(450,5,'2017-11-21 14:53:47','2017-11-21 06:53:47','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1>\r\n[space h=30]\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<a href=\"http://aiacademy.tw/curriculum/\">密集培訓</a>。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。\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。','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-21 14:53:47','2017-11-21 06:53:47','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(451,5,'2017-11-21 14:54:13','2017-11-21 06:54:13','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1>\r\n[space h=30]\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。\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<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。\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。','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-21 14:54:13','2017-11-21 06:54:13','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(452,5,'2017-11-21 14:57:12','2017-11-21 06:57:12','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1>\r\n[space h=30]\r\n\r\n<p>\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</p>\r\n<p>\r\n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<a href=\"/curriculum/\">密集培訓</a>。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</p>\r\n<p>\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<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。\r\n</p>\r\n<p>\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</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-autosave-v1','','','2017-11-21 14:57:12','2017-11-21 06:57:12','',169,'http://aiacademy.tw/169-autosave-v1/',0,'revision','',0),(453,5,'2017-11-21 14:57:24','2017-11-21 06:57:24','<h1>技術領袖培訓班簡介</h1>\r\n[space h=30]\r\n\r\n<p>\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</p>\r\n<p>\r\n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<a href=\"/curriculum/\">密集培訓</a>。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</p>\r\n<p>\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<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。\r\n</p>\r\n<p>\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</p>\r\n<p>\r\n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。\r\n</p>','技術領袖培訓班簡介','','inherit','closed','closed','','169-revision-v1','','','2017-11-21 14:57:24','2017-11-21 06:57:24','',169,'http://aiacademy.tw/169-revision-v1/',0,'revision','',0),(454,5,'2017-11-21 15:19:37','2017-11-21 07:19:37','<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=\"/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_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','','','2017-11-21 15:19:37','2017-11-21 07:19:37','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(458,5,'2017-11-21 15:39:24','2017-11-21 07:39:24','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「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，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，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>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、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。</p><p>再次誠摯歡迎您加入我們的<a href=\"/class-overview/\">人才培育計畫</a>、<a href=\"/corporate-partner/\">夥伴合作計畫</a></p>','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-autosave-v1','','','2017-11-21 15:39:24','2017-11-21 07:39:24','',12,'http://aiacademy.tw/12-autosave-v1/',0,'revision','',0),(459,5,'2017-11-21 15:39:26','2017-11-21 07:39:26','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「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，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，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>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、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。</p><p>再次誠摯歡迎您加入我們的<a href=\"/class-overview/\">人才培育計畫</a>、<a href=\"/corporate-partner/\">夥伴合作計畫</a></p>','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2017-11-21 15:39:26','2017-11-21 07:39:26','',12,'http://aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(460,5,'2017-11-21 16:14:49','2017-11-21 08:14:49','<p>鑑於人工智慧的重要性，以及台灣產業長久被缺少高階人才的問題所困擾，甚至成為產業發展及升級的障礙，台灣人工智慧學校為此而成立。希望很快地讓「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，重建社會自信。</p><p>台灣人工智慧學校將以最好的師資及與產學界的密切合作，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>我們預期本校的校友們無論未來在產業界、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。</p><p>再次誠摯歡迎您加入我們的<a href=\"/class-overview/\">人才培育計畫</a>與<a href=\"/corporate-partner/\">夥伴合作計畫</a></p>','關於我們','','inherit','closed','closed','','12-revision-v1','','','2017-11-21 16:14:49','2017-11-21 08:14:49','',12,'http://aiacademy.tw/12-revision-v1/',0,'revision','',0),(461,1,'2017-11-21 17:51:48','2017-11-21 09:51:48','<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 class=tr-fight>\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','','','2017-11-21 17:51:48','2017-11-21 09:51:48','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(462,1,'2017-11-21 17:52:07','2017-11-21 09:52:07','<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 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; 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','','','2017-11-21 17:52:07','2017-11-21 09:52:07','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(463,1,'2017-11-21 17:53:20','2017-11-21 09:53:20','<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 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; 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<ul><li>- 聊天機器人 (Chat Bot)\r\n<li>- 情緒分析 (Sentiment analysis)\r\n<li>- 文章摘要 (Text summarization)</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\">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','','','2017-11-21 17:53:20','2017-11-21 09:53:20','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(464,1,'2017-11-21 17:57:49','2017-11-21 09:57:49','<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}.courseitems{margin-left:20px}.aitbl2 li{list-style:outside url(/img/ico1.png)}</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 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; 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<ul><li>- 聊天機器人 (Chat Bot)\r\n<li>- 情緒分析 (Sentiment analysis)\r\n<li>- 文章摘要 (Text summarization)</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\">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','','','2017-11-21 17:57:49','2017-11-21 09:57:49','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(465,1,'2017-11-21 18:01:41','2017-11-21 10:01:41','<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 li{list-style:none}.aitbl2 li::before{content:\'-\'}</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<ul><li>線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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><li>主成分分析 (Principal Componet Analysis)</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 (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><li>深度學習理論基礎：Back Propagation, 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：BatchNormalization, Swish Activation, …etc.</li>\r\n</ul>\r\n2. 卷積神經網路\r\n<ul><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 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<ul><li>GRU and 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)</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)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<ul><li>Makorv Decision Process</li>\r\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\r\n<li>Policy gradient</li>\r\n<li>A3C, 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; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul><li>影像分類與定位 (Image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (Object detection)</li>\r\n<li>物體分割 (Object segmentation)</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)</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 (Chat Bot)</li>\r\n<li>情緒分析 (Sentiment analysis)</li>\r\n<li>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-21 18:01:41','2017-11-21 10:01:41','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(466,1,'2017-11-21 18:03:30','2017-11-21 10:03:30','<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 li{list-style:none}.aitbl2 li::before{content:\'- \'}</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<ul><li>線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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><li>主成分分析 (Principal Componet Analysis)</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 (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><li>深度學習理論基礎：Back Propagation, 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：BatchNormalization, Swish Activation, …etc.</li>\r\n</ul>\r\n2. 卷積神經網路\r\n<ul><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 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<ul><li>GRU and 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)</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)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<ul><li>Makorv Decision Process</li>\r\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\r\n<li>Policy gradient</li>\r\n<li>A3C, 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; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul><li>影像分類與定位 (Image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (Object detection)</li>\r\n<li>物體分割 (Object segmentation)</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)</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 (Chat Bot)</li>\r\n<li>情緒分析 (Sentiment analysis)</li>\r\n<li>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-21 18:03:30','2017-11-21 10:03:30','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(467,1,'2017-11-21 18:04:11','2017-11-21 10:04:11','<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 li{list-style:none;padding-left:5px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-5px}</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<ul><li>線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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><li>主成分分析 (Principal Componet Analysis)</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 (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><li>深度學習理論基礎：Back Propagation, 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：BatchNormalization, Swish Activation, …etc.</li>\r\n</ul>\r\n2. 卷積神經網路\r\n<ul><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 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<ul><li>GRU and 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)</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)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<ul><li>Makorv Decision Process</li>\r\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\r\n<li>Policy gradient</li>\r\n<li>A3C, 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; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul><li>影像分類與定位 (Image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (Object detection)</li>\r\n<li>物體分割 (Object segmentation)</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)</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 (Chat Bot)</li>\r\n<li>情緒分析 (Sentiment analysis)</li>\r\n<li>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-21 18:04:11','2017-11-21 10:04:11','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(468,1,'2017-11-21 18:07:36','2017-11-21 10:07:36','<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.ul2{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</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<ul><li>線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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><li>主成分分析 (Principal Componet Analysis)</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 (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><li>深度學習理論基礎：Back Propagation, 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：BatchNormalization, Swish Activation, …etc.</li>\r\n</ul>\r\n2. 卷積神經網路\r\n<ul><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 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<ul><li>GRU and 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)</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)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<ul><li>Makorv Decision Process</li>\r\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\r\n<li>Policy gradient</li>\r\n<li>A3C, 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; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul><li>影像分類與定位 (Image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (Object detection)</li>\r\n<li>物體分割 (Object segmentation)</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)</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 (Chat Bot)</li>\r\n<li>情緒分析 (Sentiment analysis)</li>\r\n<li>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-21 18:07:36','2017-11-21 10:07:36','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(469,1,'2017-11-21 18:09:06','2017-11-21 10:09:06','<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<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<ul class=margin><li>線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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)</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 (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：Back Propagation, 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：BatchNormalization, 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 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<ul><li>GRU and 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)</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)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<ul><li>Makorv Decision Process</li>\r\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\r\n<li>Policy gradient</li>\r\n<li>A3C, 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; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul class=margin><li>影像分類與定位 (Image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (Object detection)</li>\r\n<li>物體分割 (Object segmentation)</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)</td>\r\n<td width=\"100\">1</td>\r\n<td width=\"400\">深度學習於\r\n<ul class=margin><li>聊天機器人 (Chat Bot)</li>\r\n<li>情緒分析 (Sentiment analysis)</li>\r\n<li>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-21 18:09:06','2017-11-21 10:09:06','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(470,1,'2017-11-21 18:09:44','2017-11-21 10:09:44','<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<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<ul class=margin><li>線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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)</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 (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：Back Propagation, 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：BatchNormalization, 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 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<ul><li>GRU and 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)</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)</td>\r\n<td width=\"100\">2</td>\r\n<td width=\"400\">強化學習基礎\r\n<ul><li>Makorv Decision Process</li>\r\n<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>\r\n<li>Policy gradient</li>\r\n<li>A3C, 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; Dense Net <br>\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul class=margin><li>影像分類與定位 (Image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (Object detection)</li>\r\n<li>物體分割 (Object segmentation)</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)</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 (Chat Bot)</li>\r\n<li>情緒分析 (Sentiment analysis)</li>\r\n<li>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-21 18:09:44','2017-11-21 10:09:44','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(473,5,'2017-11-22 16:30:19','2017-11-22 08:30:19','<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<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>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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>影像分類與定位 (image classification)</li>\r\n<li>物體偵測 (object detection)</li>\r\n<li>圖像分割 (image segmentation)</li>\r\n<li>圖像描述 (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>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-22 16:30:19','2017-11-22 08:30:19','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(474,5,'2017-11-22 16:41:04','2017-11-22 08:41:04','<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<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>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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>文章摘要 (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\">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','','','2017-11-22 16:41:04','2017-11-22 08:41:04','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(475,5,'2017-11-22 17:51:11','2017-11-22 09:51:11','<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<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>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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; 