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專業技術

"專業技術" 課程共 41 筆,顯示第 1-10 筆
  1. 1. 【資策會】人工智慧深度強化學習 (台北)
    • [台北]
    • [2019/06/27]
    • [$12,000]
    本課程的目標在奠定學員學習當代人工智慧關鍵技術的理論基礎。透過學習許多目前具有代表性的深度學習神經網路架構,可累積學員對於各種重要神經網路元件的理解,進而組成許多人工智慧核心系統的設計,達成具有自我學習及解析功能的智慧型產品設計。
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  2. 2. 軌道與傳動元件設計應用 (0627-0628(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/27]
    • [$5,500]
    國內機械設備製造與設計產業自 1970 年代蓬勃發展至今,外銷產值相當可觀,關鍵零組件的選用為機械設計中最基礎與最重要的一環,又線性滑軌與滾珠導螺桿甚至皮帶與鏈條皆為機械傳動單元中最重要的關鍵元件。本課程中將會針對傳動元件的種 ...
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  3. 3. 啟動AI∼物聯網系統規劃、建置與應用實作培訓班 (0928-0629(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/28]
    • [$7,500]
    物聯網(IoT)結合人工智慧(AI)是產業界發展的重頭戲,主要應用範圍十分廣泛,技術上除了物流運輸、健康醫療、智慧環境(家庭、辦公室、工廠)等應用領域,並將顛覆企業現行商業模式。
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  4. 4. 【資策會】物聯網工程師(EPCIE)國際認證班 (台北)
    • [台北]
    • [2019/06/28]
    • [$14,000]
    本課程旨在學習物聯網之基本架構,以及物聯網感知層、網路層和應用層之核心技術,並透過模擬實習使學員深入體驗物聯網之技術與應用。課程中協助學員有效取得國際首張物聯網工程師認證。 詳見【課程網址】http://www.iiiedu.org. ...
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  5. 5. 鋼材選用、先進之熱處理技術、品質檢驗及破損分析案例 (全系列0628-0706(工研院台北學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/28]
    • [$12,000]
    本課程針對模具業、加工業、金屬製品業與熱處理業的從業人員,提供了聯貫性的知識,藉由基本觀念的建立與實際案例的解說,讓學員對鋼鐵材料與熱處理能有整體性的了解,進而協助學員突破工作上的瓶頸,解決選材、規格制定、製程研發、加工流程安排、品檢驗收、 ...
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  6. 6. 彩妝產品配方調製工程師 (0629-0630(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/29]
    • [$15,000]
    本課程特別聘請專業及具有豐富實務經驗師資授課,內容涵蓋彩妝產品配方設計與製程技巧,還有最新的韓國彩妝技術-眉毛雨衣教學。完整製成從粉劑調製技術到成品,帶您從無到有學習彩妝大廠生產製程。全套製程工具包含粉餅壓製台,模具∼通通帶回家!讓您在家製 ...
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  7. 7. AI深度學習理論與實作培訓班 (0629-0701(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/29]
    • [$15,000]
    傳統機器學習對於日常決策產生了許多正面效益、另一股新興的分支:深度學習的崛起,嘗試探究人類心智的學習模式,才是這一波真正擄獲眾人目光的焦點。由於探究的是人類都不好說明白的心智認知的題目同時崛起太快又加上過多陳述成功案例,讓多數人一時掌握不住 ...
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  8. 8. Python AI人工智慧資料分析師 (全系列0629-0804(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/06/29]
    • [$32,000]
    隨著巨量時代的到來,資料分析與探勘成為科技顯學,各行各業對於大數據的濃厚興趣也直接反映在大數據人才的豐厚薪資中。「資料分析師」指的是不同行業中,專門從事行業內數據蒐集、整理、分析,並依據這些數據做出研究、評估的專業人員。本課程選擇以Pyth ...
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  9. 9. 次微米級設備設計實務 (0702-0703(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/07/02]
    • [$6,000]
    台灣半導體產業年產值約新台幣1.8兆元;而2017年國內半導體產業設備採購需求5000億,但向國內採購設備僅15%,其中採購國內前段製程設備更僅有7%。2016年台灣工具機製造業產值約9000億,平均毛利率15%;相對于半導體設備產業平均毛 ...
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  10. 10. 【資策會】人工智慧自然語言處理 (台北)
    • [台北]
    • [2019/07/04]
    • [$12,000]
    本課程旨在學習如何將深度學習的演算法應用到自然語言處理,從而實現具有語言處理功能的人工智慧應用系統。課程設計將從自然語言的資料表示方法開始介紹,並透過此方法與深度學習的CNN、RNN、LSTM等神經網路模型整合成自然語言處理的演算架構,以及 ...
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