李厚均/資策會數位教育研究所老師
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人工智慧基礎介紹
李厚均/資策會數位教育研究所老師
課程時間：56分鐘
修課人數：20345位同學
課程評鑑：5311人評鑑
隨著人工智慧(AI)時代的來臨，資料科學已成為一門重要的顯學，尤其是近年來深度學習(Deep Learning)許多重大的突破，更加速了許多智能化的應用及發展，也大大的改變每個人的生活。
現在，Deep Learning不只能讓電腦下棋下贏人類棋王， 在影像識別領域上，其辨識物體的錯誤率也已經達到小於人類的水準，這都顯示出其不可忽視的發展潛力，相信在不久的未來，將會有更多Deep Learning 驚人的結果跑出來。
本課程除了會帶領學生了解AI人工智慧的基礎知識外，同時也會分享大量人工智慧的成功案例及企業如何導入AI。在課程的最後，講師也會分享一些自身的實務經驗及簡介AI相關之國際證照。
現在，Deep Learning不只能讓電腦下棋下贏人類棋王， 在影像識別領域上，其辨識物體的錯誤率也已經達到小於人類的水準，這都顯示出其不可忽視的發展潛力，相信在不久的未來，將會有更多Deep Learning 驚人的結果跑出來。
本課程除了會帶領學生了解AI人工智慧的基礎知識外，同時也會分享大量人工智慧的成功案例及企業如何導入AI。在課程的最後，講師也會分享一些自身的實務經驗及簡介AI相關之國際證照。
章節一：人工智慧的基礎概念 － 介紹何謂 AI、發展歷程、三要素（算法、算力、資料）與 AI 發展階段。
章節二：人工智慧的學習種類與問題分類 － 涵蓋監督式、非監督式、半監督式與強化學習，以及迴歸與分類問題。
章節三：機器學習與深度學習的流程差異 － 比較傳統機器學習（含特徵工程）與深度學習（類神經網路）之架構與優缺點。
章節四：深度學習介紹與基本概念 － 說明神經元數學定義、激活函數、DNN 基礎架構，以及「建立模型、定義損失函數、優化」三步驟。
章節五：人工智慧近年應用與突破 － 探討 AI 在影像、聲音與語言領域的實務應用。
章節六：實務導入 AI 的常見問題 － 評估企業導入 AI 時面臨的成本、資料量與可解釋性等挑戰。
章節七：AI 相關認證與證照介紹 － 介紹業界相關的人工智慧證照。
能辨識企業場域適合採用傳統機器學習或深度學習，並評估算力與資料成本效益。能區分業務問題屬於「迴歸」（預測連續數值）或「分類」（預測類別）。理解 AI 訓練流程（資料收集、標註、訓練/測試集拆分及模型優化），能順暢銜接技術人員與管理階層。
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