote></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路\r\n<blockquote> - 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. </blockquote>\r\n2. 卷積神經網路\r\n<blockquote> - 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習 </blockquote></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis <br>\r\n2. How to build up model <br>\r\n3. Training the model <br>\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路\r\n<blockquote> - GRU and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理 </blockquote></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs)\r\n<blockquote> - 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs </blockquote></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<blockquote> - Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep-Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG </blockquote> </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<blockquote> - 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation) </blockquote></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於\r\n<blockquote> - 聊天機器人 (Chat Bot) <br>\r\n- 情緒分析 (Sentiment analysis) <br>\r\n- 文章摘要 (Text summarization) </blockquote></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-fight>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-subject>\r\n<td width=\"300\">期末專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-exam>\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=tr-totalhours>\r\n<td width=\"300\">總天數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:32:38','2017-11-20 15:32:38','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(442,5,'2017-11-20 23:44:45','2017-11-20 15:44:45','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.courseitems{margin-left:20px}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">天數</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機率、統計與 R 語言</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">1. 敘述性統計 <br>\r\n2. 機率分布 <br>\r\n3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>\r\n4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習基礎與演算法</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<div class=courseitems>- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>\r\n- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>\r\n- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>\r\n- 決策樹 (Decision Tree) <br>\r\n- 隨機森林 (Random Forest) <br>\r\n- 梯度提升機 (Gradient Boosting Machine)</div>\r\n2. 非監督式學習\r\n<div class=courseitems>- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>\r\n- K-means (K-means Clustering) <br>\r\n- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>\r\n- DBSCAN</div>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">Python 機器學習程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Python 機器學習實作</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>\r\n<td width=\"100\">3</td>\r\n<td width=\"400\">1. 深度類神經網路\r\n<div class=courseitems>- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>\r\n- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>\r\n- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc.</div>\r\n2. 卷積神經網路\r\n<div class=courseitems>- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>\r\n- Data augmentation <br>\r\n- 轉移學習</div>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">TensorFlow 程式設計</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. TensorFlow basis <br>\r\n2. How to build up model <br>\r\n3. Training the model <br>\r\n4. Model inferences</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期中考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">序列資料與遞迴神經網路\r\n<div class=courseitems>- GRU and LSTM <br>\r\n- 時序資料處理與預測性維護 <br>\r\n- 自然語言處理與音頻資料處理</div>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－RNN</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">生成式對抗網路 (GANs)\r\n<div class=courseitems>- 何謂生成式對抗網路 <br>\r\n- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>\r\n- Training tips of GANs</div>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－GAN</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<div class=courseitems> - Makorv Decision Process <br>\r\n- Q-learning &amp; Deep-Q Network <br>\r\n- Policy gradient <br>\r\n- A3C, DDPG</div>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Reinforcement Learning</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<div class=courseitems>- 影像分類與定位 (Image classification) <br>\r\n- 物體偵測 (Object detection) <br>\r\n- 物體分割 (Object segmentation)</div>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Computer Vision</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於\r\n<div class=courseitems>- 聊天機器人 (Chat Bot) <br>\r\n- 情緒分析 (Sentiment analysis) <br>\r\n- 文章摘要 (Text summarization)</div>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">實戰演練－Natural Language Processing</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-subject\">\r\n<td width=\"300\">期末專題實作</td>\r\n<td width=\"100\">24</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末成果發表會</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-totalhours\">\r\n<td width=\"300\">總天數</td>\r\n<td width=\"100\">56</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-20 23:44:45','2017-11-20 15:44:45','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(444,4,'2017-11-20 23:47:38','2017-11-20 15:47:38','','課程大綱','','publish','closed','closed','','444','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=444',56,'nav_menu_item','',0),(446,5,'2017-11-21 14:33:14','2017-11-21 06:33:14','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-autosave-v1','','','2017-11-21 14:33:14','2017-11-21 06:33:14','',2,'http://aiacademy.tw/2-autosave-v1/',0,'revision','',0),(447,5,'2017-11-21 14:34:26','2017-11-21 06:34:26','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-21 14:34:26','2017-11-21 06:34:26','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(448,5,'2017-11-21 14:50:34','2017-11-21 06:50:34','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-21 14:50:34','2017-11-21 06:50:34','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(449,5,'2017-11-21 14:52:20','2017-11-21 06:52:20','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-21 14:52:20','2017-11-21 06:52:20','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),