Python 資料分析：AI 機器學習入門到應用

• 本課程是以財團法人中華民國電腦技能基金會（CSF）的「TQC+ 人工智慧-機器學習認證」為範疇，技能規範及試題命製，符合教育部課綱之規劃，共分為三大類別，循序漸進，由淺入深建立學員運用機器學習解決問題的基本概念。
  

• 學習機器學習，可以讓您初窺現代人工智慧技術由資料中學習建立模型，進行分類、預測以解決問題，逐步邁向人工智慧實用學習技術，提高洞察力、反應力。

這門課內容豐富，提供了各種機器學習模型，同學只要根據所面對問題（或是想要探索的資料集形式）選取適當的範例（模型）來改寫，就可以找到實際問題的解法，可以簡單入手人工智慧，解決實務問題。授課老師擁有超過 30 年的教學經驗，將帶領同學由零學起，掌握人工智慧-機器學習實務應用技術。

課程單元規劃

章節一：AI與機器學習基礎（共計 110 分鐘）

介紹 AI 與機器學習概念、機器學習過程，讓學員了解 AI 與機器學習發展現況，並能掌握機器學習的完整過程，包含機器學習概念、處理加州房價資料、乳癌預測資料集、正規化改善、波士頓房價資料集超參數調整等範例。

單元 1：AI 簡史（投影片講課）

單元 2：AI 常見的應用（投影片講課）

單元 3：機器學習概念（投影片講課）

單元 4：資料前處理－訓練、測試、驗證集（螢幕側錄操作畫面） 

單元 5：模型優化（螢幕側錄操作畫面）

單元 6：過擬合（Over-fitting）/ 欠擬合（Under-fitting）（螢幕側錄操作畫面）

單元 7：正規化改善 Overfitting （螢幕側錄操作畫面）

單元 8：超參數調整（Regularization Hyperparameters）（螢幕側錄操作畫面) 

預定有 2 個作業（資料前處理、解決過擬合）

章節二：監督式學習基礎與應用（共計 190 分鐘）

以實例介紹常見的各種監督式學習的模式與應用，包括鳶尾花資料集分類、鐵達尼號生存預測、寶可夢屬性分類、紅酒資料集決策樹分類、汽車品質預測、分類器比較、NBA 資料集線性迴歸預測、糖尿病預測、SVM 迴歸、房屋實價登錄資料集迴歸模型等範例。

單元 1：分類（Classification） (螢幕側錄操作畫面)

單元 2：羅吉斯迴歸（Logistic Regression）(螢幕側錄操作畫面)

單元 3：支持向量機分類（Linear SVM Classification）(螢幕側錄操作畫面) 

單元 4：決策樹（Decision Trees）(螢幕側錄操作畫面) 

單元 5：隨機森林（Random Forests）(螢幕側錄操作畫面) 

單元 6：分類演算法比較（螢幕側錄操作畫面）

單元 7：線性迴歸（Linear Regression）(螢幕側錄操作畫面) 

單元 8：支持向量機迴歸（SVM Regression）(螢幕側錄操作畫面)

單元 9：迴歸演算法比較（螢幕側錄操作畫面）

預定有 2 個作業（分類、迴歸 )

章節三：非監督式學習基礎與應用（共計 140 分鐘）

以實例介紹常見的各種監督式學習的模式與應用，包括降維、分群的應用模型，有鳶尾花資料集 PCA、手寫數字分群、估算集群數量、股票資料集股性分群等範例。

單元 1：降維（螢幕側錄操作畫面）（使用 Iris 資料集)

單元 2：主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）（螢幕側錄操作畫面) 

單元 3：核心主成分分析（Kernel PCA）(螢幕側錄操作畫面）

單元 4：局部線性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）（螢幕側錄操作畫面) 

