▶ 時間：2024/10/24（四）19：30－20：30 ▶ 地點：聯成教育YouTube ▶ 講師：光聯國際｜技術總監－羅嘉榮、聯成電腦王牌講師－蔡孟翰 ▶ 報名：已截止 誰適合學習 😀 非資訊背景，剛開始學習程式者 😀 對AI Python程式開發有興趣者 😀 對科學資料、金融數據分析有興趣者 😀 有志投入AI人工智慧應用技術領域者 重點有哪些 👉 AI工具如何協助設計流程 👉 提升效率的關鍵技巧 👉 SketchUp案例解析 👉 限時QA問答／老師在線解惑 ＼想了解更多課程詳情與優惠方案，歡迎預約課程免費諮詢／ ⭐點我加入官方LINE，獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Nick 探討Python在AI發展中的關鍵角色，並了解其如何改變各行業的運作方式。 圖片來源：leonardo.ai 什麼是Python？為什麼對AI如此重要？ Python是一種高階程式語言，以其簡單易學的語法和廣泛的應用而聞名。對於AI開發者而言，Python提供了大量的資源和工具，使其成為AI和機器學習的首選語言之一。 易學易用： Python的語法非常直觀，讓初學者可以快速上手，這對於快速開發和測試AI模型非常有幫助。 龐大的庫支持： Python擁有強大的庫和框架，如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等，這些庫涵蓋了從數據處理到深度學習的各個方面，提供了全面的支持。 社群與資源豐富： Python擁有龐大的開發者社群和豐富的資源，包括教程、論壇和開源項目，讓開發者能夠輕鬆獲得幫助和資源。 跨平台兼容性： Python能夠在不同的平台上運行，如Windows、Linux、macOS等，這使得開發和部署AI應用變得更為靈活。 如何使用Python進行機器學習？ 機器學習是人工智慧的一個重要領域，旨在通過分析數據來預測未來的結果。Python因其簡單的語法和豐富的機器學習庫，成為了這一領域的熱門工具。 使用Python進行機器學習的步驟 數據準備： 使用Pandas進行數據的導入和清理。 使用NumPy進行數據的數值運算。 特徵工程： 處理缺失值，標準化數據。 使用Scikit-learn進行特徵選擇。 模型訓練與測試： 使用Scikit-learn中的各類演算法進行模型訓練（如線性迴歸、決策樹、隨機森林等）。 使用交叉驗證來評估模型的性能。 模型部署： 使用Flask或Django等框架將模型部署為Web服務。 使用Docker等技術進行容器化部署，方便擴展和維護。 Python在機器學習中的應用非常廣泛，例如：金融領域用於風險管理和客戶信貸評估，醫療領域用於疾病預測和影像分析，零售領域用於客戶行為分析和銷售預測。 圖片來源：leonardo.ai AI與Python的結合如何改變行業？ AI和Python的結合正在重新定義各個行業的運作方式，從提升效率到創新商業模式，影響深遠。 行業變革案例 醫療行業： AI輔助診斷：使用AI分析醫療影像，提高診斷準確性，縮短診斷時間。 個性化醫療：分析患者數據，制定個性化的治療方案，提高治療效果。 金融行業： 自動化交易：使用機器學習演算法進行市場數據分析，進行自動化交易決策。 風險管理：AI可用於識別和評估風險，提高風險管理效率。 零售行業： 需求預測：使用AI分析銷售數據，預測市場需求，優化庫存管理。 個性化推薦：根據消費者行為數據提供個性化產品推薦，提高銷售轉化率。 未來展望 AI與Python的結合將在未來持續推動各行業的創新和發展，從自動駕駛汽車到智能家居，AI正在成為技術革新的核心驅動力。 圖片來源：leonardo.ai 學習Python開發AI需要什麼前置知識？ 對於初學者來說，學習Python開發AI需要掌握一些基本的前置知識，以便更好地理解和應用這項技術。 前置知識清單 基礎程式設計知識： 理解變數、資料型別、控制結構（如循環和條件語句）等基本概念。 