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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\"]<a href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\">報名表格PDF</a></div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-23 14:39:20','2017-11-23 06:39:20','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(478,1,'2017-11-23 14:39:52','2017-11-23 06:39:52','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n[timeline][/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\"]<br><a href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-23 14:39:52','2017-11-23 06:39:52','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(479,1,'2017-11-23 14:40:11','2017-11-23 06:40:11','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n[timeline][/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 href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-23 14:40:11','2017-11-23 06:40:11','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(480,1,'2017-11-23 14:40:44','2017-11-23 06:40:44','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n[timeline][/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>','報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-23 14:40:44','2017-11-23 06:40:44','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(481,1,'2017-11-23 18:55:24','2017-11-23 10:55:24','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-23 18:55:24','2017-11-23 10:55:24','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(482,1,'2017-11-23 18:57:15','2017-11-23 10:57:15','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-23 18:57:15','2017-11-23 10:57:15','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(483,1,'2017-11-23 18:57:45','2017-11-23 10:57:45','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-23 18:57:45','2017-11-23 10:57:45','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(484,1,'2017-11-23 19:17:06','2017-11-23 11:17:06','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-23 19:17:06','2017-11-23 11:17:06','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(485,1,'2017-11-24 11:59:07','2017-11-24 03:59:07','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-24 11:59:07','2017-11-24 03:59:07','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(487,4,'2017-11-26 17:07:20','2017-11-26 09:07:20','','技術領袖','','publish','closed','closed','','%e6%8a%80%e8%a1%93%e9%a0%98%e8%a2%96%e5%9f%b9%e8%a8%93%e7%8f%ad','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=487',25,'nav_menu_item','',0),(488,5,'2017-11-26 17:39:15','2017-11-26 09:39:15','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">午餐時間 (lunch box)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"280\">交流晚餐 (buffet)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"280\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"150\">日期</th>\r\n<th width=\"280\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2.?抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"150\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"150\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"150\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"280\">期末發表會及結業典禮</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人周末研修班第一期課程大綱','','publish','closed','closed','','curriculum-mgr1','','','2018-01-24 23:05:45','2018-01-24 15:05:45','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=488',0,'page','',0),(490,4,'2017-11-26 17:09:19','2017-11-26 09:09:19','<h1>台灣人工智慧學校技術領袖培訓班修業規定</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','','','2017-11-26 17:09:19','2017-11-26 09:09:19','',41,'http://aiacademy.tw/41-revision-v1/',0,'revision','',0),(491,5,'2017-11-26 17:09:49','2017-11-26 09:09:49','','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 17:09:49','2017-11-26 09:09:49','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(492,4,'2017-11-26 17:14:41','2017-11-26 09:14:41','<div id=aboutus-alike><p>\r\nThe Executives Program in Artificial Intelligence is the second program specially designed for Taiwan’s current industrial needs after the Technical Professionals Program in Taiwan AI Academy. We expect that through the weekend seminars for managers, managers of various industries can have a field to learn and understand the technical overview of artificial intelligence together with managers of different industries, and have a comprehensive overall view of artificial intelligence technology, and A thorough understanding of how artificial intelligence works, as well as its capabilities, limitations and future development, will enable the industry to have a clear sense of direction to lead the enterprise forward when it wants to use artificial intelligence to upgrade the industry.</p>\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/m1.jpg style=\"width:100%;max-width:100%\" />\r\n<p>\r\nWe will take the form of a full-day class every Saturday for 16 weeks, giving all managers and trainees a comprehensive overview of artificial intelligence. In addition to courses, in-depth seminars and exchanges can be conducted so that students can fully absorb and understand the knowledge taught in the classroom. It is also expected that students can fully appreciate the practical application methods and limitations of these technologies through interactive arrangements, and conduct students Inter-disciplinary exchanges and learning.\r\n</p>\r\n<p>\r\nThe goal of the weekend seminar for managers is to enable professional managers in different fields to be more powerful, with artificial intelligence plus the original domain knowledge and management expertise, to steer the helm with the correct cognition and sense of direction, to lead the artificial intelligence team, and to assist companies with Artificial intelligence solves problems and upgrades. Our manager trainees will take the role of seed after completing the training, go deep into all levels of Taiwan\'s industry, and help companies solve the problems they face in the process of moving towards intelligence with their own professional and correct artificial intelligence cognition and sense of direction. </p>\r\n<img style=float:left;width:49% src=/wp-content/uploads/2021/06/m2.jpg />\r\n<img style=float:rightt;width:49% src=/wp-content/uploads/2021/06/m3.jpg />\r\n<div style=clear:both></div>\r\n<p>\r\nWe will arrange the most experienced lecturers in theory or practice in various academic and research units such as the Academia Sinica and the industry, covering everything from core probability and statistics to the latest artificial intelligence technologies such as machine learning and deep learning to provide a complete overall picture View. In the later stage, the class will conduct special seminars in collaboration with the technical leader training class, so that managers and students can experience the interaction with artificial intelligence technicians in the course, and cultivate future leaders such as defining problems, solving and field introduction methods. The key competencies required by smart teams.\r\n</p>\r\n<p>\r\nWe look forward to the weekend seminars for managers, so that busy managers can have full recharge opportunities on weekends, instead of listening to fragments of artificial intelligence knowledge, but being able to have a complete course using sixteen weeks. Six full-day classes have clear technology and application blueprints for artificial intelligence. We hope that all managers who have finished training in this program can use what they have learned to assist Taiwan in the comprehensive upgrade of artificial intelligence applications in all corners of society, help the industry to enhance its competitiveness, and let us have a better Taiwan in the future.</p>\r\n<img src=/wp-content/uploads/2021/06/m4.jpg /></div>','Executives Program in Artificial Intelligence','','publish','closed','closed','','class-mgr','','','2021-06-07 00:18:07','2021-06-06 16:18:07','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=492',251,'post','',0),(493,4,'2017-11-26 17:14:41','2017-11-26 09:14:41','<h1>經理人週末研修班簡介</h1>\r\n[space h=30]\r\n\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以為期十二周的時間，每周六的全天班形式進行，給予所有經理人學員全面的人工智慧概觀。早上下午約六小時的時間進行上課，晚餐過後，進行深入的研討及交流，除了確認讓學員們都能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過晚上的互動安排充分領略這些技術的實際應用方式及限制，以及進行學員間跨領域的交流學習。\r\n</p>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班目標為讓不同領域的專業經理人能夠如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識及管理專才，以正確的認知及方向感來掌舵，帶領人工智慧團隊，協助各企業以工智慧解決問題及進行升級。我們的經理人學員們在結訓後將擔任種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及正確的人工智慧認知及方向感協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\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技術皆涵蓋，提供完整的大局觀。在後期階段，本班將與技術領袖培訓班協同進行專題研討，讓經理人學員們能在課程中體驗與人工智慧技術人員的互動，同時培養定義問題、解決及場域導入方式等未來帶領人工智慧團隊所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十二個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-revision-v1','','','2017-11-26 17:14:41','2017-11-26 09:14:41','',492,'http://aiacademy.tw/492-revision-v1/',0,'revision','',0),(494,5,'2017-11-26 17:14:45','2017-11-26 09:14:45','<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}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</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</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>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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\">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>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 17:14:45','2017-11-26 09:14:45','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(495,4,'2017-11-26 17:22:17','2017-11-26 09:22:17','[word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 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，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 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=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 11 日（星期四）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於107 年 1 月 15 日（星期一）中午 12：00 前完成註冊及繳費。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','台北總校經理人週末研修班第一期招生簡章','','publish','closed','closed','','admission-mgr1','','','2019-07-19 12:53:52','2019-07-19 04:53:52','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=495',301,'post','',0),(496,4,'2017-11-26 17:22:17','2017-11-26 09:22:17','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/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 (規劃中)\"][/word_section][word_section no=4 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。[/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。[/word_section][word_section no=6 links=\"網路報名:/mgr-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：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]','招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 17:22:17','2017-11-26 09:22:17','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(497,4,'2017-11-26 17:23:12','2017-11-26 09:23:12','','經理人','','publish','closed','closed','','%e7%b6%93%e7%90%86%e4%ba%ba%e9%80%b1%e6%9c%ab%e7%a0%94%e4%bf%ae%e7%8f%ad','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=497',60,'nav_menu_item','',0),(498,4,'2017-11-26 17:23:12','2017-11-26 09:23:12','','招生簡章','','publish','closed','closed','','498','','','2019-08-02 19:37:19','2019-08-02 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href=\"\">經理人週末研修班</a>，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十二個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\n</p>','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-autosave-v1','','','2017-11-26 22:24:57','2017-11-26 14:24:57','',492,'http://aiacademy.tw/492-autosave-v1/',0,'revision','',0),(500,5,'2017-11-26 17:29:00','2017-11-26 09:29:00','<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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">日期</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\">&lt;style&gt;.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}&lt;/style&gt;\r\n&lt;table class=\"aitbl aitbl2\"&gt;\r\n&lt;tbody&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;th width=\"300\"&gt;主題&lt;/th&gt;\r\n&lt;th width=\"100\"&gt;天數&lt;/th&gt;\r\n&lt;th width=\"400\"&gt;內容大綱&lt;/th&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;課程介紹 &amp;amp; 人工智慧概觀&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;機率、統計與 R 語言&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;2&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;1. 敘述性統計 &lt;br&gt;\r\n2. 機率分布 &lt;br&gt;\r\n3. 抽樣與分布 &amp;amp; 假設檢定 &lt;br&gt;\r\n4. 迴歸 &amp;amp; 無母數分析&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-fight\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－資料分析與資料視覺化&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;機器學習基礎與演算法&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;3&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;1. 監督式學習\r\n&lt;ul class=margin&gt;&lt;li&gt;線性回歸 (linear regression, LASSO regression)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;邏輯式回歸 (logistic regression)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;支持向量機 (support vector machine)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;決策樹 (decision tree)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;隨機森林 (random forest)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;梯度提升機 (gradient boosting machine)&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n2. 非監督式學習\r\n&lt;ul class=margin&gt;&lt;li&gt;主成分分析 (principal componet analysis, PCA)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;K-means (K-means clustering)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;階層式分群 (hierarchical clustering)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;DBSCAN&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;Python 機器學習程式設計&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-fight\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－Python 機器學習實作&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;2&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;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;amp; Convolution Neural Network, DNN &amp;amp; CNN)&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;3&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;1. 深度類神經網路\r\n&lt;ul class=margin&gt;&lt;li&gt;深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;進階優化方式：batch normalization, Swish activation, etc.&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n2. 卷積神經網路\r\n&lt;ul class=margin&gt;&lt;li&gt;卷積過濾器與影像資料處理&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;Data augmentation&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;轉移學習&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;TensorFlow 程式設計&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;1. TensorFlow basics &lt;br&gt;\r\n2. How to build up a model? &lt;br&gt;\r\n3. Model training&lt;br&gt;\r\n4. Model inference&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-exam\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;期中考&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-fight\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－DNN &amp;amp; CNN&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;2&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;深度學習理論：遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;序列資料與遞迴神經網路\r\n&lt;ul&gt;&lt;li&gt;Gated recurrent unit (GRU) and Long short-term memory (LSTM)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;時序資料處理與預測性維護&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;自然語言處理與音頻資料處理&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-fight\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－RNN&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;生成式對抗網路 (GANs)\r\n&lt;ul&gt;&lt;li&gt;何謂生成式對抗網路&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;進階生成式對抗網路 (WGAN, EBGAN, infoGAN, etc.)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;Training tips of GANs&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-fight\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－GAN&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;2&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning, RL)&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;2&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;強化學習基礎\r\n&lt;ul&gt;&lt;li&gt;Markov decision process&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;Q-learning &amp;amp; Deep-Q Network&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;Policy gradient&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=tr-fight&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－Reinforcement Learning&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;2&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;1. 