單元 5：分群 （螢幕側錄操作畫面）

單元 6：K-平均演算法（K-Means）（螢幕側錄操作畫面）

單元 7：DBSCAN 群聚演算法（螢幕側錄操作畫面）

單元 8：階層式分群（Hierarchical Clustering）（螢幕側錄操作畫面）

單元 9：affinity propagation 分群 （螢幕側錄操作畫面）

預定有 2 個作業（降維、分群）

章節四：機器學習應用（共計 130 分鐘）

以實例介紹常見的機器學習應用，包括自然語言處理、經典案例應用，有 IMDB 找出評論重要單詞、IMDB 情感分析、MNIST 手寫辨識、波士頓房價資料集模型複雜度影響、鳶尾花品種 KNN 預測、寶可夢資料集分類應用等範例。

單元 1：使用 tf-idf 進行文章中單詞重要性解析 （螢幕側錄操作畫面）

單元 2：情感分析（螢幕側錄操作畫面）

單元 3：MNIST 手寫辨識（螢幕側錄操作畫面）

單元 4：波士頓房價（螢幕側錄操作畫面）

單元 5：鳶尾花（螢幕側錄操作畫面）

單元 6：整體學習（Ensemble learning）進行分類及預測 (螢幕側錄操作畫面）

預定有 2 個作業（自然語言處理、機器學習經典案例應用）

課程搶先試看

募資達 100% ▶ 早鳥 30 名限定！抽獎送【認證體驗組】共 5 名！

此【認證體驗組】包含：

• 認證參考教材：Python 3.x 程式語言特訓教材(第二版)（市值 $490）

本書遵循 CSF 專業考科「TQC+ 程式語言Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。

• 雲端練功坊-人工智慧：機器學習 Python 3 之線上練功包（市值 $400）

CSF 雲端練功坊是財團法人電腦技能基金會針對 TQC、TQC+、ITE、EEC、CWT 等認證考試所發展的學習輔具，可準確評估練習者的實力，提高練習效率。不僅整合 TQC+ App Inventor 認證題庫，更搭配影音教學，帶領學生清楚瞭解軟體應用操作及解題步驟，讓學習更具成效，是最適合的程式學習輔助工具！

募資達 200% ▶ 人人有機會！募資期間購課學生，加碼抽【雲端練功坊-人工智慧：機器學習 Python 3 之線上練功包】 10 名！

【贈獎／抽獎規則說明】
募資達成率累計至【課程募資 30 天結束的那一刻】
📍 購買時間：2020/10/29～2020/11/27 23:59
📍 購買流程：期限內購買本課程的同學，請務必於結帳流程正確填妥收件資訊，並完成付款！
📍 抽獎與贈獎時間：2021/1/27 開課後一週內會抽出得獎同學，並將得獎名單與詳細資訊公布於「課程公告欄」，同時寄 Email 通知中獎同學，獎品將於開課後兩週內寄出，敬請期待！

⚠️ 重要提醒： 
 - 請注意填妥「縣市」、「郵遞區號」！若因地址植入錯誤導致寄送不到，團隊保有最後寄送權利
 - 活動獎項之寄送地址僅限臺灣本島地區（不含澎、金、馬等離島和海外），海外或離島同學請提供臺灣寄送地址。
 - 請務必參考下方注意事項欄位，完成付款、填寫 email、寄送地址相關程序
 - 本開課講師保有解鎖活動最終解釋權，亦有修改解鎖活動內容的權利
 - 若有任何疑問，請在課程問答區提出。

🙋‍ 常見問題 FAQ

Q1：購買後，要在哪裡填收件資訊呢？

按下「馬上預購」後，將導向「付款資訊」頁面，於結帳頁面勾選「我要參加本課程贈獎／抽獎活動，同意將以下資料提供給 Hahow、本課程教師以及配合的行銷及物流公司，並僅供此次活動使用」即可參加抽獎（如下圖）。並請正確填寫「姓名」、「收件地址」、「聯絡用電子信箱」，若因資訊錯誤導致無法認證或寄送不到，恕無法取得抽獎資格。

