AI應用研發工程師就業養成班

 

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學程簡介 課程大綱 專題實績 課程講義 Q&A
課程緣起&簡介

Digitimes : 突破人才不足困境軟硬整合已成台灣AI發展契機

AI 時代,台灣不可被取代的關鍵優勢是什麼?
台灣的硬體技術舉世聞名,而AI是讓台灣硬體升級的一個契機。Google 台灣董事總經理簡立峰在Digitimes的專訪中提到,「AI的應用中,硬體平台不只在手機,也在智慧家庭和智慧車等;但不管是什麼樣的新應用,都需要相應的硬體平台。」若你的能力只能在電腦上跑AI演算法,而無法與其他專業進行軟硬整合,那麼在職場上,又如何比其他競爭者更具優勢呢?


為什麼培養軟硬整合的AI職能非常重要?
業界流傳著一句話,「人工智慧的價值必須靠物聯網實現;物聯網的價值必須靠人工智慧延伸。」未來許多新興物聯網應用及AI系統將更深化軟硬整合,AI也不再僅存於雲端,而是與具備邊緣運算能力的終端裝置相輔相成。未具備AI軟硬整合能力的人才,在職場上的競爭更將屈居劣勢。


艾鍗學院如何幫助你培養軟硬整合的AI職能呢?
許多對AI有興趣的學習者都已經在書本、網路、其他培訓中心等管道接觸了許多AI知識。然而,你是否曾好奇從這些管道所學到的AI知識能否符合業界所需呢?能否能幫助你培養軟硬整合的AI職能呢? 因此,不同於其他僅聚焦在AI演算法學習的培訓單位,艾鍗學院擁有豐富的韌/硬體培訓經驗,與業界AI工程師依照業界需求共同規畫AI課程,聚焦在與IoT、邊緣運算等領域的軟硬整合,幫助你真正培養出從雲端到終端的AI整合能力,這才是業界要的能力,也才會是你獨有的競爭優勢。(若你想學AI,可是沒有任何基礎,建議你可先參考<Python資料科學>)

在本課程中,你能學會以Scikit-learn進行如Logistic Regression、SVM、Decision Tree、KNN等Machine Learning 模型的整合應用,並獲得工程師在模型評估、模型優化與參數調整上的技巧與經驗,對於你在Deep Learning的應用上同時會帶來很大的助益。在人臉辨識、自然語言處理、資料分析等主題中,你能學會用Keras/TensorFlow實現DNN、CNN、RNN等Deep Learning的模型實作。而在專題的實作階段,講師會透過運用全球最風行的開源硬體Raspberry Pi與最火熱的邊緣運算裝置Intel神經網路加速棒 (Movidius Neural Compute Stick),整合課堂上所學的AI演算法/模型(SVM、Random Forest、KNN、DNN、CNN、RNN…等),從實做中讓你學會業界軟硬整合的技術精隨,實現AIoT(AI + IoT)邊緣運算應用。學習過程中,你都能獲得講師一對一的指導,不用怕學不會。讓你能真正能在終端裝置實現AI,而不再僅僅只是在電腦上跑演算法,無法商轉。唯有懂得軟硬整合的AI人才,才能在職場上創造難以取代的價值!

 

學員獨享 5 大優勢

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優勢1 專為學習者設計,獨家設計AI應用套件包

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有實際硬體,學AI應用才真正有感!為了傳達正確的AI應用學習觀念與學習重點,艾鍗獨家設計I/O子板,以擴充原Pi3板的功能,同時搭配Intel® Movidius™ Neural Compute Stick,並對其中所有軟硬體控制原理進行透徹解說,使你可以透過主題式Lab,實踐AI應用如影像辨識、物件識別等核心技術與架構,能讓您在學習中直接了解開發時的各種狀況,並快速知道需要除錯的地方在哪。

優勢2 教你如何整合硬體與活用AI各式應用

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從了解模組工具、AI演算法原理到開源硬體(Raspberry Pi),完成AI在硬體上的實踐,實際Run一次完整的AI應用開發流程,從點到面的實際了解,讓您在工作上更能學以致用,實作範例:E-Parking智慧停車場系統開發、人臉結帳系統實作…等。

優勢3 深入了解實務常用的AI演算法原理與應用

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艾鍗AI講師團隊為業界的AI工程師,在產線數據分析、AI影像處理等領域已經累積豐富的開發經驗。因此,教學規劃從業界需求角度出發,輔以不同的產業主題,教你如何將AI演算法應用在實務中,從實做中逐漸了解AI演算法的架構與核心,並能看懂其他開發者的程式與進行自我程式優化的能力,為真正培養出與業界需求銜接的AI能力。

優勢4 真正學到書本上學不到的AI實務開發經驗

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書本上的理論知識或許很完善,然而在現實世界中各種條件瞬息萬變,不一定能派上用場。因此,你在艾鍗,將會學到講師在專案開發上所會遇到的問題與解決方式,而這些都是你在書本上或其他單位學不到的珍貴知識。另外,講師在課堂上分享某些領域的AI商業模式,更是精彩,對於啟發你AI商轉創意將會帶來很大的幫助。

優勢5 做中學!讓你自己動手寫code

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強調「感受教學」,教會你看懂Jupyter notebook中的程式碼,帶你一步一步自己寫出每一行 code,並透過即時執行程式碼來驗證成果。課堂實做過程中若遇到任何問題,都能得到講師一對一協助,透過講師的經驗幫助你快速跨越卡關鴻溝,累積解決問題的能力,真正學會AI應用精髓!

