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時段:09:00-17:00  ∣  星期:一二  ∣  地點:台北市大安區  ∣  時數:14小時  ∣  難易度:一般
的實際應用。此外,會以實際案例進行演示,如數字辨識、物件偵測和人臉辨識等應用,包含影像前處理、特徵點擷取、透過訓練資料建立數學模型和測試資料驗證等步驟,相信本課程可以讓學員了解機器學習的完整處理流程。
時段:09:00-12:10  ∣  星期:日  ∣  地點:台北市中正區  ∣  時數:24小時  ∣  難易度:一般
內容:(1)基礎2,000字/片語/例句/慣用語&字根/字首/字尾(2)發音規則(以發音分類單字)(3)短文聽力/閱讀,涵蓋語文、歷史、地理、數學、社會、科學、美術、音樂八大學科單字(4)文法解說
時段:09:00-17:00  ∣  星期:二  ∣  地點:台北市  ∣  時數:7小時
分析相似產品或服務的資料,保固、擔保文件,客戶抱怨資料,和其他現有的資訊。 2. 利用統計推論,數學模式,系統模擬,同步工程技術,和可靠度工程技術以鑑別、定義失效模式。 妥善利用FMEA失效模...
時段:09:30-17:30  ∣  星期:六日  ∣  地點:高雄市前金區  ∣  時數:14小時  ∣  難易度:進階
,及掌握機器學習的技術,讓學員能夠瞭解如何以Python作機器學習資料分析、探勘等各種方法。 課程全部以實際可執行的程式碼說明講解並實作演練,不用繁雜數學與統計說明,工具與方法可直接應用在各個領域。
時段:09:00-16:00  ∣  星期:彈性開課  ∣  地點:台北市松山區  ∣  時數:24小時  ∣  難易度:一般
JavaScript開發般的冗長與困難。 如果進一步要做出動畫效果,極可能要牽涉到許多複雜的數學運算,而對jQuery UI來說,通常也僅僅需要一個指令就能完成。甚至只要CSS設計出開始與結束的...
時段:09:00-16:00  ∣  星期:彈性開課  ∣  地點:台北市松山區  ∣  時數:24小時  ∣  難易度:一般
JavaScript開發般的冗長與困難。 如果進一步要做出動畫效果,極可能要牽涉到許多複雜的數學運算,而對jQuery UI來說,通常也僅僅需要一個指令就能完成。甚至只要CSS設計出開始與結束的...
時段:09:00-17:00  ∣  星期:彈性開課  ∣  地點:台北市松山區  ∣  時數:24小時  ∣  難易度:一般
JavaScript開發般的冗長與困難。 如果進一步要做出動畫效果,極可能要牽涉到許多複雜的數學運算,而對jQuery UI來說,通常也僅僅需要一個指令就能完成。甚至只要CSS設計出開始與結束的...
時段:09:00-17:30  ∣  星期:六  ∣  地點:台北市大安區  ∣  時數:14小時  ∣  難易度:初學
· Tensor flow的安裝 · 需要的數學背景 · Tensor flow/Theano與Keras · MNIST與machine...
時段:19:00-22:00  ∣  星期:一三五  ∣  地點:台北市中山區  ∣  時數:36小時  ∣  難易度:一般
本課程為高中數學與大學數學課程的銜接課程,提供高中、高職畢業生修讀大一微積分與線性代數所必須具備之基礎數學知識,及邏輯推理能力,使學生能有足夠的數學能力修讀商學領域之課程。
線上課程  ∣  時數:6小時  ∣  難易度:一般
「大學程式設計先修檢測」(APCS)為「程式設計檢定」,由師大資教所舉辦APCS = Advanced Placement Computer Science。 學生的資訊能力日益受到重視,但公部門討...
線上課程  ∣  時數:42小時  ∣  難易度:進階
「大學程式設計先修檢測」(APCS)為「程式設計檢定」,由師大資教所舉辦APCS = Advanced Placement Computer Science。 學生的資訊能力日益受到重視,但公部門討...
時段:18:30-20:30  ∣  星期:六  ∣  地點:台中市豐原區  ∣  時數:42小時  ∣  難易度:一般
「大學程式設計先修檢測」(APCS)為「程式設計檢定」,由師大資教所舉辦APCS = Advanced Placement Computer Science。 學生的資訊能力日益受到重視,但公部門討...
線上課程  ∣  時數:116小時  ∣  難易度:一般
式,更有機會進入夢幻校系! 有效訓練邏輯、以及解題思維,有助數理學習! 程式的解題邏輯比起數學、物理更加嚴謹, 當你能夠駕馭程式的邏輯,相信數學、理化也難不倒你! 進入資工系更簡單! ...
時段:09:00-17:00  ∣  星期:一二  ∣  地點:台北市大安區  ∣  時數:14小時  ∣  難易度:一般
的實際應用。此外,會以實際案例進行演示,如數字辨識、物件偵測和人臉辨識等應用,包含影像前處理、特徵點擷取、透過訓練資料建立數學模型和測試資料驗證等步驟,相信本課程可以讓學員了解機器學習的完整處理流程。
時段:09:00-17:00  ∣  星期:一二三四五  ∣  地點:台北市中正區  ∣  時數:56小時  ∣  難易度:初學
庫 (模組),更有無以計數的非標準模組,而且絕大部分都是開放原始碼的。單以內建的模組來講,從簡單的數學運算、字串處理、網際網路協定連線、網際網路資料處理、各種壓縮格式,以及 POSIX 與主要作業系統...
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