數學知識： 線性代數：向量和矩陣的基本運算。 統計學：概率分佈、假設檢驗、回歸分析等基礎知識。 機器學習基礎： 了解監督學習和非監督學習的基本概念。 熟悉常見的機器學習演算法，如線性迴歸、決策樹、K近鄰等。 Python語言基礎： 掌握Python的基本語法和標準庫使用。 熟悉Python中數據分析庫（如NumPy、Pandas）的使用。 學習資源 在線教程：Coursera、Udemy和edX等平台提供了大量優質的Python和AI課程。 開源項目：GitHub上有許多開源的AI項目，可以幫助初學者通過實踐加深理解。 書籍推薦： 《Python機器學習》：介紹了Python在機器學習中的應用。 《深度學習》：詳細介紹了深度學習的概念和應用。 AI在Python中的未來趨勢是什麼？ Python作為AI開發的主流語言，未來將在技術和應用領域持續發展，帶來更多創新和機遇。 未來趨勢預測 自動化機器學習（AutoML）：自動化的機器學習流程，降低AI模型開發的複雜度，使更多人能夠使用和應用AI技術。 強化學習：強化學習在自動駕駛、機器人控制等領域的應用將進一步擴展，成為未來AI的重要發展方向。 聯邦學習：聯邦學習允許不同組織共享模型而不共享數據，解決數據隱私問題，是AI安全和隱私保護的重要技術。 邊緣計算：隨著物聯網和5G技術的發展，邊緣計算將使AI應用更為高效，減少延遲，提高用戶體驗。 語音和圖像識別技術的發展：Python在語音助手、圖像識別等領域的應用將繼續增長，推動智能設備和應用的普及。 技術挑戰與機會 數據質量和量的挑戰：AI模型需要大量高質量的數據進行訓練，數據的獲取和管理將成為一大挑戰。 道德與法律問題：AI技術的廣泛應用帶來了一系列倫理和法律問題，需要在技術發展過程中謹慎考慮。 圖片來源：leonardo.ai Python在AI和數據科學中的應用有哪些？ Python因其簡單的語法和強大的功能，已成為AI和數據科學領域的首選語言。以下是Python在這些領域的一些應用： AI中的應用 自然語言處理（NLP）： Python在語言模型開發中被廣泛使用，其庫如NLTK和spaCy能夠處理語言分析、語音識別和語義理解等任務。 電腦視覺： OpenCV和PIL等庫幫助開發者處理圖像數據，應用於人臉識別、目標檢測和圖像分類等領域。 深度學習： 使用TensorFlow和PyTorch等框架開發神經網絡模型，應用於自動駕駛、語音助手等高階AI應用。 數據科學中的應用 數據分析與處理：利用Pandas和NumPy進行數據的清洗、整理和分析，廣泛應用於商業數據分析和研究。 數據可視化：Matplotlib和Seaborn等工具幫助將數據轉化為直觀的圖形和圖表，提供有價值的洞察。 數據挖掘與預測：Scikit-learn中的機器學習演算法能夠從數據中提取模式並進行預測，應用於市場分析和風險評估。 為什麼選擇Python？ 易於集成：Python可以輕鬆與其他語言和工具集成，如R語言和SQL，為數據科學提供靈活的解決方案。 強大的社群支持：Python擁有活躍的社群，開發者可以方便地獲得支持和資源，促進問題的解決和技術的提升。 如何使用Python進行自然語言處理（NLP）？ 自然語言處理（NLP）是人工智慧的一個重要領域，致力於讓機器理解和生成人類語言。Python提供了多個強大的工具和庫，幫助開發者在NLP領域取得卓越的成果。 使用Python進行NLP的基本步驟 文本預處理： 分詞：將文本拆分為單詞或詞組。 去除停用詞：刪除不必要的常見詞，如的、和等。 詞幹提取：將單詞還原到其詞根形式，方便後續分析。 文本表示： 詞袋模型（Bag of Words）：將文本轉化為向量表示，用於機器學習模型。 TF-IDF：計算詞語的權重，突出重要詞語的影響。 詞嵌入：使用Word2Vec或GloVe將單詞表示為密集向量，捕捉語義信息。 模型訓練與應用： 情感分析：分析文本中的情感趨勢，如正面或負面評價。 文本分類：將文本歸類到不同的類別，如垃圾郵件識別。 