本系列由「Python 與資料科學入門」、「機器學習基礎理論與實作」與「資料科學專題應用」三門課程組成。以實作為導向,培養學生由基礎的實作能力到解決實際問題的能力,課程影片導入 Quiz in video,刺激學生在影片觀看的同時加深觀念的理解,並於每個章節導入解題系統的作業,讓學生繳交實際的程式碼,並且立即獲得回饋,避免過去線上課程「只看不練」的缺點。同時搭配OER 開放資料課程,使得學習不侷限在影片教學,可以搭配豐富完整的教科書來研讀。
學習Python 的基本語法與應用、機器學習技術基礎理論與背後的技術核心,以及理解與應用網站爬蟲抓取資料,並建構一個聊天機器人的資料科學專題應用,培養學習者具備應用資料科學於問題解決的實作能力。
大學以上
有程式經驗尤佳
學習機器學習基礎理論。
了解機器學習技術背後的技術核心。
學習如何利用免費的雲端計算資源實現機器學習應用(Google Colab)。
學習如何建立一個機器學習專案來解決問題。
• 理解與應用網站爬蟲技巧
• 實作聊天機器人腳本設計
• 架設實作聊天機器人後端伺服器
• 學習與實作基本文字處理
• 學習與應用進階文字表達法
逢甲大學資工系教授,主要研究領域為軟體工程,特別是軟體設計與軟體測試領域。自2017年擔任台灣軟體工程學會的理事長,致力於軟體工程的推廣及與國際的接軌。
林峰正老師個人研究主題包含雲端運算、深度學習、影像處理、商業智慧、地理資訊系統。研究重點及興趣為處理城市數位資料為主,在實作面上,大量使用 Python、R、Matlab 執行數據運算分析,分別為影像以及文字處理。在影像方面研究,包含利用深度學習技術,進行航照影像之特殊樹種辨識研究、利用暗通道能見度抽取技術,進行測站影像辨識技術之研究、群眾外包(crowdsourcing)影像感知特徵擷取技術研究、人臉辨識、語義分割(Semantic Segmentation);在文字方面研究,包含運用資料探勘與自然語言處理技術於社群媒體意向挖掘分析、應用機器學習分析社群網站資料,判識災情之研究、情境分析之對話機器人。巨量資料(影像以及文字)的儲存與分析已是一大趨勢,林峰正博士將相關技術運用在科技部、環保署、健保署、國家太空中心、公視、臺北市政府等單位,直接貢獻雲端及巨量(影像)資料處理相關研發成果及實務系統建置計畫。像是建立手寫影像分析自動化流程,建立公視影像演員查詢系統 (利用深度學習 CNN 辨識)、建立測站影像 Matlab 分析,透過影像特徵值擷取,分析影像特徵值,另外,分析民眾陳情內容,完成文字地圖視覺化等成果。