提供學生於資料科學與深度學習中學習理論基礎到時做的完整內容。透過課程的講解能對於基礎認知與實例處理各方面都有所了解。
張家銘 老師
國立政治大學 資訊科學系 助理教授
西班牙 基因調控研究中心與龐培法布拉大學 生物資訊博士
專長：生物資訊，資料科學，演算法，機器學習
彭彥璁 老師
美國加州大學聖地牙哥分校 電機與電腦工程博士
專長：影像處理、視訊壓縮、機器學習及其應用
單元 1:線性回歸模型
單元 2:羅吉斯回歸模型
單元 3:回歸模型進階應用
單元 4:何謂人工智慧
單元 5:卷積神經網路
單元 6:常用與進階深度學習技巧介紹
資料科學：本課程旨在從實務的角度介紹資料科學。學生將學習概念，R語言和處理資料各個方面所需的工具，包括數據集成，探索分析，預測建模，評估和有效的視覺化，修習課程後，學生將能夠將資料科學技術應用於金融科技主題。
深度學習：提供學生從深度學習理論基礎到實作的完整課程，特別是監督式學習技巧，幫忙修課學生能夠將上課所學知識應用到真實世界的問題中。了解深度學習中之資料表示與其背後的數學理論，並可將該理論實作。
平時測驗：佔總成績 80 % (前、後測驗各40%）
課程參與：佔總成績 20%
高中程度數學。
資料科學，採用An Introduction to Statistical Learning, with applications in R，Source: http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/，當作教學參考。
深度學習，採用Deep Learning，Source:https://www.deeplearningbook.org/，當作教學參考。
課程之外可參閱書籍:
1.Neural Network and Deep Learning, http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
2.Deep Learning: A Practitioner’s Approach, https://www.amazon.com/dp/1491914254?tag=inspiredalgor20
本課程證書費用：500元
如何申請證書？
1.點選右上方的「小白人」。
2.點選「證書下載」。
3.畫面即會轉到申請證書系統中，請點選「我要申請證書」。
4.點選「我要搜尋」開始申請證書。
詳細證書下載流程說明請點這裡