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"學習" 課程共 288 筆,顯示第 1-10 筆
  1. 1. 【網路】萃智(TRIZ)系統化技術創新師-L2 (網路課(隨報隨上))
    • [線上]
    • [$18,000]
    TRIZ中文稱呼為「萃智」或「萃思」,為「發明性問題解決理論」(Theory of Inventive Problem Solving)之俄文縮寫,是由前蘇聯發明家 Genrich Altshuller等人研究2 ...
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  2. 2. 【網路】萃智(TRIZ)系統化技術創新師-L1 (網路課(隨報隨上))
    • [線上]
    • [$15,000]
    設施規劃在作業面及策略面皆是重要的議題。本課程的重點在於有系統的介紹設施及物料搬運系統設計的方法論。除了基本理論外,在佈置設計方面,本課程將介紹電腦輔助設計及SLP方法。物料及搬運系統設計方面,本課程將介紹其十大設計原則並以一配銷中心為例, ...
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  3. 3. 【網路線上學習】TRIZ 技術創新方法 系列課程 (線上學習課程(隨報隨上))
    • [新竹]
    • [2020/04/01]
    • [請來電洽詢]
    TRIZ中文稱呼為「萃智」或「萃思」,為「發明性問題解決理論」(Theory of Inventive Problem Solving)之俄文縮寫,是由前蘇聯發明家 Genrich Altshuller等人研究2 ...
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  4. 4. 【網路線上學習】製造管理師系列課程 (新竹班線上學習課程(隨報隨上))
    • [新竹]
    • [2020/04/01]
    • [請來電洽詢]
    培養製造管理、生產方析方面的人才,並經由通過專業培訓,證明其專業能力。以產業界中、初級主管或資深技術人員所需之專業管理能力與專業知識為培訓及培訓之內容。
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  5. 5. Google TensorFlow 2.0人工智慧 (0411-0418(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/04/11]
    • [$8,000]
    Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發.在人工智慧(AI)的時代,TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫,其功能強大、運算效率高、支援多個平台,造就了業界和學術界的廣泛使用。然而,TensorFlo ...
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  6. 6. Python AI人工智慧資料分析師 (0411-0517(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2020/04/11]
    • [$29,000]
    Python AI人工智慧資料分析師.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 ...
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  7. 7. AI人工智慧與TensorFlow、Keras深度 (0508-0612(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/05/08]
    • [$30,000]
    AI人工智慧與TensorFlow、Keras深度學習應用.2016 年 Google 的 AlphaGo 在世人面前打敗了韓國棋士李世乭,宣告了 AI 世代的來臨。台積董事長張忠謀預言,AI 將改變世界如同智慧型手機對我們的 ...
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  8. 8. Python 資料分析及機器學習預測實作 (全系列0526-0603(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/05/26]
    • [$19,500]
    本課程分為二階段。第一階段的資料分析課程著重於資料科學的工作流程中,必須面對資料前處理的問題,好的分析模型必須搭配好用乾淨的資料才得以發揮功效。本堂課示範操作 Python 資料前處理的三大主流套件,如何善用工具陪你面對髒亂的資料。第二階段 ...
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  9. 9. Python 資料分析及機器學習預測實作 (單元一0526-05227(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/05/26]
    • [$8,000]
    本課程分為二階段。第一階段的資料分析課程著重於資料科學的工作流程中,必須面對資料前處理的問題,好的分析模型必須搭配好用乾淨的資料才得以發揮功效。本堂課示範操作 Python 資料前處理的三大主流套件,如何善用工具陪你面對髒亂的資料。第二階段 ...
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  10. 10. Python 資料分析及機器學習預測實作 (單元二0601-0603(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/06/01]
    • [$12,000]
    本課程分為二階段。第一階段的資料分析課程著重於資料科學的工作流程中,必須面對資料前處理的問題,好的分析模型必須搭配好用乾淨的資料才得以發揮功效。本堂課示範操作 Python 資料前處理的三大主流套件,如何善用工具陪你面對髒亂的資料。第二階段 ...
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