語音識別與合成：將語音轉換為文本或反之，應用於語音助手。 Python工具和庫 NLTK：提供了豐富的自然語言處理資源，包括分詞、詞幹提取、文本分類等功能。 spaCy：專注於高效的文本處理和語義分析，適用於大規模NLP任務。 Gensim：用於主題建模和詞嵌入，適合處理大型文本數據。 圖片來源：leonardo.ai 實際應用案例 聊天機器人：通過NLP技術開發智能客服系統，提高客戶服務效率。 新聞摘要生成：自動生成新聞摘要，幫助讀者快速獲取重要信息。 搜索引擎優化：分析用戶搜索意圖，優化搜索引擎排名。 AI與Python如何影響就業市場？ AI和Python的發展正在深刻改變就業市場，帶來了新的職業機會和挑戰。 正面影響 新興職業機會：AI工程師、數據科學家、機器學習專家等職位需求激增，這些職業不僅薪資優渥，且具有良好的發展前景。 提升工作效率：AI技術能夠自動化處理繁瑣的任務，使員工能夠專注於更具創造性的工作，提高整體工作效率。 跨領域應用：AI與Python的應用跨越多個行業，如醫療、金融、教育等，提供了多樣化的就業選擇。 挑戰與應對 工作替代問題：AI技術的進步可能導致部分重複性工作被自動化替代，對於某些職業帶來挑戰。 技能需求變化：隨著AI技術的發展，對於技術技能的需求也在變化，員工需要不斷學習新技能以適應市場變化。 未來職業發展建議 學習Python和AI相關技能：掌握Python和AI技術是進入這一領域的基本要求，通過參加課程和實踐項目來提升技能。 多元化技能組合：結合領域知識（如醫學、金融等）與技術技能，創造更多職業機會。 保持終身學習：AI技術更新迅速，保持對新技術的學習和了解是職業發展的關鍵。 AI與Python如何提高醫療服務的效率？ AI和Python的應用在醫療領域帶來了革命性的變革，提升了醫療服務的效率和質量。 AI在醫療中的應用 疾病診斷與預測：使用AI技術分析醫療數據，提高疾病診斷的準確性。例如，AI可以分析影像資料，協助醫生進行癌症診斷。 個性化治療：根據患者的基因和病歷數據制定個性化的治療方案，提高治療效果和患者滿意度。 醫療資源管理：AI可以優化醫療資源的配置，如排班管理和病床分配，提高醫療機構的運營效率。 Python在醫療AI中的角色 數據分析：使用Python處理和分析龐大的醫療數據，提取有用信息支持醫療決策。 機器學習模型：開發用於診斷和預測的機器學習模型，提升醫療服務質量。 自動化流程：利用Python開發自動化工具，簡化重複性工作流程，如數據輸入和報告生成。 實際應用案例 輔助診斷系統：AI系統能夠分析患者的影像資料，提供診斷建議，協助醫生提高診斷準確性。 健康監測應用：開發健康監測應用，實時監控患者的健康狀況，提供早期預警和健康建議。 醫療數據平台：使用Python開發醫療數據平台，整合不同來源的數據，提供綜合的醫療信息。 如何選擇Python的AI開發框架？ 選擇合適的AI開發框架是開發成功AI應用的關鍵，以下是一些常見的Python AI開發框架及其特點。 常見Python AI開發框架 TensorFlow： 特點：由Google開發的開源框架，支持深度學習和大規模分布式訓練。 適用場景：適合需要高性能和可擴展性的應用，如大型神經網絡和自動駕駛系統。 PyTorch： 特點：由Facebook開發，易於使用，支持動態計算圖。 適用場景：適合研究和實驗性質的項目，如自然語言處理和計算機視覺。 Keras： 特點：基於TensorFlow的高階API，簡單易用，適合快速原型開發。 適用場景：適合初學者和需要快速迭代的項目。 Scikit-learn： 特點：提供了簡單高效的數據挖掘和數據分析工具，支持多種機器學習演算法。 適用場景：適合經典機器學習應用，如分類、迴歸和聚類。 選擇框架的考量因素 項目需求：根據項目的規模和需求選擇合適的框架，如需要大規模數據處理可選TensorFlow。 學習曲線：根據開發者的經驗和技能選擇框架，如初學者可選擇易於上手的Keras。 社群支持：框架的社群活躍度和資源豐富度是選擇的重要因素，這能夠提供更多的幫助和支持。 立即行動，提升您的技能！ 填寫我們的表單，您將獲得免費的AI與Python學習資源，協助您在技術領域邁出堅實的一步。 ⭐點我加入官方LINE，獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