經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp;amp; DenseNet &lt;br&gt;\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n&lt;ul class=margin&gt;&lt;li&gt;影像分類 (image classification)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;物體偵測 (object detection)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;影像分割 (image segmentation)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;影像描述 (image captioning)&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-fight\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－Computer Vision&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing, NLP)&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;深度學習於\r\n&lt;ul&gt;&lt;li&gt;聊天機器人 (chatbot)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;情緒分析 (sentiment analysis)&lt;/li&gt;\r\n&lt;li&gt;文字摘要 (text summarization)&lt;/li&gt;\r\n&lt;/ul&gt;\r\n&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-fight\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;實戰演練－Natural Language Processing&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-subject\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;期末專題實作&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;24&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-exam\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;期末考&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-exam\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;期末成果發表會&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;1&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;tr class=\"tr-totalhours\"&gt;\r\n&lt;td width=\"300\"&gt;總天數&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"100\"&gt;56&lt;/td&gt;\r\n&lt;td width=\"400\"&gt;&lt;/td&gt;\r\n&lt;/tr&gt;\r\n&lt;/tbody&gt;\r\n&lt;/table&gt;</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</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\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">\r\n 	<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\">\r\n 	<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\r\n2. How to build up a model?\r\n3. Model training\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>\r\n 	<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>\r\n 	<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>\r\n 	<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\r\n2. 深度學習於電腦視覺應用\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<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>\r\n 	<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\">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>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 17:29:00','2017-11-26 09:29:00','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(501,5,'2017-11-26 17:39:15','2017-11-26 09:39:15','<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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">日期</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\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"100\"></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</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 17:39:15','2017-11-26 09:39:15','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(502,5,'2017-11-26 22:09:04','2017-11-26 14:09:04','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"100\">時段</th>\n<th width=\"400\">內容</th>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">09:30am ─ 12:30pm</td>\n<td width=\"400\">早上課程</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\n<td width=\"400\">午餐時間 (午餐餐盒)</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\n<td width=\"400\">下午課程</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\n<td width=\"400\">交流晚餐 (歐式自助餐)</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\n<td width=\"400\">案例研究與交流討論</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<br>\n<p>課程安排</p>\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width=\"100\">日期</th>\n<th width=\"300\">主題</th>\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\n<td width=\"400\">\n1. 機率與統計 <br>\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\n<ul class=\"margin\">\n 	<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 class=\"margin\">\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\n<td width=\"400\">\n- 深度學習的基礎理論 <br>\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\n<td width=\"400\">\n- 機器學習案例 <br>\n- 多層感知器案例 <br>\n- 深度捲積網路案例</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\n<td width=\"400\">\n- 影像分類 <br>\n- 物體偵測 <br>\n- 影像分割 <br>\n- 影像描述\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\n<td width=\"400\">\n- 情緒分析 <br>\n- 文字摘要 <br>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\n<td width=\"400\">\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\n<td width=\"400\">\n- 從關聯式推薦 (association rule) <br>\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr>\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n<tr class=\"tr-exam\">\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\n<td width=\"400\"></td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-autosave-v1','','','2017-11-26 22:09:04','2017-11-26 14:09:04','',488,'http://aiacademy.tw/488-autosave-v1/',0,'revision','',0),(503,4,'2017-11-26 17:41:31','2017-11-26 09:41:31','','經理人週末研修班','','publish','closed','closed','','503','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=503',61,'nav_menu_item','',0),(504,4,'2017-11-26 17:41:31','2017-11-26 09:41:31','','技術領袖培訓班','','publish','closed','closed','','504','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=504',26,'nav_menu_item','',0),(505,4,'2017-11-26 17:48:49','2017-11-26 09:48:49','','課程大綱','','publish','closed','closed','','%e8%aa%b2%e7%a8%8b%e5%a4%a7%e7%b6%b1','','','2019-08-02 19:37:19','2019-08-02 11:37:19','',0,'http://aiacademy.tw/?p=505',94,'nav_menu_item','',0),(506,4,'2017-11-26 17:55:29','2017-11-26 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links=\"網路報名:/mgr-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：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 17:56:26','2017-11-26 09:56:26','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(511,4,'2017-11-26 17:56:35','2017-11-26 09:56:35','<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 (規劃中)\"][/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][word_section_end]\r\n','技術領袖－招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-26 17:56:35','2017-11-26 09:56:35','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(512,4,'2017-11-26 17:56:54','2017-11-26 09:56:54','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n[timeline][/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－報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-26 17:56:54','2017-11-26 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INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (513,4,'2017-11-26 17:58:47','2017-11-26 09:58:47','<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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">日期</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\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"100\"></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</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 17:58:47','2017-11-26 09:58:47','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(514,4,'2017-11-26 17:59:02','2017-11-26 09:59:02','<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<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>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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\">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>','技術領袖－課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-26 17:59:02','2017-11-26 09:59:02','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(516,4,'2017-11-26 18:03:40','2017-11-26 10:03:40','[timeline]2017/11/27<a href=\"/mgr-registration/\">開放報名</a>`2018/01/08報名截止日`2017/01/11錄取名單公布`2018/01/27<a href=\"/mgr-curriculum/\">學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>\r\n<div style=\"text-align: center; margin-top: 30px;\"><a href=\"/wp-content/uploads/2017/12/台灣人工智慧學校經理人周末研修班第一期－報名表格.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>','經理人周末研修班第一期報名表格','','publish','closed','closed','','registration-mgr1','','','2018-01-25 18:18:34','2018-01-25 10:18:34','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=516',0,'page','',0),(517,4,'2017-11-26 18:03:40','2017-11-26 10:03:40','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" 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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]\r\n\r\n<!--<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>-->\r\n','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-26 18:03:40','2017-11-26 10:03:40','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(518,4,'2017-11-26 18:04:27','2017-11-26 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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]\r\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][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][word_section_end]\r\n','技術領袖－招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-26 18:46:51','2017-11-26 10:46:51','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(520,1,'2017-11-26 18:59:15','2017-11-26 10:59:15','<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]\r\n[word_section_start]\r\n[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]\r\n\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\r\n\r\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (規劃中)\"][/word_section]\r\n\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]\r\n\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\r\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]\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\">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 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\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]\r\n','技術領袖－招生簡章','','inherit','closed','closed','','26-revision-v1','','','2017-11-26 18:59:15','2017-11-26 10:59:15','',26,'http://aiacademy.tw/26-revision-v1/',0,'revision','',0),(521,1,'2017-11-26 19:01:21','2017-11-26 11:01:21','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/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。[/word_section]\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/mgr-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[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 19:01:21','2017-11-26 11:01:21','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(522,5,'2017-11-26 19:03:42','2017-11-26 11:03:42','<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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">日期</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\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"100\"></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</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> \r\n- 影像分類 </br>\r\n- 物體偵測 </br>\r\n- 影像分割 </br>\r\n- 影像描述 </br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 19:03:42','2017-11-26 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width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> \r\n- 深度學習的基礎理論\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN)\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM)\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類\r\n- 物體偵測\r\n- 影像分割\r\n- 影像描述</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> \r\n- 情緒分析\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-totalhours\">\r\n<td 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(Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 20:24:13','2017-11-26 12:24:13','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(525,5,'2017-11-26 20:29:42','2017-11-26 12:29:42','<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:\'- 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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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">深度學習應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 20:29:42','2017-11-26 12:29:42','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(526,5,'2017-11-26 20:32:59','2017-11-26 12:32:59','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr 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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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 深度學習的基礎理論\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN)\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM)\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 影像分類\r\n- 物體偵測\r\n- 影像分割\r\n- 影像描述</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 情緒分析\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 20:32:59','2017-11-26 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width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 深度學習的基礎理論\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN)\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM)\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 影像分類\r\n- 物體偵測\r\n- 影像分割\r\n- 影像描述</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 情緒分析\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 20:38:37','2017-11-26 12:38:37','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(528,5,'2017-11-26 20:40:19','2017-11-26 12:40:19','<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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"100\">日期</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\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定  &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 情緒分析\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 20:40:19','2017-11-26 12:40:19','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(529,5,'2017-11-26 20:44:17','2017-11-26 12:44:17','<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:\'- 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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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 20:44:17','2017-11-26 12:44:17','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(530,4,'2017-11-26 20:52:01','2017-11-26 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(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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&Deep learning) 推薦法\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人週末研修班','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 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width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定  &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&Deep learning) 推薦法\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧應用特論 - 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例賞析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:06:32','2017-11-26 13:06:32','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(540,4,'2017-11-26 21:08:34','2017-11-26 13:08:34','<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 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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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 深度學習的基礎理論\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN)\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM)\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 影像分類\r\n- 物體偵測\r\n- 影像分割\r\n- 影像描述</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 情緒分析\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-autosave-v1','','','2017-11-26 21:08:34','2017-11-26 13:08:34','',488,'http://aiacademy.tw/488-autosave-v1/',0,'revision','',0),(541,4,'2017-11-26 21:08:46','2017-11-26 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regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 深度學習的基礎理論\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN)\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM)\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 影像分類\r\n- 物體偵測\r\n- 影像分割\r\n- 影像描述</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 情緒分析\r\n- 文字摘要</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\">- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"100\"></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\">12</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:08:46','2017-11-26 13:08:46','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(543,4,'2017-11-26 21:18:29','2017-11-26 13:18:29','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/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。