⬇️ 若要參加抽獎，務必於「付款資訊」頁面填寫以下資料喔！

Q2：如何確認自己有沒有付款成功呢？

完成購課流程後，請點選「網頁右上方的大頭貼」進入「訂單記錄」頁面，於「訂單狀況」的欄位顯示「完成付款」的訂單即代表付款成功喔！

|| 註：選擇以「超商繳費」或「ATM 轉帳」付款的朋友，在下訂單後也要在規定期限內「完成付款」才算符合資格喔！填寫資訊僅供該次贈禮通知使用，Hahow 與老師皆不會將學員填寫的收件資訊做其他用途。若有任何疑問，請於課程問答區提出。

曹祥雲是個從小學教到大學的全方位老師，投入資訊領域與資訊教育二十多年，心急於傳統程式設計教學方法讓學生遠離程式，希望能用創新的教學方式讓大家重拾運算思維的本心。

在師專念的是數學，喜歡用學到的程式來解決實際問題；高考及格進入環保署後，更迷上了程式設計，用各種工具來開發系統；取得碩博士學位後進入資訊教育領域，卻很驚訝地發現學生越來越怕程式設計，因為要背一大堆語法才能應付考試，還要絞盡腦汁才能記得一堆奇怪的演算法，經過優勝劣敗的淘汰後，只有最厲害的才能在資訊這一行繼續走下去。但是這和實際上的程式設計解決實際問題的方式差別很大，在到處都是 Open source 的世界裡，寫程式實際上是根據需求找類似的原始碼，修改以解決目前的問題，根本不需要背語法，也不需要死記精妙的演算法，只要能解決問題的程式，就是好程式。

在機器學習與深度學習這種 Learning by Data 的運作模式中，解決問題更是如此。只要能找到資料，不難找出以往處理這種資料的學習模型，接著只要處理好資料（資料清理、重新編碼、分割訓練資料與驗證資料)，找尋較佳的模式，選取更好的參數，就能更好的進行分類、預測等工作。

證照、著作與相關專案

• 76 年公務人員高考電子計算人員及格
  
• TQC+ 程式語言 (Python 3) 證照
  
• Python程式設計入門與運算思維（106)，新陸書局，台北。
  
• Python 3.x 網頁資料擷取與分析特訓教材（107），碁峰，台北。
  
• 108 教育部大學深化數位學習與創新應用計畫-致理邏輯思考應用課程製作（計算邏輯與程式應用、Python 程式設計入門、Python 程式設計應用）

學經歷

• 省立台北師專、交通大學資管所碩士、台灣大學商學研究所資管組博士
  
• 現任致理科技大學資管系副教授
  
• 電腦技能基金會 TQC+ Python 證照、TQC+ Python3 網頁資料擷取與分析證照講師
  
• 臺北縣永和市永平國小教師
  
• 行政院環保署環境監測與資訊處設計師／分析師

教學經驗

從師專畢業，考上高考進入環保署，取得碩、博士回到校園任教，已經三十幾年過去了，見證了台灣資訊界的蓬勃發展，但也發現傳統的程式教學方式讓資訊科系許多學生不喜歡寫程式，更不要講非資訊科系學生。深深體會許多對資訊、程式初接觸的人的擔心心態；因此希望利用這個課程，引導初學者發現程式就是用來解決問題的，根據不用死背死記語法、邏輯，透過應用實例的修改，可以漸漸地對程式寫作建立信心、培養邏輯思維的判斷能力，未來解決更多實際問題。

• Python 程式設計入門與運算思維（106），新陸書局，台北。https://www.books.com.tw/products/0010763704
• Python 3.x 網頁資料擷取與分析特訓教材（107），碁峰，台北。https://www.books.com.tw/products/0010805507
• Python 資料分析 - 網頁爬蟲與視覺呈現，Hahow 線上課程。
  https://hahow.in/cr/csf-data-analysis

• 回答問題的頻率：平均每週至少上線回應一次以上
  
• 批改作業的頻率：平均每個月至少上線批改一次

同學若有問題，都可以在「購課前問答區」或「問題討論區」留言，老師會盡快給予回覆喔！