隨著數據分析技術的興起,人工智能 (AI,Artificial Intelligence) 成為近年來 IT 界十分熱門的研究領域。所謂人工智能,就是要讓機器的行為看起來就像是人類所表現出的智慧行為一樣。在電腦運算速度的大幅提升,數據資訊海量的增長,以及電腦演算法的突破發展,以至 2016 年 Google 的 AlphaGo 成功打敗了韓國棋士,揭開了 AI 世代的序幕。
其實,AI 在我們的生活中存在已久,例如語音辨識、iPhone 手機的 Siri 功能、購物網站的建議商品、YouTube 網站的推薦影片等等,當中都有 AI 的身影。除了 AI 之外,近年「機器學習」(ML,Machine Learning) 和「深度學習」(DL,Deep learning) 也是在市場上快速竄起的名詞,雖然這幾個名詞經常被混淆,但它們的意思其實有些許分別。「AI 人工智能」包括了「ML 機器學習」,而「ML 機器學習」又包括了「DL 深度學習」,他們是父子的關係。
目前被業界廣泛使用的 AI 及 ML 框架 (Framework),有 Google 的 TensorFlow、Microsoft 的 CNTK、以及 Keras 等程式庫。當中 TensorFlow 及 Keras 功能強大、執行效率高,並且支援 Python,學員可以在本課程中學習如何使用 Python,配合 TensorFlow 及 Keras 去建立深度學習模型,並且進行訓練、預測。
隨著 AI 技術及應用範圍不斷擴大,Python 程式的複雜度也增加了,本課程將由淺入深、循序漸進,順序探討「DL 深度學習」及「ML 機器學習」,並教授 AI 基本原理及編寫人工智能程式,助您建立扎實的 AI 人工智能軟件開發的技術基礎。