機器學習與AI應用
About this course
機器學習(Machine Learning)技術常被用在資料科學的領域，在各行各業中已被廣泛的運用來解決現實世界中的問題。兩者之間也有極大的關聯性，彼此之間是一個循環的過程，資料的好壞將影響機器學習的性能，而機器學習的結果將回饋到資料科學的過程中，以改進數據收集與特徵工程的性能。
本課程將延續「資料取得與前處理」與「探索式資料分析與視覺化」課程，以簡單的範例教導學生了解機器學習的基本原理，並延續上述課程所使用的範例來進行習題練習，體驗量化分析的一系列步驟。
What you'll learn
讓學生可以瞭解機器學習的基本觀念和監督式學習的基礎原理。
Target Learners
對資料科學與機器學習有興趣的人士。
Course Features
以簡單的範例教導學生了解機器學習的基本原理，並延續「資料取得與前處理」與「探索式資料分析與視覺化」課程所使用的範例來進行習題練習，結合ChatGPT生成修改程式碼，快速實作出自己的機器學習模型。
Course Syllabus
1. 機器學習基礎簡介
2. 決策樹
3. 樸素貝氏
4. 深度神經網路
Prerequisites
了解Python程式語言與pandas基本指令。