李厚均/資策會數位教育研究所老師
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人工智慧在實務上遇到的問題
李厚均/資策會數位教育研究所老師
課程時間：19分鐘
修課人數：4092位同學
課程評鑑：982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：人工智慧基礎概念 － 建立 AI 的核心基礎認知。
章節二：人工智慧近年應用與突破 － 了解 AI 的最新技術進展與實務應用。
章節三：導入 AI 的實務問題與案例 － 掌握企業導入 AI 的三大步驟、實務挑戰（資料清洗、資料不平衡等）與真實案例分享。
章節四：AI 人工智慧相關證照介紹 － 了解市場相關專業證照與職涯發展。
能評估企業內部資料品質、辨識資料不平衡問題，並透過 True Positive Table、Precision、Recall 及混淆矩陣等多元指標正確評估 AI 模型表現。掌握企業導入 AI 三步驟（收集高質大量資料、外部合作、使用開源軟體），並能善用標註工具（如 Label Image）與平台資源（如 Kaggle、YOLO、Deep Speech）加速專案落地。
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