文、Nick 隨著人工智慧（AI）技術的飛速發展，設計領域也迎來了前所未有的革命。AutoCAD這款專業設計工具，透過引入AI技術，為設計師和工程師提供了全新的創作可能性。本文將深入探討AutoCAD與AI的融合，特別是GPT技術在設計中的應用與未來發展方向，並分享如何利用這些技術在競爭激烈的市場中保持領先地位。 GPT技術如何提升AutoCAD的設計流程 AutoCAD一直以來都是設計師和工程師不可或缺的工具，而隨著GPT技術的引入，設計過程變得更加智能化和高效。以下是GPT在AutoCAD中的幾個重要應用場景： 智能設計建議與自動化生成： 設計師現在可以通過語音或文本輸入簡單的指令來告訴AutoCAD他們的需求。GPT技術能夠理解這些指令，並自動生成設計草圖或詳細圖紙，這不僅大幅縮短了設計時間，還減少了人為錯誤的可能性。 參數化設計變體生成： GPT能夠基於初步設計生成多個參數化設計變體，設計師可以快速比較和選擇最適合的方案，進一步提升設計效率和創意表現。 高效的錯誤檢測與修正建議： AI不僅能夠即時檢測設計中的潛在錯誤，還能提供詳細的修正建議，幫助設計師避免代價高昂的設計失誤。 設計優化與成本效益分析： GPT可以根據既有數據與行業標準，自動優化設計，並提供最具成本效益的解決方案，幫助企業在滿足功能需求的同時控制成本。 AutoCAD與AI技術應用示意圖來源：leonardo.ai AutoCAD與AI技術的未來發展方向 AI技術正在快速進步，並逐漸在設計領域展現出無限的潛力。 以下是AutoCAD與AI技術結合的未來發展方向： 設計流程的全面自動化： 未來，AI將能夠全面掌控設計流程的各個環節，從需求分析到設計生成，再到最終圖紙的完成。這將使設計師能夠專注於更具創意的工作，而不必耗費大量時間在繁瑣的細節上。 智慧協作與全球化設計： AI技術將促進跨國團隊的無縫合作，無論設計師身處何地，GPT技術都能幫助他們協同工作，創造出統一且高效的設計方案。 持續學習與自我優化的AI助手： 隨著AI技術的不斷發展，未來的AI助手將能夠自動從設計數據中學習，並不斷優化其自身能力，為設計師提供前瞻性的建議，助力他們在競爭激烈的市場中脫穎而出。 AI驅動的設計創新與趨勢預測： 基於AI的設計創新將逐漸成為主流，AI技術將能夠預測設計趨勢，為設計師提供最新的行業資訊和靈感來源，幫助他們引領市場。 AutoCAD與AI技術應用示意圖來源：：leonardo.ai 立即行動，掌握未來的設計趨勢 AI與AutoCAD的結合為設計師和企業帶來了前所未有的機會。如果你希望在這個充滿挑戰的時代中脫穎而出，現在正是提升技能的最佳時機。透過我們的專業課程，你將學會如何使用AutoCAD與GPT技術，並掌握未來的設計趨勢。 立即報名，享受限時優惠，並加入超過5000名成功提升技能的設計師行列。只需填寫簡單的表單，我們的專家將與你聯繫，提供專業指導，助你在AI時代中脫穎而出！ 填寫表單後，你還將免費獲得我們精心準備的AI與AutoCAD應用指南，幫助你快速掌握核心技術。名額有限，立即行動，成為設計領域的下一個成功者！ ⭐點我加入官方LINE，獲得第一手最新消息⭐ FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/@Lccnet-TW 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
