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"學習" 課程共 20 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. 【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學 (數位旁聽-優惠價全系列0730-0814(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,000]
    【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學習預測實作.AI 時代來臨,資料分析、機器學習已成為熱門關鍵字!除了科技產業大量持續招聘資料科學家之外,傳統的銀行業、製造業、旅遊業以及政府也積極地找尋大數據人才,利用數據增加營收及商業決策 ...
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  4. 4. Python語言與工業人工智慧應用實作 (數位旁聽0803-0810(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$6,500]
    【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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  5. 5. 數據科學家基礎精煉培訓班:Python程式設計 (0804-0814(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$16,300]
    【數位同步學習課程】數據科學家基礎精煉培訓班:Python程式設計與資料科學課程 數據資料是企業導入AI最核心且關鍵的基礎,而Python語言被廣泛應用於資料科學中。本課程以具備AI基本功「Python程式設計&資料科學」為目標,教授Py ...
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  6. 6. Python 資料分析及機器學習預測實作 (全系列0811-0904(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$10,000]
    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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  7. 7. Python 資料分析及機器學習預測實作 (單元一0811-0812(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$4,000]
    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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  8. 8. 【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學 (數位旁聽-優惠價Python與機器學習預測實作0812-0814(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$6,000]
    【數位同步學習課程】Python 資料分析及機器學習預測實作.AI 時代來臨,資料分析、機器學習已成為熱門關鍵字!除了科技產業大量持續招聘資料科學家之外,傳統的銀行業、製造業、旅遊業以及政府也積極地找尋大數據人才,利用數據增加營收及商業決策 ...
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  9. 9. Python與深度學習技術應用研習班 (0827-0828(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [請來電洽詢]
    2016 年 Google 的 AlphaGo 在世人面前打敗了韓國棋士李世乭,宣告了人工智慧 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影響。不少產業巨擘、專家也都預言, AI 將會從根本 ...
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  10. 10. Python 資料分析及機器學習預測實作 (單元二0831-0904(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$6,000]
    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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