Data Science乃目前的顯學之一，常用的方法有「機器學習」與「深度學習」兩種，「文字探勘」、「語意分析」、「購物籃分析」的用途及背後的原理？工作發展性？我非本科系該如何跨領域？

跨領域提升競爭力！

企管、財金所
獲得在商業決策和管理實務中應用大數據分析的技能，增強職場競爭力。
數學、統計所
跨域學習增加實踐經驗與技能，了解產業脈動，拓展職涯發展方向。
資工、資管所
強化統計/數學建模能力，接軌產業需求，創造客製規格。
數據科學工作發展 跨領域學習優勢

跨界功成師，領會、見識、邁進！

  • 趙治勳老師（何志傑）
領會
深入淺出說明演算法的數學模型，透過實例瞭解應用成效，提升解決問題能力。
見識
特聘趙治勳授課，整合統計、資訊及業界實務經驗傳承。
邁進
領先單一科系畢業生，掌握跨領域專業，提升AI數據力，就業前景更輝煌。

2024新班開課

基礎探索課（10月-12月） 應用核心課（3月-5月）
堂數 內容 說明
1 基礎理論 介紹統計機器學習於生活、科技及金融上的應用，以實例為基礎
2 數學初探 簡介數據科學所能用之數學工具，包含：
  • A距離之測量方法
  • B最佳化方法
  • C機率論
  • D資訊理論
  • E圖論
3
4
  • 各大專院校各系級，免費參加，限額30名！
諮詢詳細課表
內容 說明
AI的數學模型 介紹統計機器學習之機制與程序
監督式學習
  • A感知機
  • B決策樹
  • C邏輯斯迴歸分析法
  • D支持向量機
非監督式學習
  • AK均值聚類法
  • B主成份分析法
  • C線性判別分析
  • DKernel PCA
  • E購物籃分析MBA
文字探勘
  • ATF-IDF
  • B機率潛在語義分析PLSA
  • C潛在狄利克雷模型LDA
  • DPageRank演算法
深度學習
  • A類神經網路演算法之原理
  • B卷積神經網路(CNN)－簡介
  • C遞迥神經網路(RNN)－簡介
  • D長短期記憶(LSTM)－簡介
  • 開放高點114及115年統研所、資工所免費參加，詳洽各分班櫃檯。

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好書推薦

目前坊間介紹 AI 的教科書，或者是市面上發行雜誌類型的書，大都是「技術導向」，聚焦於演算法與深度學習 Model 的設計。

作者認為，對一些大學或研究生而言（尤其是對非資訊本科的學生來說），由於並不是要被訓練為 AI 工程師，因此首先應該從更廣、更高的角度來瞭解 AI，對人類的重要應用與衝擊而非僅就「技術」的角度來切入。

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