AI人工智慧近年來迅速的發展，從機器學習、深度學習乃至於去年熱門的ChatGPT應用。也因此，如何和電腦有效的溝通及對話已逐漸成為現代人所應備、必備的技能。「與電腦對話的能力」被為未來重要的競爭力。也因此，政府部門在108課綱時，就開始向下扎根，將程式語言納入中學必修科技課程。以運算思維為核心，學會如何將問題拆解，找出其中的運作規律與邏輯，進而學習程式設計，解決問題；而對於不同產業的白領工作者而言，也積極的透過學習程式語言為自己加值、加質，更是這幾年來的趨勢所在。 然而，程式語言相關廣泛，要找到相對入門、而且容易上手的程式語言就顯得非常重要！TIOBE Index(全名TIOBE Programming Community index) 是一個衡量程式語言流行程度的指標，從 TIOBE Index 可以看出，Python 是近幾年高速成長並且迅速普及的程式語言，也被視為執行機器學習最好的程式語言。如果想要進入人工智慧領域，Python會是最好入門的程式語言。知名的程式設計交流網站 Stackoverflow 就曾直言，Python將會取代其他程式語言，成為全世界快速成長與廣泛使用的語言。截至2024年5月的數據，也的確印證這樣的狀況。 圖說：Python將會取代其他程式語言，成為全世界快速成長與廣泛的語言 Python 為何在近十年來變的如此熱門(特別是近五年) ？ 綜合近期的應用來看，主要有四大理由： 理由一：簡單易學、向下紮跟 Python 對於新手而言，是相對容易學習與上手的程式語言之一。主要在於它的語法是相對簡單不複雜；而且，它強調自然語言，更貼近使用者的習慣。由於Python降低了操作門檻，因此相較於其他程式語言，Python可以更輕鬆而且快速的執行。也因此，目前的大專院校，乃至於高、中職學生，都已逐漸的將Python視為主要的入門程式語言。 理由二：眾多的 Python 模組、套件(函式庫與框架) Python 提供許多的函式庫給開發者來使用，這樣可以大幅節省開發初期所耗費的大量時間與精力；另一方面，許多的雲端服務供應商也提供類似函式庫的跨平台支援工具，這對於開發者來說，是非常大的幫助。 此外，還有許多應用於特定用途的函式庫，都可以透過 Python 來操作。 以下列舉主要的一些應用： 應用於科學計算的 NumPy 應於於數據處理分析的 Pandas 適用於繪製圖表的 matplotib 適用於網站HTML解析的 BeautifulSoup 適用於後端網站開發的 Django 應用於機器學習的 scikit-learn 專門處理自然語言的NLTK(natural language toolkit) 理由三：成熟的Python 社群 任何一個程式語言，如果缺少了開發人員所提供的文件或支持，那麼它就很難被廣泛使用。 因為Python 的社群由來已久，這個社群提供了相當大量有關於 Python 語言的文件、指引和教學影片，讓各階層的學習者與開發人員都可以使用，強化在撰寫 Python 程式所需要的知識與技能。 理由四：時勢所趨(大數據、機器學習與深度學習) 大數據、機器學習和深度學習是近期電腦科學界熱門的趨勢。它們可以幫助許多企業改變及優化工作流程，成為數據科學和分析最受歡迎的工具。目前許多企業進行數據處理、分析的工作，主要都是以Python 來進行。 圖說：必學Python的4大理由 此外，每天都有許多的機器學習專案，都在使用許多 Python 函式庫，例如用於神經網路的 TensorFlow；用於電腦視覺 OpenCV 等等。 程式語言的學習已經不分年齡，小至小學生，大至成人，甚至年齡較長的高齡者都在學習。而學習 Python 程式語言已經是現在進行式，也是未來的趨勢。它的易用性、多功能與廣泛應用，賦予許多非本科系的學生、白領工作者握有進入人工智慧領域的關鍵技能。培養與機器對話的能力，不論未來如何發展，都有相當的信心不被取代，為自已加值、加質！ 更多課程介紹，請填寫以下表單由專人顧問諮詢