[/word_section]\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/mgr-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[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 21:18:29','2017-11-26 13:18:29','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(544,5,'2017-11-26 21:18:49','2017-11-26 13:18:49','<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}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:\'- \';margin-left:-12px}</style>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\"></th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based filtering) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\"> 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:18:49','2017-11-26 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width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based filtering) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\"> 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\"></td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td 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width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2/3</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2/10</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2/24</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"100\">3/3</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/10</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/17</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/24</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/31</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based filtering) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">4/14</td>\r\n<td width=\"300\"> 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">4/21</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">4/28</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:25:04','2017-11-26 13:25:04','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(547,4,'2017-11-26 21:26:02','2017-11-26 13:26:02','','需要您的支持','','publish','closed','closed','','%e9%9c%80%e8%a6%81%e6%82%a8%e7%9a%84%e6%94%af%e6%8c%81','','','2019-08-02 19:37:19','2019-08-02 11:37:19','',0,'http://aiacademy.tw/?p=547',117,'nav_menu_item','',0),(548,5,'2017-11-26 21:27:07','2017-11-26 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class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"100\">3/3 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">3/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based filtering) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">4/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\"> 語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">4/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">4/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:27:07','2017-11-26 13:27:07','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(549,5,'2017-11-26 21:30:44','2017-11-26 13:30:44','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-fight\">\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based filtering) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:30:44','2017-11-26 13:30:44','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(550,5,'2017-11-26 21:34:48','2017-11-26 13:34:48','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid 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(gradient boosting machine)</li>\r\n</ul>\r\n2. 非監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based filtering) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 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<br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (association rule), 內容推薦 (content-based filtering) 與協同過濾 (collaborative filtering) 到深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:37:48','2017-11-26 13:37:48','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(552,5,'2017-11-26 21:42:46','2017-11-26 13:42:46','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n從關聯式推薦 (association rule), 內容推薦 (content-based filtering) 與協同過濾 (collaborative filtering) 到深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:42:46','2017-11-26 13:42:46','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(553,5,'2017-11-26 21:44:41','2017-11-26 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&amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n從關聯式推薦 (association rule), 內容推薦 (content-based filtering) 與協同過濾 (collaborative filtering) 到深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:44:41','2017-11-26 13:44:41','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(554,5,'2017-11-26 21:46:55','2017-11-26 13:46:55','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">時段</th>\r\n<th width=\"400\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">0930am -- 12:30pm</th>\r\n<th width=\"400\">早上課程</th>\r\n</tr>\r\n\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程日程表</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n從關聯式推薦 (association rule), 內容推薦 (content-based filtering) 與協同過濾 (collaborative filtering) 到深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦法</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:46:55','2017-11-26 13:46:55','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(555,5,'2017-11-26 21:53:32','2017-11-26 13:53:32','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">時段</th>\r\n<th width=\"400\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<tr width=\"100\">9:30am ─ 12:30pm</tr>\r\n<tr width=\"400\">早上課程</tr>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<tr width=\"100\">12:30pm ─ 2:00pm</tr>\r\n<tr width=\"400\">午餐時間 (午餐餐盒)</tr>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<tr width=\"100\">2:00pm ─ 5:00pm</tr>\r\n<tr width=\"400\">下午課程</tr>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<tr width=\"100\">5:30pm ─ 7:00pm</tr>\r\n<tr width=\"400\">交流晚餐 (歐式自助餐)</tr>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<tr width=\"100\">7:00pm ─ 8:30pm</tr>\r\n<tr width=\"400\">案例研討</tr>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程日程表</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based filtering) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:53:32','2017-11-26 13:53:32','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(556,5,'2017-11-26 21:54:59','2017-11-26 13:54:59','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">時段</th>\r\n<th width=\"400\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">9:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">12:30pm ─ 2:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">午餐時間 (午餐餐盒)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2:00pm ─ 5:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">5:30pm ─ 7:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">交流晚餐 (歐式自助餐)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">7:00pm ─ 8:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">案例研討</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程日程表</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based filtering) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:54:59','2017-11-26 13:54:59','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(557,5,'2017-11-26 21:56:35','2017-11-26 13:56:35','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">時段</th>\r\n<th width=\"400\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">9:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">12:30pm ─ 2:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">午餐時間 (午餐餐盒)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2:00pm ─ 5:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">5:30pm ─ 7:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">交流晚餐 (歐式自助餐)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">7:00pm ─ 8:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">案例研討</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程日程表</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 21:56:35','2017-11-26 13:56:35','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(558,5,'2017-11-26 22:07:57','2017-11-26 14:07:57','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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每日課程原則如下:\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">時段</th>\r\n<th width=\"400\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">午餐時間 (午餐餐盒)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">交流晚餐 (歐式自助餐)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程日程表</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 22:07:57','2017-11-26 14:07:57','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(559,5,'2017-11-26 22:10:30','2017-11-26 14:10:30','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">時段</th>\r\n<th width=\"400\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">午餐時間 (午餐餐盒)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"400\">交流晚餐 (歐式自助餐)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"400\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 22:10:30','2017-11-26 14:10:30','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(560,5,'2017-11-27 10:40:32','2017-11-27 02:40:32','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 名 (得不足額錄取)\"][/word_section]\n[word_section no=3 title=\"上課地點：中央研究院 (規劃中)\"][/word_section]\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/word_section]\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\n[word_section no=6 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，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 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=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-autosave-v1','','','2017-11-27 10:40:32','2017-11-27 02:40:32','',495,'http://aiacademy.tw/495-autosave-v1/',0,'revision','',0),(561,5,'2017-11-26 22:17:12','2017-11-26 14:17:12','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上<a href=\"http://aiacademy.tw/mgr-curriculum/\">每周六早上九時半至下午八時半</a>，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/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。[/word_section]\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/mgr-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[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 22:17:12','2017-11-26 14:17:12','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(562,5,'2017-11-26 22:19:47','2017-11-26 14:19:47','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上<a href=\"/mgr-curriculum/\">每周六早上九時半至下午八時半</a>，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/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。[/word_section]\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/mgr-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[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 22:19:47','2017-11-26 14:19:47','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(563,5,'2017-11-26 22:20:23','2017-11-26 14:20:23','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/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。[/word_section]\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/mgr-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[word_section no=7 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 22:20:23','2017-11-26 14:20:23','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(564,5,'2017-11-26 22:23:10','2017-11-26 14:23:10','<h1>經理人週末研修班簡介</h1>\r\n[space h=30]\r\n\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/mgr-curriculum/\">為期十二周的時間，每周六的全天班形式進行</a>，給予所有經理人學員全面的人工智慧概觀。早上下午約六小時的時間進行上課，晚餐過後，進行深入的研討及交流，除了確認讓學員們都能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過晚上的互動安排充分領略這些技術的實際應用方式及限制，以及進行學員間跨領域的交流學習。\r\n</p>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班目標為讓不同領域的專業經理人能夠如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識及管理專才，以正確的認知及方向感來掌舵，帶領人工智慧團隊，協助各企業以工智慧解決問題及進行升級。我們的經理人學員們在結訓後將擔任種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及正確的人工智慧認知及方向感協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\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技術皆涵蓋，提供完整的大局觀。在後期階段，本班將與技術領袖培訓班協同進行專題研討，讓經理人學員們能在課程中體驗與人工智慧技術人員的互動，同時培養定義問題、解決及場域導入方式等未來帶領人工智慧團隊所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們期待透過經理人週末研修班，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十二個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-revision-v1','','','2017-11-26 22:23:10','2017-11-26 14:23:10','',492,'http://aiacademy.tw/492-revision-v1/',0,'revision','',0),(565,5,'2017-11-26 22:25:12','2017-11-26 14:25:12','<h1>經理人週末研修班簡介</h1>\r\n[space h=30]\r\n\r\n<p>\r\n經理人週末研修班是台灣人工智慧學校在技術領袖培訓班之後，第二個專門為台灣目前產業需求所設計的班別。我們預期透過經理人週末研修班，讓各產業的經理人能有一個場域，與不同產業的經理人一同學習及理解人工智慧的技術概觀，對於人工智慧技術能有全面性的大局觀，而且徹底瞭解人工智慧是如何運作的，以及它的能力、侷限及未來發展，才能讓產業欲以人工智慧進行產業升級時，能有清楚的方向感來帶領企業前進。\r\n</p>\r\n\r\n<p>\r\n我們將以<a href=\"/mgr-curriculum/\">為期十二周的時間，每周六的全天班形式進行</a>，給予所有經理人學員全面的人工智慧概觀。早上下午約六小時的時間進行上課，晚餐過後，進行深入的研討及交流，除了確認讓學員們都能充份吸收及理解課堂傳授的知識，也預計讓學員們透過晚上的互動安排充分領略這些技術的實際應用方式及限制，以及進行學員間跨領域的交流學習。\r\n</p>\r\n<p>\r\n經理人週末研修班目標為讓不同領域的專業經理人能夠如虎添翼，以人工智慧加上原本的領域知識及管理專才，以正確的認知及方向感來掌舵，帶領人工智慧團隊，協助各企業以工智慧解決問題及進行升級。我們的經理人學員們在結訓後將擔任種子角色，深入台灣產業的各個層面，以其本身專業及正確的人工智慧認知及方向感協助企業解決在邁向智慧化的過程中所面臨的難題。\r\n</p>\r\n<p>\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技術皆涵蓋，提供完整的大局觀。在後期階段，本班將與技術領袖培訓班協同進行專題研討，讓經理人學員們能在課程中體驗與人工智慧技術人員的互動，同時培養定義問題、解決及場域導入方式等未來帶領人工智慧團隊所需的關鍵能力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n我們期待透過<a href=\"/mgr-admission-rule/\">經理人週末研修班</a>，讓忙碌的經理人們能在週末有充分的充電機會，不再是零零星星地聽些片段的人工智慧知識，而是能夠有完整的課程利用十二個周六的全天班，對人工智慧有清晰的技術及應用藍圖。我們期待所有本班結訓的經理人都能以他們所學，在社會的各個角落協助台灣在人工智慧應用的全面升級，幫助產業提升競爭力，讓未來的我們擁有更美好的台灣。\r\n</p>','經理人週末研修班簡介','','inherit','closed','closed','','492-revision-v1','','','2017-11-26 22:25:12','2017-11-26 14:25:12','',492,'http://aiacademy.tw/492-revision-v1/',0,'revision','',0),(566,5,'2017-11-26 22:39:10','2017-11-26 14:39:10','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links= \"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：參閱經理人週末研修班課程大綱\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 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。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-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[word_section no=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 22:39:10','2017-11-26 14:39:10','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(567,4,'2017-11-26 22:55:09','2017-11-26 14:55:09','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"300\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">午餐時間 (午餐餐盒)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">交流晚餐 (歐式自助餐)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"300\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 從關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-26 22:55:09','2017-11-26 14:55:09','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(568,4,'2017-11-26 23:02:48','2017-11-26 15:02:48','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links= \"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：參閱經理人週末研修班課程大綱\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 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。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 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=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 23:02:48','2017-11-26 15:02:48','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(569,5,'2017-11-26 23:07:46','2017-11-26 15:07:46','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 links=\"每周六早上九時半至下午八時半:/mgr-curriculum/\" 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/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。[/word_section]\r\n[word_section no=6 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 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=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 23:07:46','2017-11-26 15:07:46','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(570,5,'2017-11-26 23:13:22','2017-11-26 15:13:22','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 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。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 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=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 23:13:22','2017-11-26 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#ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-26 23:16:31','2017-11-26 15:16:31','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(573,1,'2017-11-27 10:00:18','2017-11-27 02:00:18','','mgr','','inherit','open','closed','','mgr','','','2017-11-27 10:06:48','2017-11-27 02:06:48','',0,'http://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2017/11/mgr.png',0,'attachment','image/png',0),(575,1,'2017-11-27 10:09:39','2017-11-27 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margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]<div style=height:20px></div></div>','技術領袖－報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-27 10:14:23','2017-11-27 02:14:23','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(578,1,'2017-11-27 10:15:07','2017-11-27 02:15:07','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n[timeline][/timeline]<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]<div style=height:20px></div></div>','技術領袖－報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-27 10:15:07','2017-11-27 02:15:07','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(579,1,'2017-11-27 10:15:48','2017-11-27 02:15:48','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n[timeline][/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－報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-27 10:15:48','2017-11-27 02:15:48','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(580,5,'2017-11-27 10:34:33','2017-11-27 02:34:33','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"300\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">午餐時間 (午餐餐盒)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">交流晚餐 (歐式自助餐)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"300\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-11-27 10:34:33','2017-11-27 02:34:33','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(581,5,'2017-11-27 10:40:34','2017-11-27 02:40:34','<h1>台灣人工智慧學校經理人週末研修班<br>第一期招生簡章</h1>[space h=30][word_section_start][word_section no=1 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；原則上每周六早上九時半至下午八時半，連續假期除外。\"][/word_section]\r\n[word_section no=2 title=\"錄取人數：200 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 (規劃中)\"][/word_section]\r\n[word_section no=4 links=\"課程大綱:/mgr-curriculum/\" title=\"課程內容：請參閱經理人週末研修班課程大綱。\"][/word_section]\r\n[word_section no=5 title=\"報名資格：在職人士且任管理職位者優先錄取。