課程介紹：

  大資料(Big Data)時代的來臨使得複雜資料建模的工作日形重要，Google、Microsoft、Facebook等公司正積極養成深度學習團隊，發展符合複雜資料建模的學習算法，架構進階的智能化系統。因此，深度學習已然成為資料科學家必備的武器之一，它除了應用在常見結構化資料上，亦擅長於處理語音、文字、視頻、影像等低結構化資料，本課程運用Python語言深度學習可用之套件和函數(Keras, TensorFlow)，探討各類深度學習模型，優化超參數及避免過度配適，以提高模型應用的準確度。實作案例涵蓋時間序列分析、圖像辨識、以及自然語言處理等應用。
 「Python語言深度學習應用」課程從類神經網路理論發展沿革開始介紹，涵蓋非監督式與監督式深度學習模型，透過案例介紹常用工具框架，輔以整合式開發環境Jupyter Notebook或Spyder進行實機操作，逐步達成深度學習精準建模的目標 。

課程目標：
學習深度學習各種方法的理論與應用實務，並能運用Keras、TensorFlow等Python深度學習函式庫，讓學員短時間內掌握深度學習的重要知識。

課程特色：

網羅統計、作業研究、資料探勘、機器學習、演算法與人工智慧方面多年相關教學經驗的跨領域師資，除了實機操作外，並分享在氣象、交通、互聯網、零售、金融與製造等領域的實戰分析經驗，讓學員掌握大資料know-how的全貌，明瞭不同方法、工具與應用領域之間的差異，活用資料分析技術與抓住未來發展趨勢。

課程時間及優惠：

課程天數：2天；上午9：30至下午4：30(中午休息1小時)

原價12,000元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)

早鳥(9月15日前)/舊生：7,000元／人 

二人以上團體：6,500元／人

四人以上團體：6,000元／人

講師介紹：

AsiaAnalytics特聘專業講師：鄒慶士 教授

臺灣科技大學(TAIWAN TECH) IE/OR博士(1990~1994)，曾任教於新竹市中華大學企業管理學系所副教授(1996~2001)，世新大學資訊管理學系所副教授(2001~2004)，兼任中原、空中、實踐、東吳、中央、南京理工、上海東華、蘇州西交利物浦等大學講師/副教授/教授/講座(1991~)。專長領域為大數據與資料探勘、機器學習、多目標最佳化、進化式計算、賽局模型、等候網路與企業電子化等。
現任：臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨資料科學應用研究中心主任

中華R軟體學會理事長、中華品質評鑑學會常務監事

課程大綱：