簡介

1.建立NN核心概念，領會ML模型技術，掌握機器學習方法與AI應用技術的實作基礎。
2.探索AI動能之源：資料(Data)，理解資料整理、模型訓練與效果驗證之法。
3.認識AI倫理與資料偏見議題，培養打造人人可信任的AI系統。
4.完整對應IPAS－AI應用規劃師能力鑑定的最新命題方向，並結合AIE人工智慧專業能力國際認證：AIAP人工智慧應用規劃師的核心知識架構。

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目次

第一篇 人工智慧概念
第1章 AI的定義與分類
第2章 AI治理概念

第二篇 資料處理與分析概念
第1章 資料基本概念與來源
第2章 資料整理與分析流程
第3章 資料隱私與安全

第三篇 機器學習概念
第1章 機器學習基本原理
第2章 常見的機器學習模型

第四篇 鑑別式AI與生成式AI的基本原理
第1章 鑑別式AI與生成式AI的基本原理
第2章 鑑別式AI與生成式AI的整合應用

第五篇 Low code / No code概念
第1章 Low code / No code基本概念
第2章 Low code / No code優勢與限制

第六篇 生成式AI應用領域與工具使用
第1章 生成式AI應用領域與常見工具
第2章 如何善用生成式AI工具

第七篇 生成式AI 導入評估規劃
第1章 生成式AI 導入評估
第2章 生成式AI 導入規劃
第3章 生成式AI 風險評估