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"學習" 課程共 281 筆,顯示第 1-10 筆
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1. AI深度學習於電腦視覺與時序建模應用 (實體0504-0505(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/05/04]
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[$10,800]
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本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理OpenCV影像處理與機器學習建模(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)基礎 ...
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2. AI深度學習於電腦視覺與時序建模應用 (線上0504-0505(工研院台北學習中心))
本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理OpenCV影像處理與機器學習建模(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)基礎 ...
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3. 進階 PyTorch 深度學習模型策略與部署 (0609-0623(工研院台北學習中心))
- [新竹]
- [2026/06/09]
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[$16,200]
[講師介紹]
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| 進階 PyTorch 深度學習模型策略與部署 |
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製造場景電腦視覺實戰: 進階 PyTorch 深度學習模型策略與部署:本課程從實際工業瑕疵資料集(KolektorSDD2、DAGM 2007)出發,逐步說明工業電腦視覺任務的設計思維,並引導學員建立物件偵測(Object Detectio ...
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4. 學習型組織的建立 (115年08月課程 (8/6))
- [台北]
- [2026/08/06]
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[$3,500]
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【課程效益】
1.建立持續學習的思維模式,超越自我侷限
2.以新思考與視野,超越競爭對手,提升組織競爭力
3.藉由實踐反思的工具與策略,體會工作的意義與價值
4.打造組織共同學習環境,促動解決問題的能力,改善績效
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5. Python語言與工業人工智慧應用實作 (混成0819-0820(工研院台北學習中心))
【數位同步學習課程】Python語言與工業人工智慧應用實作。
課程特色是網羅數學統計、資料探勘、機器學習、演算法與人工智慧方面多年相關教學經驗的工程背景師資,除了實機操作外,並分享實戰分析經驗,讓學員掌握工業數據的特質,瞭解不同前處理與建 ...
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6. Python語言與工業人工智慧應用實作 (實體0819-0820(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/08/19]
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[$10,800]
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【數位同步學習課程】Python語言與工業人工智慧應用實作。
課程特色是網羅數學統計、資料探勘、機器學習、演算法與人工智慧方面多年相關教學經驗的工程背景師資,除了實機操作外,並分享實戰分析經驗,讓學員掌握工業數據的特質,瞭解不同前處理與建 ...
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7. AI動態及不確定性建模-風險管控與分佈式強化學習技 (0902-0903(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/09/02]
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[$10,800]
[講師介紹]
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| AI動態及不確定性建模-風險管控與分佈式強化學習技 |
| 講師: |
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AI動態及不確定性建模-風險管控與分佈式強化學習技術:從期望值到分佈建模 (Beyond Expectations),系統性介紹當代頂尖演算法架構,從 C51、QR-DQN 到 IQN (Implicit Quantile Networks ...
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8. 從先驗知識到高風險決策建模-貝氏機器學習與不確定性 (混成0907-0908(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2026/09/07]
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[$10,800]
[講師介紹]
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| 從先驗知識到高風險決策建模-貝氏機器學習與不確定性 |
| 講師: |
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從先驗知識到高風險決策建模-貝氏機器學習與不確定性量化實作:本課程將帶領學員從貝氏思維出發,理解先驗知識如何轉化為模型假設,並實際使用 PyMC、GPyTorch、BoTorch 等現代工具,建構可量化不確定性的預測與優化模型。課程將弱化艱 ...
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9. 從先驗知識到高風險決策建模-貝氏機器學習與不確定性 (混成0907-0908(工研院台北學習中心))
- [線上]
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[$10,800]
[講師介紹]
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| 從先驗知識到高風險決策建模-貝氏機器學習與不確定性 |
| 講師: |
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從先驗知識到高風險決策建模-貝氏機器學習與不確定性量化實作:本課程將帶領學員從貝氏思維出發,理解先驗知識如何轉化為模型假設,並實際使用 PyMC、GPyTorch、BoTorch 等現代工具,建構可量化不確定性的預測與優化模型。課程將弱化艱 ...
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10. 【網路】/【新竹現場】統計製程品管 (新竹現場-2月份課程)
- [未知]
- [2008/01/26]
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[$6,000]
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當前快速變動的企業環境裡,競爭是企業謀生求發展,不斷吸收先進的品質理念與技術則是維持個人競爭能力的要素,尤其是在國內企業積極追求提昇品質管理能力的時候,對品質管理(Quality Management)人才需求殷切。
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