與 ChatGPT 並肩:Python 實務應用的互動式學習[專題線上課程] 線上課程

與 ChatGPT 並肩:Python 實務應用的互動式學習[專題線上課程]

程以實務為導向的互動式學習課程中,我們將深入探索Python,這個強大而多用途的程式語言。
透過密集式教學,你將與ChatGPT一同學習,從基礎語法到高級應用,全面掌握Python在資料處理、網頁爬蟲、機器學習、自然語言處理,以及深度學習領域的實踐技巧。
課程特色
- 全面覆蓋Python應用: 涵蓋資料處理、網頁爬蟲、機器學習等領域概念。
- 實作導向: 每天的課程都包含實作環節,確保學以致用。
- 與ChatGPT並肩學習: 利用最新的AI技術作為學習工具,提供互動式學習體驗。

課程大綱

.Python資料處理與函式 - 賦予數據新生命
探索Python的基本語法,重溫編程的精髓
深入資料結構,掌握列表、字典、集合、元組的奧秘
學習函式的藝術,為你的代碼賦能
實作挑戰:創造一個Python流程,讀寫文件並簡單處理數據集,發掘隱藏的資訊。

.Python網路爬蟲基礎 - 數據採礦專家
介紹Python爬蟲的神奇工具箱
解鎖HTML和CSS的秘密,了解網頁的骨架
基礎網頁數據抓取技巧
實作挑戰:開發一個網頁爬蟲,擷取特定網站的珍貴數據,展開你的數據冒險之旅。

.機器學習入門 - 智能時代的建築師
揭開機器學習的神秘面紗
深入Python中的Scikit-learn,機器學習的法寶
探索分類與迴歸模型的精髓
實作挑戰:運用Scikit-learn建立並訓練你的第一個機器學習模型,開啟智能解決方案的大門。

.自然語言處理基礎 - 語言的數字化魔法
深入自然語言處理的多彩世界
探索Python中的文本預處理工具
學習如何進行主題關鍵字分析、情感分析、關鍵詞提取與視覺化
實作挑戰:創建一個文本分析工具,揭示文字背後的情感和關鍵信息。

.深度學習基礎影像任務 - 視覺世界的解碼者
探索深度學習與神經網絡的迷人世界
介紹Python中的深度學習框架
學習構建基本深度學習模型的技巧
實作挑戰:開發一個深度學習模型,進行影像分類任務,探索視覺數據的無限可能。

每日的實作環節讓各位在掌握理論的同時,能夠親身實踐並應用所學。這種結合理論與實踐的課程設計,
不僅可以深化對Python在各領域應用的理解,更鼓勵大家在自主探索和創新的道路上邁進。
加入我們,一同在Python的世界裡探索與開創!

#以上課程將視班級授課進度而調整
課程以中文上課,教材中會保留英文專有名詞。


課程評量方式與通過標準
期末專案展現所學,課程結束後須完成一個期末小專案,累積實戰能力與信心!
透過這個專案,將課堂上學到的知識和技能應用於實際問題,並創造出令人驚艷的成果。

適合對象

這門課程適合所有對程式設計有興趣的學生或跨領域人士,
無論是初學者或式渴望提升Python實戰能力的開發者以及對人工智慧和深度學習領域有興趣的學習者。
我們將提供豐富的實作機會,讓你學以致用可以親手開發出具有實際應用價值的專案。
建議為欲學習Python任何進階課程或各領域應用之先修課程。

開發環境

擁抱Python 3.x,當今最受歡迎的編程語言之一,它不僅功能強大,而且易於學習,是進入電腦視覺世界的理想選擇。
無論你是Windows的忠實粉絲還是Mac的愛好者,我們的課程都能完美適應!

線上課程注意事項

●線上課程採遠距教學,無需到班上課!

●線上課程影片無字幕輔助

●線上課程為非同步教學,無法及時互動回覆,請學員需自行評估是否適合自己的學習模式。

● 上課教材、影片:開課當天會發送註冊信至信箱,註冊完畢後即可開始上課。

● 繳交作業期限:依照各班講師規定;通過課程標準才會製作證書。

● 課程影片下架日:結束日後六個月

●學員於開課後登入課程時, 登入帳號務必與報名時所填寫的EMAIL相同!!!

公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數

 

(一)轉班或退費期限:開課日後⅓時數內,詳情連結

(二)結業狀況:查詢是否合格及證書製作進度,結業名單連結

(三)線上課程上課時間:請參考官網最新消息「線上課程常見QA」,詳情連結

(四)報名備註欄位僅可填寫優惠同行人,收據開立時間及其他問題請直接寄EMAIL向我們聯繫

近期班次

講師介紹

學歷

國立台灣大學 生醫電子與資訊學 博士候選人                                                                                

著作

Journal

  • Computer Methods and Programs in Biomedicine
    Feng, P. H., Chen, T. T., Lin, Y. T., Chiang, S. Y., & Lo, C. M. (2018). Classification of lung cancer subtypes based on autofluorescence bronchoscopic pattern recognition: A preliminary study. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 163, 33-38.

 Conference Papers

  • [Best Paper]The 4th Multidisciplinary International Social Network Conference
    Prediction Model of Cervical Spine Disease Established by Genetic Programming
  • [Best Paper] Symposium on Engineering, Medicine, and Biology Applications Radiomic MRI T1WI Features used in Predicting Gene Mutations in Brain Tumors
  • ICU 2018 : 20th International Conference on Ultrasonic Quantitative Evaluation of Mitral Regurgitation by using Color Doppler Ultrasound
  • The 12th Asian- Oceanian Congress Of Neuroradiology Integrate Genetic Programming with TABU Search to Establish a Prediction Model of Cervical Spine Disease

教學經驗

  • 艾鍗科技有限公司 – Python、電腦視覺、機器學習、Micro:bit講師
  • 金甌女中 – AI2講師
  • 在本訓練班擔任講師之授課時數累計至2024年3月1日為790小時

證照

  • Microsoft - Querying Microsoft SQL Server 2012
  • Microsoft - Programming in HTML5 with JavaScript and CSS3
  • TQC+ - 行動裝置應用程式設計(專業級)、ERP 商用雲端APP教學認證