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學程從基礎思維、核心技術、產業應用
逐步培養AI資料科家必備技能，
#包含9大關鍵職能
程式語言、資料庫、網路爬蟲、
資料探勘、資料視覺化、機器學習、
影像辨識、深度學習、自然語言處理。
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透過12堂線上課程＋9堂直播實作，
帶你從基礎、進階到應用
逐步完成9項專案作品。
搭配技術解題導向的共學社群，
讓你透過學程專屬交流社團，
與超過200位學習夥伴一起成長。
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學習中遇到任何學習問題，
都可以透過課程討論區、講師提問互動與答疑解惑，
每項作業都有個人化回饋，
讓你知道如何改進與優化你所學習。
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#3大主題與4種學習資源培養AI基礎思維
為了培養AI基礎思維，
額外規劃3大主題：
最新趨勢、前瞻技術、產業應用
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搭配4種學習資源：
1｜5堂AI基礎思維線上課、
2｜22篇資料科學專欄文章、
3｜22則資料科學Podcast、
4｜每月資料科學直播講座
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幫助你更快掌握AI與資料科學的基礎知識。

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❓ 很多學員在粉絲團私訊留言詢問：
「AI資料科學家學程，沒有程式語言背景的人適不適合來學習～？」

大家放心！這個學程當初在設計時，兼顧「在職進修」與「零基礎者」兩大元素進行課程設計，學程安排主要以線上課程搭配直播實做為主，學員們可以按照我們提供的課表進行學習，也可以按照自己學習狀況進行進度調整，只要於直播實作課之前，完成指定課程進度即可。

AI資料科學家學程的學習架構主要分成三階段：
🔹AI基礎力：培養思維為主的線上課
🔹AI技術力：技術入門為主的線上課搭配直播課
🔹AI應用力：產業應用為主的線上課搭配直播課

主題內容包含資料科學科普、Python、資料庫、網路爬蟲、資料探勘、資料視覺化、機器學習、影像辨識、深度學習、自然語言處理、醫學影像分析、智慧製造分析等，長達80小時的全線上培訓。

如果有意朝向資料科學領域發展的學員們，可以幫自己在下半年安排一次進修的機會，更深入了解原來大數據與人工智慧是什麼！

歡迎至下方留言處，點擊連結了解詳細課程內容～

幫您洞察未來趨勢【日不落帝國的世紀婚禮，為什麼與你的過去與未來有關? 在投資領域有甚麼亮點??】

哈利王子與梅根的世紀婚禮讓倫敦湧進60萬觀光人潮、全球超過3,000萬人觀禮、預估將帶動近400億台幣商機，距離台灣一萬公里的婚禮跟我們有什麼千絲萬縷的關係嗎？(詳全文)

這是我的一位深藏不露的好友"雷大"所寫文章，若您喜歡這些內容，歡迎對他的粉絲頁按讚，並多多分享喔 💕 💕 💕

#日不落國 #台灣 #全球化 #兩岸 #過去與未來 #茶葉 #海上貿易 #AI人工智能 #影像辨識 #深度學習 #不甘平庸 #探索認知邊界拓展財富疆界 #正向力量

【日不落帝國的世紀婚禮，為什麼與你的過去與未來有關?】

哈利王子與梅根的世紀婚禮讓倫敦湧進60萬觀光人潮、全球超過3,000萬人觀禮、預估將帶動近400億台幣商機，距離台灣一萬公里的婚禮跟我們有什麼千絲萬縷的關係嗎？

17世紀英國東印度公司成立，貿易利益驅動著當時一批有創業雄心且深具影響力的英國商人走向未知的藍海加入貿易全球化的戰局，橫在英國前方的是老牌殖民大國西班牙、葡萄牙以及荷蘭，身為後進者的英國商人不得不思考如何面對競爭。

1670年英王查理二世正式授權東印度公司擁有海外佔領、鑄幣、建軍、對外結盟宣戰及締結和約的權利，目的在於讓公司擁有可持續的自衛能力，如此一來商隊既可保護自身海上貿易線又不造成國家財政壓力。

既然殖民是為了永續的企業發展，殺雞取卵式的掠奪就不是殖民方針，英國人把制度跟技術帶到殖民地，讓殖民地的便宜原物料與勞動力推動本國工業發展、技術創新。各位可千萬別認為殖民很簡單，因為在異地協調管理異族其實是件耗費成本的事，對母國經濟而言掠奪反而還立竿見影。

同在17世紀，中國與台灣正上演著如今海峽兩岸的戲碼，對岸政權是清朝、台灣政權是明鄭王朝。亟欲開拓中國貿易線的英國商人碰了一鼻子灰，那一會兒清朝為防止沿海人民投奔明鄭正在實施海禁，基本上是關閉了所有海上貿易。

無奈的英國人便轉向台灣開啟通商渠道，這是台灣史上繼荷蘭後第二次加入由歐洲人主辦的全球化貿易聯盟並首次簽訂國際貿易合約。

不曉得各位有無注意到一個英文單字—茶Tea，同樣是茶葉為什麼葡萄牙語發Chá，英語卻發Tea？ 因葡萄牙人在15、16世紀時就跟中國貿易了，中原音讀”茶”。而荷蘭讓茶在英國開始流行，荷蘭在台灣做生意時，受到閩南語讀”teˊ”的影響，荷蘭人發“thee”，念久了英國就發成tea。

英國與台灣的歷史關係我交代到這裡，接著我想談未來：這次英國的婚禮，不曉得大家除了看到梅根Givenchy婚紗跟貝克漢以外還有看到什麼亮點嗎？和你有何關係？

我說說我的觀察：電動車、無人機防禦系統、人工智能動態影像辨識。

我認為電動車需要克服電池充電過久的痛點才能大幅商轉，至於無人機防禦系統目前使用場景以軍事為主，我想談談人工智能影像辨識。

這次世紀婚禮全程都由英國電視台Sky news做live直播，所有王室邀請的名人貴賓一出現在螢幕上時都立即被加註名字方便收看者知悉來賓身份，Sky news使用的系統是Amazon Rekognition Video，這套軟體在2017年發表後逐步進入商轉，應用場景很廣泛，舉凡公權力執法、老人居家陪伴照護、服務櫃檯...等等

如果你認為這套系統只會認人，就想得太簡單了；利用AI深度學習加入神經網路模型的Amazon Rekognition Video有能力快速辨識你的人臉、動作以及表情，但卡在歐洲目前聲浪很高的個資保護，也許短期有發展瓶頸。

不過對於願意犧牲隱私換取降低營運成本的企業或國家來說，這的確是非常誘人的系統，各位別意外有天可能是人工智能來開罰單，如果察覺你不開心，請放心，他會用非常溫柔的聲音安撫你情緒，要你下回別再違規～

全世界的AI晶片由少數幾家大廠寡占，但是無論由哪一家設計，多半都是交給台灣的台積電做晶圓代工，而在全世界知名、最大的ROBO ETF，配置在台股權重超過5%，比起MSCI世界指數配置在台股僅約1%，足足有5倍之多。

別小看了台灣在世界未來發展上的角色，別低估了你自己的潛力！

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人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。

其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。

當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。

也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。

雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。

不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。

像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。

Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。

人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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