機器學習 (Machine Learning) AI課程

實體AI教學課程內容

機器學習（Machine Learning）AI課程：3小時速成班

AI課程簡介

機器學習（Machine Learning）是人工智慧的基礎技術，讓電腦能透過資料學習與自我調整以進行預測、分類與決策。從推薦系統、語音辨識到自動駕駛，機器學習技術已成為各行各業的關鍵能力。本課程以簡明實用為核心，在3小時內帶領學員由淺入深地了解機器學習的原理、模型種類與實際應用範例，無需程式背景即可學會核心概念與操作流程。

AI課程目標

• 理解機器學習的基本概念與運作機制

• 掌握監督式與非監督式學習的差異與應用

• 了解常見演算法如線性迴歸、決策樹與K-Means

• 學會如何建立基礎模型並進行預測分析

• 建構機器學習專案的流程與應用思維

AI課程時長

共3小時，分為三部分：

1. 第一部分：機器學習概念入門（60分鐘）

   • 什麼是機器學習與人工智慧的關係

   • 機器學習的種類：監督式、非監督式與強化學習

   • 了解資料集、特徵與標籤的基本概念

   • 案例解析：推薦系統與信用風險分析

2. 第二部分：演算法實戰與資料分析（60分鐘）

   • 線性迴歸與邏輯迴歸的實作原理

   • 分類與群集：決策樹、KNN、K-Means應用

   • 資料前處理與特徵工程基礎教學

   • 實作練習：用簡易程式建立預測模型

3. 第三部分：應用場景與實例整合（60分鐘）

   • 將機器學習應用於行銷預測、醫療與教育領域

   • 範例操作：以Python與Scikit-learn實現模型

   • 模型評估與優化：混淆矩陣、準確率與召回率

   • 專案演練：從資料輸入到預測輸出的完整流程

AI課程特色

• 三小時快速入門，理論與實務並重

• 提供範例資料與可操作模型腳本

• 不需具備程式基礎即可參與

• 以實用案例幫助理解抽象演算法原理

• 小班制教學，講師即時互動輔導

適合對象

• 想了解AI運作基礎的初學者

• 行銷、數據與產品分析相關專業人士

• 希望導入AI技術於專案中的研究與開發人員

• 適合教育、金融、零售與科技產業學習應用者

完成AI課程後，你將能：

• 清楚理解機器學習的核心概念與運行邏輯

• 能應用基本演算法構建預測或分類模型

• 建立資料分析與模型訓練的實作流程

• 具備AI專案思維，為進階深度學習課程做準備