✍ 線上課程介紹：現代人工智慧精修班: 建構 6 個專案
人工智慧( AI )是一門使電腦能夠模仿人類智慧的科學，例如決策、推理、文字處理和視覺化概念。人工智慧是一個更廣泛的一般領域，涉及幾個子領域，如機器學習、機器人學和電腦視覺。
為了讓公司變得更有競爭力，並且快速增長，他們需要利用人工智慧的力量來改進流程、降低成本和增加收入。如今，人工智慧在許多領域得到了廣泛的應用，從銀行業到醫療保健、交通運輸和技術等各個行業都在進行轉型。
近年來，人工智慧人才的需求呈指數級增長，而且不再侷限於矽谷！Forbes 雜誌稱，人工智慧技術是 2020 年最受歡迎的技術之一。
本課程的目的是以一種實用、簡單和有趣的方式提供你現代人工智慧應用的關鍵方面的知識。本課程提供學生運用真實世界資料集的實際動手經驗。本課程涵蓋了許多新的主題和應用，如 Emotion AI (情緒人工智慧)、Explainable AI (可解釋的人工智慧)、Creative AI( 創造性人工智慧 )，以及應用在醫療、商業和金融領域的 AI用。
本課程的一個主要特色是我們將使用 Tensorflow 2.0 和 AWS SageMaker 來培訓和部署模型。此外，我們將涵蓋 AI/ML 工作流程的各種元素，包括模型建立、培訓、超參數調整和部署。此外，本課程經過精心設計，涵蓋了諸如機器學習、深度學習和電腦視覺等人工智慧的關鍵技術。
以下是我們將要做的專案摘要:
✅ 專案 #1( Emotion AI): : 情緒分類和基於人工智慧的關鍵人臉點檢測( Facial Points Detection )
✅ 專案 #2(應用在醫療保健中的 AI ) : 使用人工智慧檢測和定位腦腫瘤
✅ 專案 #3(應用在商業/市場行銷的 AI ) : 使用自動編碼器和非監督式學習演算法進行商城客戶區隔( Segmentation )
✅ 專案 #4(應用在商業/金融的 AI ): 使用 AWS SageMaker 的 XG-Boost 演算法( 自動駕駛，AutoPilot )預測信用卡違約
✅ 專案 #5( Creative AI ) : 人工智慧創造藝術作品
✅ 專案 #6( Explainable AI): 使用 GradCam 揭示人工智慧的黑盒特性並可視化隱藏層
對此課程有興趣，請參考底下留言區
機器學習演算法分類 在 如何選取機器學習演算法- azure-docs.zh-tw - GitHub 的推薦與評價
如何在群集、分類或回歸實驗中，為受監督和非監督式的學習選取Azure Machine Learning 演算法。 machine-learning. machine-learning. core. conceptual. how-to. ... <看更多>