\"][/word_section]\r\n[word_section no=6 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，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 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=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]\r\n','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-revision-v1','','','2017-11-27 10:40:34','2017-11-27 02:40:34','',495,'http://aiacademy.tw/495-revision-v1/',0,'revision','',0),(582,5,'2017-11-27 11:01:24','2017-11-27 03:01:24','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]\r\n\r\n<!--<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>-->\r\n','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-autosave-v1','','','2017-11-27 11:01:24','2017-11-27 03:01:24','',516,'http://aiacademy.tw/516-autosave-v1/',0,'revision','',0),(583,5,'2017-11-27 11:01:48','2017-11-27 03:01:48','<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]\r\n\r\n<!--<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>-->\r\n','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 11:01:48','2017-11-27 03:01:48','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(584,1,'2017-11-27 12:24:31','2017-11-27 04:24:31','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-27 12:24:31','2017-11-27 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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，若無法通知而致延誤考試及其他重要事項，其後果需自行負責。[/word_section]\r\n[word_section no=7 links=\"網路報名:/mgr-registration/\" title=\"報名方式：本招生採網路報名，請於截止日前 (107 年 1 月 8 日 23:59) 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=8 title=\"放榜：\"]<span style=\"color: #ff0000;\">放榜日期：107 年 1 月 15 日（星期一）17：00。</span>`公布方式：正、備取生以電子郵件寄發通知。`放榜後，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=9 title=\"網路註冊及收費標準：\"]註冊時間：錄取者需於錄取通知寄出後一周內完成註冊。`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，本校可取消其入學資格，事後不得以任何理由要求補註冊。`收費標準：經理人周末研修班 - 學雜費 36,000 元整（單位：新台幣元）[/word_section][word_section no=10 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。 [/word_section][word_section_end]','經理人－招生簡章','','inherit','closed','closed','','495-autosave-v1','','','2017-11-27 12:37:08','2017-11-27 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auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]<!--\n<div style=height:20px></div>\n<a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>\n--></div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-autosave-v1','','','2017-11-27 12:42:28','2017-11-27 04:42:28','',516,'http://aiacademy.tw/516-autosave-v1/',0,'revision','',0),(588,2,'2017-11-27 12:38:19','2017-11-27 04:38:19','[timeline]2017/11/27開放報名`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27學期開始`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]\r\n\r\n<!--<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>-->\r\n','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 12:38:19','2017-11-27 04:38:19','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(589,2,'2017-11-27 12:39:29','2017-11-27 04:39:29','[timeline]2017/11/27開放報名`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27學期開始`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" 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 target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>\r\n-->\r\n\r\n</div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 12:39:29','2017-11-27 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hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]<!--\r\n<div style=height:20px></div>\r\n<a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/10/aiacademy.tw-registration.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>\r\n--></div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 12:43:33','2017-11-27 04:43:33','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(591,5,'2017-11-27 12:55:23','2017-11-27 04:55:23','<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<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>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n<li>邏輯式回歸 (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－課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-11-27 12:55:23','2017-11-27 04:55:23','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(592,5,'2017-11-27 13:40:14','2017-11-27 05:40:14','<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=\"/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<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','','','2017-11-27 13:40:14','2017-11-27 05:40:14','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(593,1,'2017-11-27 14:39:43','2017-11-27 06:39:43','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-27 14:39:43','2017-11-27 06:39:43','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(594,1,'2017-11-27 17:06:22','2017-11-27 09:06:22','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-11-27 17:06:22','2017-11-27 09:06:22','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(596,3,'2017-11-27 18:51:19','2017-11-27 10:51:19','[timeline]2017/11/27<a href=\"/mgr-registration/\">開放報名</a>`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27<a href=\"/mgr-curriculum/\">學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]/wp-content/</div>\r\n<div>&lt;a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/11/經理人周末研修班第一期報名表-Google-表單.pdf\"&gt;報名表格 PDF 下載&lt;/a&gt;</div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 18:51:19','2017-11-27 10:51:19','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(597,1,'2017-11-27 19:12:47','2017-11-27 11:12:47','[timeline]2017/11/27<a href=\"/mgr-registration/\">開放報名</a>`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27<a href=\"/mgr-curriculum/\">學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]/wp-content/</div>\r\n<div><a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr-1.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 19:12:47','2017-11-27 11:12:47','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(598,1,'2017-11-27 19:13:11','2017-11-27 11:13:11','[timeline]2017/11/27<a href=\"/mgr-registration/\">開放報名</a>`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27<a href=\"/mgr-curriculum/\">學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>\r\n<div><a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr-1.pdf\">報名表格 PDF 下載</a></div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 19:13:11','2017-11-27 11:13:11','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(599,1,'2017-11-27 19:13:42','2017-11-27 11:13:42','[timeline]2017/11/27<a href=\"/mgr-registration/\">開放報名</a>`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27<a href=\"/mgr-curriculum/\">學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]</div>\r\n<a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr-1.pdf\">報名表格 PDF 下載</a>\r\n<div></div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 19:13:42','2017-11-27 11:13:42','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(600,1,'2017-11-27 19:14:37','2017-11-27 11:14:37','[timeline]2017/11/27<a href=\"/mgr-registration/\">開放報名</a>`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27<a href=\"/mgr-curriculum/\">學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.png\" alt=\"報名表格部分預覽圖\" /></a>\r\n\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/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform\r\n\" background_color=\"#4A84B7\" hover_background_color=\"#4A84B7\" margin=\"0 auto\" icon_color=\"#ffffff\" color=\"#ffffff\"]\r\n<a target=_blank href=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr-1.pdf\">報名表格 PDF 下載</a>\r\n</div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-11-27 19:14:37','2017-11-27 11:14:37','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(601,1,'2017-11-27 19:15:03','2017-11-27 11:15:03','[timeline]2017/11/27<a 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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－報名表格','','inherit','closed','closed','','29-revision-v1','','','2017-11-29 12:10:30','2017-11-29 04:10:30','',29,'http://aiacademy.tw/29-revision-v1/',0,'revision','',0),(634,1,'2017-11-29 14:55:46','2017-11-29 06:55:46','[show_lecturers]swc,whm,hungyilee,sunmin,tjw,lin,albert, huk, ilt, ycw,andrliu[/show_lecturers]\r\n\r\n<div style=text-align:center>師資持續更新中...</div>','技術領袖師資','','publish','closed','closed','','tech-leader-lecturers','','','2018-06-12 17:14:04','2018-06-12 09:14:04','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=634',0,'page','',0),(636,1,'2017-11-29 14:55:46','2017-11-29 06:55:46','[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]','test page','','inherit','closed','closed','','634-revision-v1','','','2017-11-29 14:55:46','2017-11-29 06:55:46','',634,'http://aiacademy.tw/634-revision-v1/',0,'revision','',0),(637,1,'2017-11-29 14:56:36','2017-11-29 06:56:36','#顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]','test 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d=\"15Nf-ltmz4djI6XlN9jq6-UokqbM-9z3dqNZfSavcJcQ\" gid=\"1070024512\" bgcolor=\"#333-#444-#555-#C6DBB2-#777-#888-#999-#aaa-#bbb-#ccc-#eee\"]\r\n[space=20]\r\n<h2>顯示師資用之短語法：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下</h2>\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers circle=1]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n<h2>增加垂直空間之短語法</h2>\r\n[space h=5]\r\nline1\r\n[space h=10]\r\nline2\r\n[space h=40]\r\nline3\r\n<h2>faq頁之短語法</h2>\r\n[word_section_start]\r\n[word_section no=1 title=\"example01\"]\r\n沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item1)`沒有html語法者，可使用`分隔作項目分別(item2)\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section no=1 title=\"example02\"]\r\n\r\n(paragraph1)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n(paragraph2)有html語法p者，則完全控制，<strong>`</strong>也會如實顯示將不會作自動分段的分隔符號\r\n\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"example03\"]\r\n沒有指定no=的話，會預設顯示icon在標題前\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section_end]\r\n<h2>列表項目1之短語法</h2>\r\n[list1layout]項目01`項目02`項目03[/list1layout]\r\n<h2>table1</h2>\r\n[tbl1 column=3]\r\nrow1a`row1b`row1c@@@\r\nrow2a@@@\r\nrow3a`row3b`row3c@@@\r\nrow4a`row4b@@@\r\n[/tbl1]\r\n<h2>timeline</h2>\r\n[timeline]2017.12.03行程01`2017.12.5行程02`2017.12.11行程03`2017.12.03也可以用<a href=\"/faq/\">html</a>語法[/timeline]\r\n<h2>show_namelist錄取名單公告頁(可以亂換行，只要求有,分隔即可)</h2>\r\n[show_namelist]name1,name2,name3\r\n,name4,\r\nname5,name1\r\n,name2,\r\nname3,name4,name5\r\n,name1,name2,name3,\r\nname4,name5[/show_namelist]\r\n<h2>頁面的主標題用aia_page_title</h2>\r\n[aia_page_title]技術領袖培訓班簡介[/aia_page_title]\r\n<p id=\"RVeVqVd\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-972 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a3384f7e978c.png\" alt=\"\" /></p>\r\n\r\n<h2>頁面的次標題用aia_sub_page_title</h2>\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n[aia_sub_page_title]課程問題[/aia_sub_page_title]\r\n<p id=\"BciiblR\"><img class=\"alignnone size-full wp-image-973 \" src=\"/wp-content/uploads/2017/12/img_5a338562c4070.png\" alt=\"\" /></p>\r\n\r\n<h2>TA 列表頁</h2>\r\n[show_ta]\r\n/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA3@@@\r\n/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA3@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA1@@@/wp-content/uploads/2017/11/swc-300x300.jpg`測試TA3@@@\r\n[/show_ta]\r\n\r\n<h2>可顯示完整網址的連結語法:</h2>\r\n[a href=\"/xxxx/\" target=\"_blank\"]/xxxx/[/a]\r\n<div>V.S.</div>\r\n<a href=\"/xxxx/\" target=\"_blank\">/xxxx/</a>','短語法 test page','','private','closed','closed','','test-page','','','2019-08-30 10:23:15','2019-08-30 02:23:15','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=642',0,'page','',0),(643,1,'2017-11-29 15:52:49','2017-11-29 07:52:49','#顯示師資用：用,分隔、接受【網址】或【文章ID】如下\r\n[show_lecturers]swc,617,tjw[/show_lecturers]\r\n圓形版\r\n[show_lecturers 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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－課程大綱','','inherit','closed','closed','','424-revision-v1','','','2017-12-02 17:58:45','2017-12-02 09:58:45','',424,'http://aiacademy.tw/424-revision-v1/',0,'revision','',0),(682,4,'2017-12-02 23:10:29','2017-12-02 15:10:29','<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:left}.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<p>每日課程原則如下:</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"200\">時段</th>\r\n<th width=\"300\">內容</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">09:30am ─ 12:30pm</td>\r\n<td width=\"300\">早上課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">12:30pm ─ 02:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">午餐時間 (lunch box)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">02:00pm ─ 05:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">下午課程</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">05:30pm ─ 07:00pm</td>\r\n<td width=\"300\">交流晚餐 (buffet)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"200\">07:00pm ─ 08:30pm</td>\r\n<td width=\"300\">案例研究與交流討論</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<br>\r\n<p>課程安排</p>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"100\">日期</th>\r\n<th width=\"300\">主題</th>\r\n<th width=\"400\">內容大綱</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/01/27 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">統計與資料分析</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n1. 機率與統計 <br>\r\n2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型 <br>\r\n3. 探索行資料分析與資料探勘 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/02/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">機器學習與演算法概論</td>\r\n<td width=\"400\">1. 監督式學習\r\n<ul class=\"margin\">\r\n 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>\r\n 	<li>邏輯式回歸 (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\">\r\n 	<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=\"100\">2018/02/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">深度學習入門</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 深度學習的基礎理論 <br>\r\n- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) <br>\r\n- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) <br>\r\n- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) <br>\r\n- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/03 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">手把手的機器學習及深度學習</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 機器學習案例 <br>\r\n- 多層感知器案例 <br>\r\n- 深度捲積網路案例</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/10 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">電腦視覺</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 影像分類 <br>\r\n- 物體偵測 <br>\r\n- 影像分割 <br>\r\n- 影像描述\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/17 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">文字探勘與自然語言處理</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 情緒分析 <br>\r\n- 文字摘要 <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/24 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">聊天機器人</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/03/31 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">推薦系統</td>\r\n<td width=\"400\">\r\n- 關聯式推薦 (association rule) <br>\r\n- 內容推薦 (content-based recommendation) <br>\r\n- 協同過濾推薦 (collaborative filtering) <br>\r\n- 深廣學習 (wide &amp; deep learning) 推薦系統 </td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/14 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">語音與音樂訊號處理</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"100\">2018/04/21 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">人工智慧於產業應用之案例分析</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n<tr class=\"tr-exam\">\r\n<td width=\"100\">2018/04/28 (六)</td>\r\n<td width=\"300\">期末考與期末報告</td>\r\n<td width=\"400\"></td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','經理人－課程大綱','','inherit','closed','closed','','488-revision-v1','','','2017-12-02 23:10:29','2017-12-02 15:10:29','',488,'http://aiacademy.tw/488-revision-v1/',0,'revision','',0),(683,4,'2017-12-03 00:29:49','2017-12-02 16:29:49','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-12-03 00:29:49','2017-12-02 16:29:49','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(684,4,'2017-12-03 12:01:38','2017-12-03 04:01:38','','首頁','','inherit','closed','closed','','2-revision-v1','','','2017-12-03 12:01:38','2017-12-03 04:01:38','',2,'http://aiacademy.tw/2-revision-v1/',0,'revision','',0),(685,6,'2017-12-04 09:59:00','2017-12-04 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style=text-align:center>師資持續更新中...</div>','技術領袖師資','','inherit','closed','closed','','634-revision-v1','','','2017-12-04 18:10:56','2017-12-04 10:10:56','',634,'http://aiacademy.tw/634-revision-v1/',0,'revision','',0),(697,6,'2017-12-05 19:16:18','2017-12-05 11:16:18','[aia_sub_page_title]考試須知[/aia_sub_page_title]\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所地下一樓演講廳 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\r\n <br>\r\n\r\n[aia_sub_page_title]考試科目與參考資料[/aia_sub_page_title]\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖律 (the Chain Rule) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','publish','closed','closed','','exam_notes','','','2017-12-15 16:12:21','2017-12-15 08:12:21','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=697',0,'page','',0),(699,6,'2017-12-05 19:05:08','2017-12-05 11:05:08','<strong>考試須知</strong>\r\n考試時間: 2017年12月16日 上午10:00至11:40\r\n考試時間: 100分鐘\r\n考試內容: 單選 20 題與非選 2 題，單選包括微積分5題、線性代數5題、機率與統計10題，共20題，每題4分；非選包括程式設計2題，每題10分，總分100分，答錯不倒扣。