文、意如老師 譯、政勳老師 Python作為機器學習和人工智慧領域的首選語言之一，正以其簡潔、易讀和功能強大而蓬勃發展。 在這個數位時代，Python被廣泛運用於機器學習和人工智慧的開發領域。其廣泛的庫和豐富的工具集，如Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等，為開發人員提供了強大的支持和便利。 本文將深入探討Python在機器學習與人工智慧中的角色，解析其為何成為這些領域的首選語言，以及它是如何驅動創新、塑造未來。 你可以在這篇文章完全了解（若要立即了解補助內容請往下到第四段） 一、Python在機器學習和AI的重要性 二、Python在這些領域中的廣泛應用 三、機器學習和人工智慧的基本概念 四、AI 學習補助與其他學習｜線上資源 👉🏻 可購買的線上課程，先不要花大錢，先聽聽是否符合您的需求 一、Python在機器學習和人工智慧中的重要性 Python在機器學習和人工智慧領域中具有重要的地位和影響，作為機器學習的首選語言，易學易用以及廣泛的應用領域，擁有豐富多樣的機器學習和人工智慧庫，如Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch、Keras等，這些庫提供了各種工具和模型，有助於開發者更有效率地構建、開發、測試和部署並訓練機器學習模型，此外擁有龐大的開源社群，數以千計的開發者、教育者和研究者共同貢獻了大量教程、文檔和解決方案，這種開放性和豐富的資源使得Python成為學習和開發機器學習和人工智慧應用的理想選擇。 Python不僅適用於機器學習和人工智慧的開發，也涵蓋了許多相關領域，例如數據處理、自然語言處理、圖像處理等。這種靈活性使得Python在不同應用場景中都能得到廣泛應用。 二、Python在這些領域中的廣泛應用 Python在機器學習和人工智慧領域中有廣泛的應用，涵蓋了多個方面，例如： 數據處理和分析大量數據，進行統計分析、視覺化和預測性建模、自然語言處理（NLP）進行情感分析、文本分類、語音識別、圖像分類、物體檢測和圖像生成，可用於訓練、測試和部署機器學習模型，包括神經網絡和深度學習模型，另外也可能輕鬆的開發智能裝置和自動化系統，如機器人、自動駕駛、智能家居設備等，其靈活性和簡單易讀的語法使得它成為構建各種智能系統的理想語言。 三、機器學習和人工智慧的基本概念 機器學習是一種人工智慧的分支，旨在使電腦能夠自動學習並改善其性能，無需明確的指令。它依賴於統計學、數學和計算理論，以使機器通過經驗不斷改進和進化。 1. 模仿人類學習的方式 通過對行為的反饋來學習，以取得最佳的行為方式，它依賴於對環境的感知和採取的行動來最大化所獲得的獎勵。 2. 模仿智能行為 人工智慧是一門涉及模擬和模仿人類智能行為的科學，它涉及到機器模擬人類思維、理解、學習、規劃和問題解決等方面。 這些基本概念是機器學習和人工智慧領域的基礎，它們為開發者提供了理解和應用這些技術的基礎。 結合其簡潔的語法、豐富的庫和持續不斷的社群支持，Python無疑是機器學習和人工智慧領域的利劍，其為開發人員提供了豐富的工具集和擴展性，使得各種複雜的機器學習和人工智慧任務變得可能，這個多功能性、易用性和強大性質，使Python在這個快速發展的領域中脫穎而出，因此，隨著機器學習和人工智慧領域的發展，Python將持續扮演著關鍵的角色，成為創新和技術發展的重要推動力。 四、AI學習補助與線上資源 👉🏻網路上一堆AI線上課程、資源，我該從哪裡開始？ 👉🏻可以從文章開始暸解概況 不要急於花錢學 ！！ 1.Python辨識視覺化與機器學習課程不只能讓你輕鬆入門，還會帶著你考取國際證照！ 如何在Python視覺化中使用OpenCV 與Dlib 開發人臉偵測程式,即時擷取網路攝影機串流影像，輸出人臉偵測結果。本課程之主軸將以python為主，希望藉由一免費且多數企業在使用之python軟體來協助企業分析資料以進行決策，另一方便也可減少企業在軟體上之投資。 2.Python【AI 人工智慧】用Python 掌握AI 的未來，助你成為AI 先行者！ 生成式AI浪潮來襲！把握進修好時機，AI整合應用奪先機。