本課程將從程式基礎出發,透過系統化設計與豐富的實作,逐步培養學員的運算思維,讓學員們能將所學靈活運用於實務中。 隨後將引導學員探索各領域應用,培養跨領域的問題解決能力,拓展視野,幫助同學們發掘自我興趣,為未來的成長與發展奠定基礎。
1️⃣ Python 基礎 帶領學員熟悉變數、資料型態、控制結構及檔案處理等基礎語法,奠定程式設計的扎實基礎。
2️⃣ 物件導向設計 (OOP) 與模組管理 學習類別、物件及繼承等 OOP 概念,並掌握模組與套件的管理技巧,提升程式設計效率。
3️⃣ 資料處理與視覺化 運用 Numpy 和 Pandas 進行資料分析,並透過 Matplotlib 與 Seaborn 建立視覺化圖表,提升數據解讀能力。
4️⃣ 爬蟲技術 從 Requests 與 BeautifulSoup 入門,學習網頁資料擷取技術,並使用 Selenium 進行自動化爬蟲與資料儲存。
5️⃣ 機器學習 使用 Scikit-learn 建立回歸與分類模型,掌握模型訓練、測試及優化,涵蓋經典機器學習演算法。
6️⃣ 自然語言處理 (NLP) 學習文字前處理、情感分析、命名實體辨識,並運用視覺化方式呈現結果,打造互動聊天機器人。
7️⃣ 電腦視覺處理 使用 OpenCV 進行影像處理、物件偵測與人臉辨識,強化影像處理與應用能力。
8️⃣ 深度學習 介紹神經網路的基礎運作,並建立卷積神經網路 (CNN) 模型,應用於影像分類。
課程特色
• 理論與實作並重:每個單元皆包含理論講解與上機操作。
• 循序漸進:由淺入深,適合初學者與進階者。
• 跨領域整合:從資料處理到 AI 技術,涵蓋多種熱門領域。
• 專題製作:課程末將有專題挑戰,實踐課程所學。