\r\n','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:05:08','2017-12-05 11:05:08','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(700,6,'2017-12-05 19:16:18','2017-12-05 11:16:18','<strong>考試須知</strong>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a 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href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a>\r\n考試時間: 100分鐘\r\n考試內容: 單選 20 題與非選 2 題，單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分；非選包括程式設計 2題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:17:11','2017-12-05 11:17:11','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(702,5,'2017-12-05 19:18:49','2017-12-05 11:18:49',' ','','','publish','closed','closed','','702','','','2019-08-02 19:37:18','2019-08-02 11:37:18','',0,'http://aiacademy.tw/?p=702',55,'nav_menu_item','',0),(703,5,'2017-12-05 19:20:14','2017-12-05 11:20:14','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題與非選 2 題，單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分；非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。<br>','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:20:14','2017-12-05 11:20:14','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(704,5,'2017-12-05 19:21:15','2017-12-05 11:21:15','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: <br>\r\n    單選 20 題與非選 2 題，單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n    非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。<br>','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:21:15','2017-12-05 11:21:15','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(705,5,'2017-12-14 18:29:51','2017-12-14 10:29:51','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong><br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>\r\n<hr>\r\n<strong>考場位置示意圖</strong>\r\n<h3> 一樓平面圖 </h3>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2017/12/AIA_考場指示圖_1F.png\" width=50% align=\"middle\"></img>\r\n<h3> 地下一樓平面圖 </h3>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2017/12/AIA_考場指示圖_B1F.png\" width=50% align=\"middle\"></img>\r\n','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-autosave-v1','','','2017-12-14 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href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;單選 20 題與非選 2 題，單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。<br> </div>','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:24:04','2017-12-05 11:24:04','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(709,5,'2017-12-05 19:24:21','2017-12-05 11:24:21','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;單選 20 題與非選 2 題，單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。<br> </div>','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:24:21','2017-12-05 11:24:21','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(710,5,'2017-12-05 19:24:41','2017-12-05 11:24:41','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a 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href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題與非選 2 題<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。<br> </div>','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:25:51','2017-12-05 11:25:51','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(712,5,'2017-12-05 19:28:32','2017-12-05 11:28:32','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題; 非選 2 題<br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。<br> </div>','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-05 19:28:32','2017-12-05 11:28:32','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(713,6,'2017-12-15 09:39:49','2017-12-15 01:39:49','<strong>考試須知</strong> <br>\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所地下一樓 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\n考試時間: 100分鐘 <br>\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\n注意事項: 可使用不具有儲存功能之計算機 (計算機上有「Prog.」,「Run」,「Do」鍵，即具有儲存功能)，考試時<strong>不得使用手機或紙本參考資料</strong>。詳細可使用與不可使用之計算機型號可參考<a href=http://academic.web.nthu.edu.tw/files/13-1009-16897-1.php>計算機型號參考表</a><br>\n <br>\n\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\n<tbody>\n<tr>\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\n</tr>\n<tr>\n<td width = \"400\"> \n<strong>微積分</strong> <br>\n- 微分找極值 <br>\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\n</td>\n<td width = \"600\"> \n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\n<strong>Recommended contents</strong><br> \nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width = \"400\"> \n<strong>線性代數</strong> <br>\n- 基本矩陣運算 <br>\n- 矩陣性質 <br>\n- 線性方程式 <br>\n</td>\n<td width = \"600\"> \n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\n<strong>Recommended contents</strong><br> \nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width = \"400\"> \n<strong>機率統計</strong><br>\n- 基本機率 <br>\n- 條件機率 <br>\n- 基本統計觀念 <br>\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均數、中位數、標準差、相關係數...) <br>\n- 機率分佈 <br>\n</td>\n<td width = \"600\"> \n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\n<strong>Recommended contents</strong><br> \nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td width = \"400\"> \n<strong>程式設計</strong> <br>\n</td>\n<td width = \"600\"> \n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\n</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-autosave-v1','','','2017-12-15 09:39:49','2017-12-15 01:39:49','',697,'http://aiacademy.tw/697-autosave-v1/',0,'revision','',0),(714,6,'2017-12-06 22:49:32','2017-12-06 14:49:32','<strong>考試須知</strong>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a>\r\n考試時間: 100分鐘\r\n考試內容: 單選 20 題; 非選 2 題\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。','技術領袖－考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-06 22:49:32','2017-12-06 14:49:32','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(715,6,'2017-12-06 22:51:37','2017-12-06 14:51:37','<strong>考試須知</strong>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a>\r\n考試時間: 100分鐘\r\n考試內容: 單選 20 題; 非選 2 題\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分，總分 100 分，答錯不倒扣。','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-06 22:51:37','2017-12-06 14:51:37','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(719,5,'2017-12-07 17:37:22','2017-12-07 09:37:22','','胡筱薇','','publish','closed','open','','swh','','','2019-11-28 12:36:39','2019-11-28 04:36:39','',0,'http://aiacademy.tw/?p=719',248,'post','',0),(721,5,'2017-12-07 17:36:52','2017-12-07 09:36:52','','胡筱薇','','inherit','closed','closed','','719-revision-v1','','','2017-12-07 17:36:52','2017-12-07 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下載</a></div>','經理人－報名表格','','inherit','closed','closed','','516-revision-v1','','','2017-12-11 23:57:32','2017-12-11 15:57:32','',516,'http://aiacademy.tw/516-revision-v1/',0,'revision','',0),(832,3,'2017-12-12 00:02:46','2017-12-11 16:02:46','[timeline]2017/11/27<a href=\"/mgr-registration/\">開放報名</a>`2018/01/08報名截止日`2017/01/15錄取名單公布`2018/01/27<a href=\"/mgr-curriculum/\">學期開始</a>`2018/04/28學期結束[/timeline]\r\n\r\n<style>.page_container_inner{background:url(/img/home/clock.png) no-repeat 100% 10%}</style>\r\n\r\n<a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScM_niX2TLGOldDNrDWxa9dMX81IDYi__VDR0MK8g2s2n6wKw/viewform \" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img title=\"報名表格部分預覽圖\" src=\"/wp-content/uploads/2017/11/mgr.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\" 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href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\n考試時間: 100分鐘 <br>\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\n <br>\n微積分:\n- 微分找極值，連鎖率 (the Chain Role)，偏微分 (Partial Derivative)\n- 參考資料: \n  Gilbert Strang. Calculus online text book . Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare (https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf)\n  Recommended contents: ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)\n\n線性代數:\n- 基本矩陣運算，矩陣性質，線性方程式\n- 參考資料:\n  Jim Hefferon. Linear Algebra. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) (http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf)\n  Recommended contents: ch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) \n\n機率統計:\n- 基本機率，條件機率，基本統計觀念 (平均、中位數、標準差、相關係數...)，機率分佈\n- 參考資料:\n  Beginning Statistics (https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf)  \n  Recommended contents: ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)\n\n程式設計:\n-以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等...\n-使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...)','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-autosave-v1','','','2017-12-12 10:55:45','2017-12-12 02:55:45','',697,'http://aiacademy.tw/697-autosave-v1/',0,'revision','',0),(839,7,'2017-12-12 10:01:41','2017-12-12 02:01:41','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n微積分: <br>\r\n- 微分找極值，連鎖率 (the Chain Role)，計算極限值 (limits) <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Gilbert Strang. Calculus online text book . Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare (https://ocw.mit.edu/resources/res-18-001-calculus-online-textbook-spring-2005/textbook/) <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule) <br>\r\n\r\n線性代數: <br>\r\n- 基本矩陣運算，矩陣性質，線性方程式 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Jim Hefferon. Linear Algebra. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) (http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf) <br>\r\n  Recommended contents: ch1 (Linear Systems), ch3-4 (Matrix Operations), ch5-2 (Similarity)  <br>\r\n\r\n機率統計: <br>\r\n- 基本機率，條件機率，基本統計觀念 (平均、中位數、標準差、相關係數...)，分佈 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Beginning Statistics (https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf)  <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n\r\n程式設計: <br>\r\n-以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n-使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 10:01:41','2017-12-12 02:01:41','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(840,7,'2017-12-12 10:02:46','2017-12-12 02:02:46','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n微積分: <br>\r\n- 微分找極值，連鎖率 (the Chain Role)，計算極限值 (limits) <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Gilbert Strang. Calculus online text book . Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare (<a href=\"https://ocw.mit.edu/resources/res-18-001-calculus-online-textbook-spring-2005/textbook/\">https://ocw.mit.edu/resources/res-18-001-calculus-online-textbook-spring-2005/textbook/</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule) <br>\r\n\r\n線性代數: <br>\r\n- 基本矩陣運算，矩陣性質，線性方程式 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Jim Hefferon. Linear Algebra. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) (<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch1 (Linear Systems), ch3-4 (Matrix Operations), ch5-2 (Similarity)  <br>\r\n\r\n機率統計: <br>\r\n- 基本機率，條件機率，基本統計觀念 (平均、中位數、標準差、相關係數...)，分佈 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Beginning Statistics (<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\">https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf</a>)  <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n\r\n程式設計: <br>\r\n-以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n-使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 10:02:46','2017-12-12 02:02:46','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(841,7,'2017-12-12 10:38:48','2017-12-12 02:38:48','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n微積分: <br>\r\n- 微分找極值，連鎖率 (the Chain Role)，計算極限值 (limits) <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Gilbert Strang. Calculus online text book . Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare (<a href=\"https://ocw.mit.edu/resources/res-18-001-calculus-online-textbook-spring-2005/textbook/\">https://ocw.mit.edu/resources/res-18-001-calculus-online-textbook-spring-2005/textbook/</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule) <br>\r\n <br>\r\n線性代數: <br>\r\n- 基本矩陣運算，矩陣性質，線性方程式 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Jim Hefferon. Linear Algebra. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) (<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch1 (Linear Systems), ch3-4 (Matrix Operations), ch5-2 (Similarity)  <br>\r\n <br>\r\n機率統計: <br>\r\n- 基本機率，條件機率，基本統計觀念 (平均、中位數、標準差、相關係數...)，分佈 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Beginning Statistics (<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\">https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf</a>)  <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n <br>\r\n程式設計: <br>\r\n-以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n-使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 10:38:48','2017-12-12 02:38:48','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(842,7,'2017-12-12 10:56:55','2017-12-12 02:56:55','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n微積分:\r\n- 微分找極值，連鎖率 (the Chain Role)，偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n- 參考資料:  <br>\r\n  Gilbert Strang. Calculus online text book . Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare (<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\">https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n <br>\r\n線性代數: <br>\r\n- 基本矩陣運算，矩陣性質，線性方程式 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Jim Hefferon. Linear Algebra. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) (<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)  <br>\r\n <br>\r\n機率統計: <br>\r\n- 基本機率，條件機率，基本統計觀念 (平均、中位數、標準差、相關係數...)，機率分佈 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Beginning Statistics (<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\">https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf</a>)   <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n <br>\r\n程式設計: <br>\r\n-以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n-使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 10:56:55','2017-12-12 02:56:55','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(844,7,'2017-12-12 11:00:59','2017-12-12 03:00:59','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n微積分: <br>\r\n- 微分找極值，連鎖率 (the Chain Role)，偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n- 參考資料:  <br>\r\n  Gilbert Strang. Calculus online text book . Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare (<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\">https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n <br>\r\n線性代數: <br>\r\n- 基本矩陣運算，矩陣性質，線性方程式 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Jim Hefferon. Linear Algebra. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) (<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf</a>) <br>\r\n  Recommended contents: ch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)  <br>\r\n <br>\r\n機率統計: <br>\r\n- 基本機率，條件機率，基本統計觀念 (平均、中位數、標準差、相關係數...)，機率分佈 <br>\r\n- 參考資料: <br>\r\n  Beginning Statistics (<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\">https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf</a>)   <br>\r\n  Recommended contents: ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n <br>\r\n程式設計: <br>\r\n-以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n-使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 11:00:59','2017-12-12 03:00:59','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(847,5,'2017-12-12 16:55:43','2017-12-12 08:55:43','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與內容 </th>\r\n<th width = \"500\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n微積分 <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"500\"> \r\n1. Gilbert Strang. Calculus online text book . Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare (<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\">https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf</a>) <br>\r\n2. Recommended contents: ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n線性代數 <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"500\"> \r\n1. Jim Hefferon. Linear Algebra. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) (<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf</a>) <br>\r\n2. Recommended contents: ch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)  <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n機率統計<br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 (平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"500\"> \r\n1. Beginning Statistics (<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\">https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf</a>)   <br>\r\n2. Recommended contents: ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n程式設計 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"500\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n- 使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 16:55:43','2017-12-12 08:55:43','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(848,5,'2017-12-12 17:27:47','2017-12-12 09:27:47','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n微積分 <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- Gilbert Strang. <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>. Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n線性代數 <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\nJim Hefferon. <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n機率統計<br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 \r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n程式設計 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n- 使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 17:27:47','2017-12-12 09:27:47','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(849,5,'2017-12-12 17:28:32','2017-12-12 09:28:32','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n微積分 <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- Gilbert Strang. <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>. Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n線性代數 <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\nJim Hefferon. <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n機率統計<br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n程式設計 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n- 使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 17:28:32','2017-12-12 09:28:32','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(850,5,'2017-12-12 17:32:02','2017-12-12 09:32:02','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n微積分 <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\nGilbert Strang. <a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>. Spring 2005. Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n線性代數 <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\nJim Hefferon. <a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>. Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n機率統計<br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n程式設計 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n- 使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 17:32:02','2017-12-12 09:32:02','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(851,5,'2017-12-12 17:33:39','2017-12-12 09:33:39','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n微積分 <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n線性代數 <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n機率統計<br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n程式設計 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 的形式撰寫基本統計方程式、經典數學數列等... <br>\r\n- 使用基本數值運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if, else, for, while...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 17:33:39','2017-12-12 09:33:39','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(852,5,'2017-12-12 17:34:58','2017-12-12 09:34:58','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n微積分 <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n線性代數 <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n機率統計<br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n程式設計 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 17:34:58','2017-12-12 09:34:58','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(853,5,'2017-12-12 17:36:03','2017-12-12 09:36:03','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n線性代數 <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n機率統計<br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n程式設計 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 17:36:03','2017-12-12 09:36:03','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(854,5,'2017-12-12 17:36:50','2017-12-12 09:36:50','<strong>考試須知</strong> <br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40 <br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a> <br>\r\n考試時間: 100分鐘 <br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。 <br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分 <br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分 <br>\r\n <br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong> <br>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width = \"400\"> 科目與建議內容 </th>\r\n<th width = \"600\"> 參考資料 </th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>微積分</strong> <br>\r\n- 微分找極值 <br>\r\n- 連鎖率 (the Chain Role) <br>\r\n- 偏微分 (Partial Derivative) <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare  <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>線性代數</strong> <br>\r\n- 基本矩陣運算 <br>\r\n- 矩陣性質 <br>\r\n- 線性方程式 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)<br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>機率統計</strong><br>\r\n- 基本機率 <br>\r\n- 條件機率 <br>\r\n- 基本統計觀念 <br>\r\n&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(平均、中位數、標準差、相關係數...) <br>\r\n- 機率分佈 <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n<a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a> <br>\r\n<strong>Recommended contents</strong><br> \r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width = \"400\"> \r\n<strong>程式設計</strong> <br>\r\n</td>\r\n<td width = \"600\"> \r\n- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... <br>\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) <br>\r\n</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-12 17:36:50','2017-12-12 09:36:50','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(856,4,'2017-12-12 21:55:36','2017-12-12 13:55:36','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}dt strong{font-weight:bold!important}</style>\r\n[aia_page_title]答客問－關於台灣人工智慧學校[/aia_page_title]\r\n[word_section_start]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\r\n<p>\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。\r\n</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\r\n\r\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\r\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dotmark\">網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。</p>\r\n\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\r\n<p>\r\n相較於其他業界的 AI 或是 Python 課程，台灣人工智慧學校強調的是一套紮實而完整的 AI 訓練，並非教AI程式如何撰寫，而是從基礎理論到機器學習與深度學習等關鍵技術課程。一旦實際面對問題時，不會只有工具可以應對，而能知道如何選擇適合的工具。</p>\r\n最重要的是，我們與學術界及企業界有深厚多元的連結，學員在實作課程中，可以接觸來自業界，包括製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各行業第一手的真實資料與問題，經由一次又一次的實戰經驗，迅速累積實戰能力。</p>\r\n以下是關於台灣人工智慧學校教學優勢的詳細說明：</p>\r\n完善的設備</p>\r\n1.專業辦公桌椅，讓學員們能舒適地進行練習；</p>\r\n2.寬廣的空間：各校區皆有超過千坪的教學空間，以及舒適的交流空間，讓學員可以與同學們進行討論；</p>\r\n3.充足的GPU：每位學員至少一張 GPU 卡，讓學員在學期間，無論在學校或家中，都能使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\r\n來自業界的真實資料</p>\r\n在專題實作期間，能接觸到來自製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各業界真實的資料與問題，經由一次又一次的實戰經驗，快速累積能夠解決企業問題的人工智慧技術。</p>\r\n實力雄厚的助教群</p>\r\n1.協助解決實作問題：我們擁有受過完整培訓且經驗豐富的助教群，隨時協助或提示學員們解決實作上遇到的問題。</p>\r\n2.帶領學員增進技術：他們也會帶領學員們研讀最新的論文、嘗試最新的技術、給予解題上的協助，讓學員們不會因為「卡關」而花費過多的時間。</p>\r\n全台唯一AI 人才交流平台</p>\r\n1.我們每期的技術領袖班及經理人周末培訓班，皆有三四百位學員以上同時就讀，透過大班制的教學，讓來自不同領域的同學可以彼此交流不同業界的 AI 應用，透過討論、交流及分享最新的人工智慧技術，快速掌握人工智慧技術及產業發展。</p>\r\n2.至今已累積超過3000名的校友，除了定期的校友聚會之外，可以藉由AI 人才媒合平台，讓企業及校友們，能在該平台尋找及刊登人工智慧相關職缺訊息。</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\r\n<p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，台灣人工智慧學校教研團隊自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>\r\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>台灣人工智慧學校由財團法人科技生態發展公益基金會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</strong>\"]\r\n<p>\r\n人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，因此我們相信先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>\r\n但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\r\n<p>\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。\r\n</p>\r\n<p>\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見回饋。\r\n</p>\r\n<p>\r\n累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。\r\n</p>\r\n[/word_section]\r\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','publish','closed','closed','','faq','','','2019-07-22 18:03:34','2019-07-22 10:03:34','',0,'http://aiacademy.tw/?page_id=856',0,'page','',0),(858,4,'2017-12-12 21:55:36','2017-12-12 13:55:36','Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。\r\n\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。\r\n\r\n\r\nQ. 為什麼不用網路教學平台就好？\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n\r\n- 需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。\r\n\r\n- 學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。\r\n\r\n- 網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。\r\n\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n\r\nQ. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？\r\n\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。\r\n\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n\r\n- 除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n\r\n- 由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n\r\n- 台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n\r\n- 台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n\r\nQ. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？\r\n\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n\r\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n\r\n當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n\r\n\r\nQ. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？\r\n\r\n人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n\r\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n\r\n但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n\r\nQ. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n\r\n累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。\r\n\r\n\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 21:55:36','2017-12-12 13:55:36','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(859,1,'2017-12-12 22:04:15','2017-12-12 14:04:15','<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p>\r\n- 需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p>\r\n- 學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p>\r\n- 網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼</h2><p>不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:04:15','2017-12-12 14:04:15','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(860,1,'2017-12-12 22:04:49','2017-12-12 14:04:49','<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p>\r\n- 需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p>\r\n- 學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p>\r\n- 網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:04:49','2017-12-12 14:04:49','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(861,1,'2017-12-14 00:25:04','2017-12-13 16:25:04','<style>.dotmark{padding-left:1em;position:relative}.dotmark::before{content:\'●\';font-size:11px;position:absolute;top:4px;left:4px}</style>\n<h1>答客問－關於台灣人工智慧學校</h1>\n[word_section_start]\n\n[word_section no=1 title=\"<strong>為什麼要成立台灣人工智慧學校？</strong>\"]\n<p>\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。\n</p>\n<p>\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。\n</p>\n[/word_section]\n\n[word_section no=2 title=\"<strong>為什麼不用網路教學平台就好？</strong>\"]\n\n<p>網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制：</p>\n<p class=\"dotmark\">需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\n<p class=\"dotmark\">學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但沒有學到對的技術。</p>\n<p class=\"dotmark\">網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\n<p>鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。</p>\n\n[/word_section]\n[word_section no=3 title=\"<strong>台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</strong>\"]\n<p>\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。\n</p>\n<p>\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\n</p>\n<p class=\"dotmark\">除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。</p>\n<p class=\"dotmark\">由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。</p>\n<p class=\"dotmark\">台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。</p>\n<p class=\"dotmark\">台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆有兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範疇之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。</p>\n[/word_section]\n[word_section no=4 title=\"<strong>為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</strong>\"]\n<p>\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對上就是在退步。\n</p>\n<p>\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，台灣人工智慧學校教研團隊自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內發展出一套可行的解決方案雛型。\n</p>\n<p>\n因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\n</p>\n<p>\n當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\n</p>\n[/word_section]\n[word_section no=5 title=\"<strong>台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</strong>\"]\n<p>\n人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\n</p>\n<p>\n因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，因此我們相信先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\n</p>\n<p>\n但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\n</p>\n[/word_section]\n[word_section no=6 title=\"<strong>為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</strong>\"]\n<p>\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。\n</p>\n<p>\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見回饋。\n</p>\n<p>\n累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。\n</p>\n[/word_section]\n[word_section_end]','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-autosave-v1','','','2017-12-14 00:25:04','2017-12-13 16:25:04','',856,'http://aiacademy.tw/856-autosave-v1/',0,'revision','',0),(862,1,'2017-12-12 22:07:37','2017-12-12 14:07:37','<style>.container h2{margin:0 0 20px}</style>\r\n<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p>\r\n- 需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p>\r\n- 學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p>\r\n- 網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:07:37','2017-12-12 14:07:37','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(863,1,'2017-12-12 22:09:24','2017-12-12 14:09:24','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}</style>\r\n<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p>\r\n- 需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p>\r\n- 學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p>\r\n- 網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p>\r\n- 台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:09:24','2017-12-12 14:09:24','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(865,1,'2017-12-12 22:13:11','2017-12-12 14:13:11','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:2px;left:0}</style>\r\n<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=dashmark>\r\n- 需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n- 學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n- 網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n- 除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n- 由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n- 台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n- 台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:13:11','2017-12-12 14:13:11','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(866,1,'2017-12-12 22:13:51','2017-12-12 14:13:51','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container 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台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=dashmark>\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:13:51','2017-12-12 14:13:51','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(867,1,'2017-12-12 22:17:23','2017-12-12 14:17:23','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'一、\';position:absolute;top:2px;left:0}.dashmark2::before{content:\'二、\'}.dashmark3::before{content:\'三、\'}.dashmark4::before{content:\'四、\'}</style>\r\n<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark4\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:17:23','2017-12-12 14:17:23','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(868,1,'2017-12-12 22:17:50','2017-12-12 14:17:50','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:2em;}.dashmark::before{content:\'一、\';position:absolute;top:2px;left:0}.dashmark2::before{content:\'二、\'}.dashmark3::before{content:\'三、\'}.dashmark4::before{content:\'四、\'}</style>\r\n<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark4\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:17:50','2017-12-12 14:17:50','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(869,1,'2017-12-12 22:18:23','2017-12-12 14:18:23','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:2em;}.dashmark::before{content:\'一、\';position:absolute;top:0;left:0}.dashmark2::before{content:\'二、\'}.dashmark3::before{content:\'三、\'}.dashmark4::before{content:\'四、\'}</style>\r\n<h2>Q. 為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>Q. 為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark4\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>Q. 台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>Q. 為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:18:23','2017-12-12 14:18:23','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(872,1,'2017-12-12 22:21:09','2017-12-12 14:21:09','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:2em;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:2px;left:0}</style>\r\n<h2>一、為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>二、為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>三、台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark4\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>四、為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>五、台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>六、為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:21:09','2017-12-12 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dashmark3\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>三、台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark1\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark2\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark3\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark dashmark4\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>四、為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>五、台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>六、為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:21:32','2017-12-12 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class=\"dashmark\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>三、台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>四、為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>五、台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>六、為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:22:06','2017-12-12 14:22:06','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(875,1,'2017-12-12 22:22:34','2017-12-12 14:22:34','<style>.