Course Information
Registration period
Year-round Recruitment
Course Level
Study Mode
Duration
8 Hour(s) 59 Minute(s)
Language
Mandarin
Taught by
Ken Cen
Certificate
- Available
- *The delivery and distribution of the certificate are subject to the policies and arrangements of the course provider.
Rating
2 views
Course Overview
Python教學 ，演算法，數學，實踐操作結合
課程內容包括Python，機械學習，及各種實際運用的實例。本課程將從零基礎開始學習Python語言，了解Python的基本語言，學習Machine Learning的數據處理庫Numpy，Pandas，數據可視化工具庫Matplotlib等。然後，開始了解，Machine Learning 中的Linear Regression，Classification，Clustering，以及對應的演算法，和各種或然率概念。
人工智能是現在最流行和熱門的話題，人才需求也非常巨大，然而，要學習了解這門科學，卻非常困難，原因在於這是一個集中多學科，包括Pyhon語言學習，對應Numpy， Pandas等數據處理，還有數學中，統籌學，或然率概念，方程式等複雜概念。
課程會回歸一個無任何編程經驗的學員角度，一步一步了解實踐這門科學，這將是一個奇妙學習的旅程，希望能與您結伴同行！
Course Content
- 19 section(s)
- 278 lecture(s)
- Section 1 如何開始學習 AI？
- Section 2 Python基礎
- Section 3 Numpy
- Section 4 Matplotlib
- Section 5 Pandas
- Section 6 Machine Learning - Linear Regression
- Section 7 Logistic Regression
- Section 8 Decision Tree 決策樹
- Section 9 Random Forest隨機森林算法
- Section 10 K-nearest neighbors(KNN)_鄰近算法
- Section 11 SVM（Support Vector Machine）
- Section 12 Naive Bayes
- Section 13 K-means
- Section 14 PCA降維
- Section 15 Mean-Shift演算法
- Section 16 Hierarchical階層式分群法
- Section 17 DBSCAN演算法
- Section 18 Jupyter notebook源代碼
- Section 19 什麼是R² 決定係數 & MSE 均方誤差 & RMSE 均方根誤差 & MAE 平均絕對誤差
What You’ll Learn
- 了解Python關於數據科學方面的知識
- 了解Python中Numpy , Pandas, Matplotlib的使用方式
- 了解Linear Regression，Classification以及Clustering的原理以及實現方式
- 了解如何在多個特徵點上作出正確的選擇，並在Python上實現
Reviews
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JJason Lee
講師講解的很詳細清楚。
-
陳陳晧
非常棒！
-
CChih Ting Liu
數學觀念講得很不清楚，而不清楚的數學觀念要轉換成程式碼時，就變得更不清楚了
-
歐歐忞侖
怎麼拿到補充課程