精選６大領域課程：程式、影音、平面、插畫、遊戲、室內設計，資深業師乾貨不藏私，打造全領域 AI 通才，提升效率、引爆創意，擁抱AI並駕馭它，讓AI成為你的金牌助手！ 3.Python是什麼？將是你的下一個必備技能 在過去的數十年中，Python已經從一個小小的程式語言成長為一個巨大的生態系統，它在科學、技術、商業和藝術領域都有著無數的應用，儘管它強大，但Python的魅力在於它的簡潔。 4.Python程式資料分析 人工智慧時代來臨，超夯AI人才培訓！深度學習：Python入門、程式資料分析、網路爬蟲開發、資料探勘、視覺辨識、機器學習，讓你真正奠定AI領域關鍵技術！打造軟硬整合的AI技能，最高3年不限次數免費重修，不怕學不會，立即養成AI時代下你要有的競爭力 5.Python 在數據科學領域的應用：從數據分析到機器學習 Python的函式庫如Pandas、NumPy和Matplotlib等提供了豐富的工具，使得開發者能夠輕鬆地進行數據分析和視覺化工作。例如，使用Scikit-Learn進行監督學習和非監督學習，使用TensorFlow和PyTorch進行神經網絡的構建和訓練，可以實現各種任務，如分類、回歸、聚類、圖像識別、語音識別等。 6.失業者培訓:Python數據分析養成班 『1.欲報名者，請來電詢問報名資訊並將資料郵寄/mail給承辦人 ；2.並於google表單填上資料：https://reurl.cc/xgzDWz』 👉🏻 以下是目前2024年政府針對AI線上學習給予的補助資源，填寫最下表先幫您確認資格 【求職應援 相約桃園】5大職場力課程，拓展職涯可能 桃園市政府青年事務局近期推出「求職應援，相約桃園」計畫，協助青年尋找職涯方向、接軌理想職場，更與聯成電腦、104人力銀行強強聯手。 超過1000個正職、兼職及新創實習職缺，與桃園地區大專院校的育成中心開辦新創實習、新創加速器及多家新創公司合作，藉由至少100小時實習，了解職場實際環境，提升求職實戰力，透過多元的AI職場增能一躍成為熱門趨勢產業專業人才！近期也將辦理實體徵才媒合會，協助青年根據自身的專業及興趣勇往職前，決定自己未來的樣子！ 北市府創新創業獎勵補助再釋利多 主題式研發聚焦AI 每案補助200萬元 臺北市政府為加速推動創業家友善城市，以新創三箭「投資金」、「匯人才」、「促成交」作為政策施行重點，本（113）年度推出新一波政策利多。自113年3月1日起「創業補助」金額調整為每案新臺幣100萬元，並放寬「創新加速」補助申請資格，將設立8年以上企業納入申請對象。此外，本年度第一梯次「主題式研發補助」以「 AI創新應用」為主題，每案補助200萬元 台中市勞工大學 「AI智能生圖與影像後製」課程致力於教授勞工先進的人工智慧技術，讓他們能夠運用AI智慧生圖技巧和影像後製方法，創造令人印象深刻的視覺效果。 政府補助計畫- 高雄市提升產業競爭力輔導計畫 本計畫鼓勵與我國產業互補互利之跨國企業，規劃、開發超越目前我國產業水準之前瞻性技術、產業所需之關鍵性技術或整合性技術，與我國業者共同研發合作，共構我國產業生態系統，進而促成國際創新研發合作，延伸到新創事業及生產等更深層價值創造活動，創造雙贏之成果。 112年教育部補助中小學校人工智慧教育計畫開始收件囉！ 教育部推動人工智慧教育 向下扎根，鼓勵中小學校依據自身學校願景、校本課程規劃、地域或人文特色，開授人工智慧相關彈性課程。並且鼓勵學校組成跨科教師團隊，規劃AI人工智慧特色課程，融入不同領域的知識及資料（例如：自然、生物、數學、語文、藝術等），讓學生體會人工智慧的跨領域運用特性。 FB粉絲團：https://www.facebook.com/lccnetzone YouTube頻道：https://www.youtube.com/user/LccnetTaiwan 痞客邦Blog：http://lccnetvip.pixnet.net/blog
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