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:-1px;left:0}</style>\r\n<h2>一、為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2>二、為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>三、台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>四、為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>五、台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2>六、為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:22:34','2017-12-12 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class=\"dashmark\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2>三、台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2>四、為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2>五、台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 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14:26:31','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(877,4,'2017-12-12 22:28:48','2017-12-12 14:28:48','<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=\"/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<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－技術領袖培訓班','','inherit','closed','closed','','328-revision-v1','','','2017-12-12 22:28:48','2017-12-12 14:28:48','',328,'http://aiacademy.tw/328-revision-v1/',0,'revision','',0),(878,1,'2017-12-12 22:30:01','2017-12-12 14:30:01','<style>.container p+p,.container h2+p{margin-left:2em}.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:1px;left:0}.q{position: relative;padding-left:2em}.q::before{content:\'一、\';position: absolute;top:0;left:0}.q2::before{content:\'二、\'}.q3::before{content:\'三、\'}.q4::before{content:\'四、\'}.q5::before{content:\'五、\'}.q6::before{content:\'六、\'}</style>\r\n<h2 class=\"q q1\">為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"q q2\">為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q3\">台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q4\">為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2 class=\"q q5\">台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q6\">為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','台灣人工智慧學校的答客問','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:30:01','2017-12-12 14:30:01','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(879,4,'2017-12-12 22:34:54','2017-12-12 14:34:54','<style>.container p+p,.container h2+p{margin-left:2em}.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:1px;left:0}.q{position: relative;padding-left:2em}.q::before{content:\'一、\';position: absolute;top:0;left:0}.q2::before{content:\'二、\'}.q3::before{content:\'三、\'}.q4::before{content:\'四、\'}.q5::before{content:\'五、\'}.q6::before{content:\'六、\'}</style>\r\n<h2 class=\"q q1\">為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本身上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年的學校畢業生，沒有人在學校時學過這些技術，一定需要學校之外的學習支持，才能真正瞭解現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"q q2\">為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧技術的知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個大限制:\r\n</p><p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒瑕時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒瑕時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但並不有學到對的工具。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。偏偏人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。只在網路教學平台學過整套課程後，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以約 2/3 的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q3\">台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，會舉辦比賽及考試，讓學員們讓所學學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，不論學員在學校或在家，都可以任意使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆是兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範籌之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，同時兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及學習效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將應用人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將以校友會的形式互通有無，或共同創業，或定期聚會交流，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q4\">為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對就在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，我們自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內有發展出一個可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，故先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府已挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2 class=\"q q5\">台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊教學一邊調整。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習題的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，也自然我們認為先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q6\">為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n從 2014 年以來，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆的台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年與台灣資料科學年會同時舉辦第一屆的台灣人工智慧年會，4 天的雙年會共 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見問饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們有信心來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也自然有充分的信心來肩負這個重大責任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 22:34:54','2017-12-12 14:34:54','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(880,4,'2017-12-12 23:20:54','2017-12-12 15:20:54','<style>.container p+p,.container h2+p{margin-left:2em}.container h2{margin:0 0 10px}.container p+h2{margin-top:20px}.dashmark{position:relative;padding-left:10px;}.dashmark::before{content:\'-\';position:absolute;top:1px;left:0}.q{position: relative;padding-left:2em}.q::before{content:\'一、\';position: absolute;top:0;left:0}.q2::before{content:\'二、\'}.q3::before{content:\'三、\'}.q4::before{content:\'四、\'}.q5::before{content:\'五、\'}.q6::before{content:\'六、\'}</style>\r\n<h2 class=\"q q1\">為什麼要成立台灣人工智慧學校？</h2><p>\r\n\r\n最近幾年人工智慧技術有爆炸性的進展，在產業界，人工智慧已在多個產業被證明可以快速解決產業內在規劃、生產、銷售及經營各面向的問題；同時，在學術界，人工智慧不論在醫療、製藥、工程及社會科學都被發現可能在過去的難題上有突破性的功效。</p>\r\n<p>\r\n然而，今天的人工智慧技術與過去所講的專家系統本質上有很大的不同，而且發展快速，除了近兩年畢業的社會新鮮人，在職者無人曾在學校學過這些技術，一定需要正規教育體系外的學習支持，才能真正習得現今的人工智慧技術，並有能力將這些最新技術納入自身的工作領域。</p>\r\n\r\n\r\n<h2 class=\"q q2\">為什麼不用網路教學平台就好？</h2><p>\r\n\r\n網路教學平台的確可以有效地傳達關於人工智慧知識，而且隨時隨地都可以學習，十分方便。但網路教學有幾個主要限制:\r\n</p><p class=\"dashmark\">\r\n需要花工作外的個人閒暇時間來進行，若工作已讓人筋疲力竭，或是個人閒暇時間過少，就很難有足夠的精神來進行自學。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n學海浩瀚，有時候問題不在「學習」，而在於「該學什麼」。若沒有專家指導，可能自學很多知識，但沒有學到對的技術。</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n網路教學的確可以幫我們很快學習關於人工智慧技術的知識，但師父領進門，修行在個人。在「修行」的部分，網路教學平台是完全幫不上忙的。人工智慧技術難不在學理，而在工程面上許多 know how 及經驗的累積。單單只在網路教學平台學過整套課程，是無法直接上戰場的。</p>\r\n<p>\r\n鑑此，台灣人工智慧學校技術領袖培訓班才會以一半以上的時間，由富經驗的助教群帶領學員進行一個又一個的實戰訓練，才能讓知識落地，化為實戰能力，快速培養能以人工智慧技術解決實際問題的 AI 工程師。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q3\">台灣人工智慧學校跟一般 AI 人才培訓課程有什麼不同？</h2><p>\r\n我們的教學方式採實戰主義。每天的教學課程會接著小小的練習時間，接著由助教群精心準備小專題來練習剛學會的知識／主題。每隔一段時間，我們會舉辦比賽及考試，讓學員們將知識學以致用，爭取名次及獎金。學期的後段，我們會提供由學術夥伴及企業夥伴提供的真實世界問題來讓學員組隊挑選及進行解題；助教群會在解題方法的挑選及實作上提供不可多得的協助，這可以幫助學員們快速學習解決各種形式的問題，以及各種解決方案的優劣利弊。實戰中得到的經驗，是上再多堂課也無法取代的。</p>\r\n<p>\r\n以軟硬體層面來看，台灣人工智慧學校與坊間常見的 AI 人才培訓課程有極大的不同:\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n除了上課教室之外，台灣人工智慧學校會為每位學員準備辦公區域及設施 (辦公桌椅)，讓學員們舒適地進行練習以及與同學們做分組討論及個人／分組競賽及專題實作。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n由於 GPU 是進行深度學習模型計算的重要設施，台灣人工智慧學校為每位學員準備至少一張 GPU 卡，在學期間 24x7，任何時間，不論學員在學校或在家，都可以隨時使用學校準備的 GPU cluster 進行資料分析及深度學習模型計算。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校與學術界及企業界有深厚多元的連結，這些學術及企業夥伴將提供第一手的真實問題及資料，供學員們在專題實作期間解題。不論學員在哪一個產業，都能同時接觸到製造、金融、零售、服務、化工、電商、電信等各領域的問題，而且是真實的資料，這些問題及資料都不是在任何一個網路教學平台可以接觸得到的，因此學員的解題能力也可以快速地經由一次又一次的實戰經驗中快速累積。\r\n</p>\r\n<p class=\"dashmark\">\r\n台灣人工智慧學校採大班制，每期的技術領袖班及經理人周末培訓班皆有兩百位學員以上同時就讀。以人工智慧日新月異的發展速度，以及它的應用範疇之廣，讓人工智慧的學習及研究不可能採用閉門造車的方式來進行。因此，兩百位同學一同學習、討論、交流及分享最新的人工智慧技術，我們相信對於學習的多元性及效果大有加分。更重要的是，結業後兩百位學員各分東西，將人工智慧技術應用在不同的產業中，形式不同，但道理相同，未來將持續以各種形式維繫，或共同創業，或定期聚會，或網上互通有無，對於學員未來的職涯發展甚至台灣的人工智慧技術及產業發展，可望皆有一定的貢獻。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q4\">為什麼是以在職人士而不是以學生為主要招生對象？</h2><p>\r\n世界變化太快，進步／退步都是相對的；只要別人走得比我們快，我們相對上就是在退步。\r\n</p>\r\n<p>\r\n人工智慧在社會、學術及產業上的應用潛力已經充分被證實，台灣人工智慧學校教研團隊自身的經驗也已證明，只要產業內的問題被清楚定義、化約出來，而且有相對應的資料存在，大部分情況下可以在三個月內發展出一套可行的解決方案雛型。\r\n</p>\r\n<p>因此，我們非常急迫，要為台灣快速訓練大量和我們團隊一樣可以為台灣產業定義及解決問題的人工智慧人才。這些人才，最好是本身已在某個領域專精的專業人才，例如說在化工、機械、建築、電子、金融、醫學專家，我們以短期的集訓方式讓他們學會以人工智慧來解決他們自身領域的問題，這種方式才能快速解決台灣產業內的人工智慧人才荒，同時為產業升級帶來新的動力。\r\n</p>\r\n<p>當然，人工智慧的教育也必須同時從學校做起。台灣人工智慧學校因為資源有限，先集中火力於在職專業人士的訓練，同時我們也看見政府挹注資源在現行教育體制中的人工智慧教育，可望在未來看見台灣人工智慧學校與現行體制教育方式的合作與銜接。\r\n</p>\r\n\r\n<h2 class=\"q q5\">台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會主辦，經費百分之百來自協會自有預算及民間捐贈。為什麼不是政府來辦台灣人工智慧學校而是民間機構呢？</h2>\r\n</p>\r\n<p>人工智慧技術進展太快，能解決的問題及形式一直在增加及改變，這樣的技術是人類歷史上沒有出現過的，也自然沒有人知道怎麼的教學方式可以快速培訓人工智慧人才。\r\n</p>\r\n<p>因此，台灣人工智慧學校最需要的是速度及彈性，我們一邊進行一邊調整，邊開火邊前進。台灣人工智慧學校的行政及教研團隊已有心理準備，每一個學期 (原則上三個月) 與上一個學期都會有課程甚至制度上的調整，從課程的內容、講師的邀請、練習的設計、競賽的方式、專題題庫的來源及專題執行的方向，只要發現有更好的作法，即刻改進。這樣的彈性是民間組織的優勢，因此我們相信先以民間組織來進行國內人工智慧的人才培訓是十分合適的。\r\n</p>\r\n<p>但民間組織畢竟資源有限，因此在教學內容及形式皆穩定後，由政府以豐沛的資源及更大的規模來接續台灣人工智慧學校的工作，也是我們所樂見的。\r\n</p>\r\n<h2 class=\"q q6\">為什麼我們有信心把台灣人工智慧學校做好？</h2><p>\r\n\r\n在 2014 年中，台灣資料科學協會 (的前身團隊) 就發起及籌辦第一屆台灣資料科學年會，第一年的台灣資料科學年會就獲得各界的響應，八百張票卷，一小時內銷售一空。之後，我們每年舉辦台灣資料科學年會，並在 2017 年發起第一屆台灣人工智慧年會，與第四屆台灣資料科學年共同舉辦，4 天的雙年會共有 2200 與會者參加，130 場演講，3 場晚宴，8 個協辦單位，19 個贊助企業，100 位志工，再加上 20 家媒體，是台灣前所未有的資料科學／人工智慧盛會。</p><p>\r\n\r\n同時，從 2015 年以來，台灣資料科學協會定期舉辦單日或雙日的資料科學／人工智慧研修課程，每場課程約 100 至 300 人參與，至今已舉辦過超過 100 場課程，超過 20,000 人次參與我們的技術研修課程，包含講座課程及實作課程。每一次的課程，我們皆有學員的問卷，提供給我們關於課程設計及教學品質的評分及意見回饋。\r\n</p>\r\n<p>累積以上的經驗，我們充份瞭解人工智慧人才培訓的難處及挑戰，也有足夠的資料讓我們來妥善安排課程內容、教學機制及講師。我們很自豪我們是台灣累積最多資料科學及人工智慧教學經驗的組織，也因此有充分的信心來肩負這個重責大任，籌辦台灣人工智慧學校，為培訓台灣出一批又一批的優秀人工智慧人才。</p>\r\n\r\n','答客問－關於台灣人工智慧學校','','inherit','closed','closed','','856-revision-v1','','','2017-12-12 23:20:54','2017-12-12 15:20:54','',856,'http://aiacademy.tw/856-revision-v1/',0,'revision','',0),(881,6,'2017-12-13 13:39:12','2017-12-13 05:39:12','<strong>考試須知</strong>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a>\r\n考試時間: 100分鐘\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分\r\n注意事項:  可攜帶不具有儲存程式功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機</strong>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"400\">科目與建議內容</th>\r\n<th width=\"600\">參考資料</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>微積分</strong>\r\n- 微分找極值\r\n- 連鎖率 (the Chain Role)\r\n- 偏微分 (Partial Derivative)</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>線性代數</strong>\r\n- 基本矩陣運算\r\n- 矩陣性質\r\n- 線性方程式</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:39:12','2017-12-13 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href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a><br>\r\n考試時間: 100分鐘<br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。<br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分<br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分<br>\r\n注意事項:  可攜帶不具有儲存程式功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機</strong><br>\r\n<br>\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"400\">科目與建議內容</th>\r\n<th width=\"600\">參考資料</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>微積分</strong>\r\n- 微分找極值\r\n- 連鎖率 (the Chain Role)\r\n- 偏微分 (Partial Derivative)</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>線性代數</strong>\r\n- 基本矩陣運算\r\n- 矩陣性質\r\n- 線性方程式</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:49:19','2017-12-13 05:49:19','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(884,6,'2017-12-13 13:50:01','2017-12-13 05:50:01','<strong>考試須知</strong><br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a><br>\r\n考試時間: 100分鐘<br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。<br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分<br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分<br>\r\n注意事項:  可攜帶不具有儲存程式功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機</strong><br>\r\n\r\nnbsp;\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"400\">科目與建議內容</th>\r\n<th width=\"600\">參考資料</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>微積分</strong>\r\n- 微分找極值\r\n- 連鎖率 (the Chain Role)\r\n- 偏微分 (Partial Derivative)</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>線性代數</strong>\r\n- 基本矩陣運算\r\n- 矩陣性質\r\n- 線性方程式</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:50:01','2017-12-13 05:50:01','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(885,6,'2017-12-13 13:50:27','2017-12-13 05:50:27','<strong>考試須知</strong><br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40<br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a><br>\r\n考試時間: 100分鐘<br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。<br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分<br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分<br>\r\n注意事項:  可攜帶不具有儲存程式功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機</strong><br>\r\n\r\nnbsp;\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"400\">科目與建議內容</th>\r\n<th width=\"600\">參考資料</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>微積分</strong>\r\n- 微分找極值\r\n- 連鎖率 (the Chain Role)\r\n- 偏微分 (Partial Derivative)</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>線性代數</strong>\r\n- 基本矩陣運算\r\n- 矩陣性質\r\n- 線性方程式</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:50:27','2017-12-13 05:50:27','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(886,6,'2017-12-13 13:50:44','2017-12-13 05:50:44','<strong>考試須知</strong><br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40<br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a><br>\r\n考試時間: 100分鐘<br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。<br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分<br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分<br>\r\n注意事項:  可攜帶不具有儲存程式功能之計算機，考試時<strong>不得使用手機</strong><br>\r\n\r\n&nbsp;\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"400\">科目與建議內容</th>\r\n<th width=\"600\">參考資料</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>微積分</strong>\r\n- 微分找極值\r\n- 連鎖率 (the Chain Role)\r\n- 偏微分 (Partial Derivative)</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>線性代數</strong>\r\n- 基本矩陣運算\r\n- 矩陣性質\r\n- 線性方程式</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:50:44','2017-12-13 05:50:44','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(887,6,'2017-12-13 13:51:45','2017-12-13 05:51:45','<strong>考試須知</strong><br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40<br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a><br>\r\n考試時間: 100分鐘<br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。<br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分<br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分<br>\r\n注意事項:  可攜帶不具有儲存程式功能之計算機，考試時<strong>不可使用手機</strong><br>\r\n\r\n<br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tbody>\r\n<tr>\r\n<th width=\"400\">科目與建議內容</th>\r\n<th width=\"600\">參考資料</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>微積分</strong>\r\n- 微分找極值\r\n- 連鎖率 (the Chain Role)\r\n- 偏微分 (Partial Derivative)</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf\"> Calculus online text book</a>, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>線性代數</strong>\r\n- 基本矩陣運算\r\n- 矩陣性質\r\n- 線性方程式</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf\">Linear Algebra</a>, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009)\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:51:45','2017-12-13 05:51:45','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),(888,6,'2017-12-13 13:52:12','2017-12-13 05:52:12','<strong>考試須知</strong><br>\r\n考試時間: 2017 年 12月 16日 上午 10:00 至 11:40<br>\r\n考試地點: 中央研究院生物醫學科學研究所 <a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E7%94%9F%E7%89%A9%E9%86%AB%E5%AD%B8%E7%A7%91%E5%AD%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80/@25.043567,121.6124703,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x34680284052e5d29:0xc53103adee270ba4!8m2!3d25.043567!4d121.614659\">(115台北市南港區研究院路二段128號)</a><br>\r\n考試時間: 100分鐘<br>\r\n考試內容: 單選 20 題、非選 2 題。總分 100 分，答錯不倒扣。<br>\r\n- 單選包括微積分 5 題、線性代數 5 題、機率 5 題與統計 5 題，共 20 題，每題 4 分<br>\r\n- 非選包括程式設計 2 題，每題 10 分<br>\r\n注意事項: 可攜帶不具有儲存程式功能之計算機，考試時<strong>不可使用手機</strong><br>\r\n\r\n<br>\r\n\r\n<strong>考試科目與參考資料</strong>\r\n<table class=\"aitbl 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(Similarity)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>機率統計</strong>\r\n- 基本機率\r\n- 條件機率\r\n- 基本統計觀念\r\n(平均、中位數、標準差、相關係數...)\r\n- 機率分佈</td>\r\n<td width=\"600\"><a href=\"https://2012books.lardbucket.org/pdfs/beginning-statistics.pdf\"> Beginning Statistics </a>\r\n<strong>Recommended contents</strong>\r\nch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression)</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td width=\"400\"><strong>程式設計</strong></td>\r\n<td width=\"600\">- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ...\r\n- 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...)</td>\r\n</tr>\r\n</tbody>\r\n</table>','考試須知','','inherit','closed','closed','','697-revision-v1','','','2017-12-13 13:52:12','2017-12-13 05:52:12','',697,'http://aiacademy.tw/697-revision-v1/',0,'revision','',0),