我可以學到什麼
  • 會用Scikit-learn 進行如Logistic Regression、SVM、Decision Tree、Neural Network 等等Machine Learning 的整合實作。
  • 會用Keras/TensorFlow 進行DNN、CNN、RNN等深度學習演算法實作。
  • 學到業界工程師在模型評估、模型優化與參數調整上的技巧與經驗。
  • 學會程式模組化的技巧與觀念,並能獲得完整的程式碼節省開發時間。
  • 學會在資料科學競賽平台(kaggleDrivenData天池等)上的解題流程與技巧。
  • 掌握AI人工智慧演算法後,能套用在資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、語音和手寫識別等技術領域上。
  • 學會Raspberry Pi等硬體控制之技術
  • 學會整合Intel NCS實現邊緣運算之影像辨識應用。
  • 具備軟硬整合基礎,能整合AI人工智慧演算法和硬體,實現貼近生活的AI應用,像是皮膚檢測、胸部X光影像辨識、人臉識別POS系統、智能居家燈控、姿態識別等。
適合對象
  • 已接觸過AI相關演算法,但對於模型優化與調參技巧仍感到生澀。
  • 對單一AI演算法都有初步認識,但對於AI演算法的整合應用卻毫無頭緒。
  • 每次充滿信心參加AI解題競賽,但每次都未能完成而感到灰心。
  • 對於AI演算法大致理解,但想學習更多移植AI模型到硬體的技術。
  • 對於邊緣運算之應用有濃厚興趣,希望能培養邊緣運算技術的職能。
★本課程沒有高深複雜的數學原理,只要具備簡單高中數學基礎即可,依照講師教學進度Step by Step學習與練習,就可以自然而然地學會AI深度學習與邊緣運算的觀念與技術。
師資團隊

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 Elvis Wu

▪ 美國聖路易大學生物資訊博士 / 交通大學交通運輸 & 資訊管理研究所碩士

▪ 知名國際3C製造大廠人工智慧研發部門主管

▪ 生物資訊 / 自然語言處理 / 統計推論 / 科學計算 / 數據科學 / 資料探勘 / 數值最佳化 / 資料庫 巨量資料處理 / 機器學習 /深度學習

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 Jeffery Lin

▪ 台灣大學土木工程研究所博士 / 成功大學土木工程研究所碩士

▪ 知名上市資訊科技大廠AI人工智慧部門研發主管

類神經網路 / 基因演算法 / 最佳化演算法 / 結構力學 / 有限元素法 / 生醫影像處理

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 Tim Liu

▪ 輔仁大學應用科學與工程研究所博士 / 輔仁大學電機研究所碩士

▪ 知名上市電子消費品大廠AI人工智慧研發部門資深工程師

機器學習 / 深度學習 / 機器人開發 / 密碼學 / 影像壓縮 / 數位訊號處理 / 生醫資訊/生醫影像處理

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 Joseph

▪ 台灣大學電機工程系博士研究

▪ 上市網通科技公司/資深軟體工程師

嵌入式Linux系統 / ARM Boot Loader / 資料結構及演算法 / PCB Layout / MCU 韌體設計 / Linux 驅動程式 / Linux系統程式 / 網路通訊協定 / 機器學習 / 深度學習

職涯方向

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上課花絮
業界派訓,包班首選

卓越的企業不但追求技術 更要求速度
艾鍗學院為了隨時掌握產業的變化並跟上技術需求,設有教學研發團隊,以提供新技術、高品質的培訓服務,有效地訓練出業界需要的人才!感謝緯創資通、奇美電子、浩鑫、台達電子、新普、英業達、精英電腦、微星、金士頓、圓剛、鈊象電子、益登科技、廣達電腦、德州儀器、系微、AMI等80多家企業選擇艾鍗培訓。

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課程諮詢

 歡迎企業包班內訓,立即洽詢(02)2316-7736!!

在一個快速變遷的世界裡,確定會失敗的唯一策略是:不冒險。如果你欣然擁抱趨勢,踏向偉大的大數據工程師修練之路,風向也會幫你一把。搭上艾鍗學院的學習列車,不可思議的旅程,從此開始!若您希望對本課程有更多了解,歡迎留下您的資料,或撥服務專線(02)2316-7736,艾鍗學院將竭誠為您服務喔!

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Amazon創辦人 Jeff.Bezos︰

當你抵抗趨勢,那你就是在和未來作對。

但若你選擇欣然擁抱,風向會幫你一把。

 

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AI深度學習與邊緣運算 假日進修班開課日期:108/7/28(日) 上課時間:09:30~17:30 課程時段:假日班最後5位名額,欲洽從速!