Certificate in Machine Learning - Feva Works IT Education Centre
Certificate in Machine Learning MACHINEL

2016年,Google AlphaGo 打敗圍棋冠軍李世石,令深度學習 (Deep Learning) 成為新聞話題,不少專家都認為,無人駕駛汔車等人工智能 A.I.產品會在幾年內大量取代人力,令就業市場發生巨變。

和 20 年前 IBM 深藍 Deep Blue 打敗西洋棋王卡斯帕羅夫 Kasparov 不同的是,過去 A.I. 是以人類輸入大量規則再以暴力計算測試各種可能性,現在則是由人類簡單示範圍棋玩法,然後由 Alpha Go 通過機器學習 (Machine Learning) 以短短一年時間由初哥自學變成棋神。

圍棋棋局變化高達 10^170 種以上,比銀河系的原子數量還要多,但機器學習竟能極速超越人類,若能把機器學習廣泛應用於數據分析、證券市場分析、圖像辨認,翻譯、醫學診斷、法律工作、物流規劃乃至音樂及劇本創作等領域,從事有關知識工作人類將如何自處?

有專家指出,人工智能正為人類帶來就業機會,但卻帶走就業前境。

我們的下一代,也許只有懂得機器學習的人才有機會從事知識工作,其他人只有從事 A.I. 不善長的服務性行業。

本課程將教授機器學習 (Machine Learning) 的基礎與原理,全面了解入門的 Scikit Learn 至 Google Deep Learning 背後的 Tensorflow 相關技術,更有不同實戰及示範讓學員更容易理解。

理論: 0小時
實習: 6小時
示範: 0小時
合共: 6小時
若想更了解以上資訊,歡迎致電 3106 8211 查詢。
課程費用: $1000

課程費用無須申請任何政府基金資助。

繳費方法:

一般課程:按月等額收取列明的課程費用。本中心將不早於課程開始的一個月前收取第一期費用。除第一期的費用外,每期的費用會在課程進行期間每月的首個上學日或之後收取。

組合課程:若該課程為組合課程,本中心將按該組合課程分科收費,直至所收學費為該組合課程的等額費用為止。

退款安排:
本中心備有完善之退款政策及程序。學生將會於報讀課程前獲發有關之文件,學員亦可按此閱讀。
質素保證:
本中心備有完善之免費補堂,免費重讀及彈性上課安排 (攝影課程除外),令學員更有保障。
自訂課程:
本中心歡迎各公司、機構或團體包團報讀課程,安排公司活動或同事培訓。想進一步查詢詳情,可致電熱線 3748 9826。
卓越成就:

本中心榮獲各大國際機構(Adobe, Microsoft, Unity, H3C, Lenovo, PMI, Corel, Prometric, VUE, Certiport, Wacom 等等)邀請成為香港區指定的認可教育中心及連續10 年榮獲香港社會服務聯會嘉許為「商界展關懷」公司,以表揚 Feva Works 對社會的貢獻。

除此之外,Feva Works 更連續 10 年獲 Microsoft 頒發全港最佳 Microsoft 授權培訓中心 (Best Microsoft Certified Partner for Learning Solutions of the Year) 及被 Adobe 選定為 Adobe CS4 & CS5 & CS6 & Creative Cloud 指定認可培訓中心。最近,Feva Works 更連續 10 年獲e-zone 電腦雜誌頒發最佳IT培訓中心。

注意事項:

課程內容:

Lesson 1
Basic Principles of Machine Learning and the Scikit-learn Interface
1. What is Machine Learning ?
2. Machine learning data layout
3. Supervised Learning
Classification
Regression
Measuring performance
4. Unsupervised Learning
Clustering
Dimensionality Reduction
Density Estimation
5. Evaluation of Learning Models
6. Choosing the right algorithm for your dataset
Supervised learning in-depth
1. Linear Regression
2. Logistic Regression
3. Support Vector Machines
4. Decision Trees and Random Forests
5. Lab
Data munging using Pandas
1. Pandas and Numpy operation
2. Filtering / Join / Eval
3. Map and Apply
4. Locating NAN/INF
5. Lab
Model Validation
1. Validation and Cross-validation
2. Other metrics like AUC, ROC, recall, accuracy etc.
Lesson 2
Dimension reduction
1. Problem faced by High dimension proms
2. PCA / TSE/ CPAA
3. Lab
Unsupervised learning in-depth
1. Principal Component Analysis
2. K-means Clustering
3. Lab
Intorduction to Tensorflow
1. Tensorflow basic
Place holder
session
Computation graph
multiplication
2. linear regression using Tensorflow
3.Lab
Deep Learning introduction
1. Convolutional neural network CNN
2. Recurrent neural network RNN
3. Long Short Term Memory LSTM
4. Autoencoder
5. Lab
Other topics of Machine Learning
1. Dispelling myth about Machine Learning
2. Upcoming breakthrougth
3. Current bottleneck
4. Financial and Economic implication
5. Investment

 

課程時間表:

 
MACHINEL17080011 
日期 2017/09/27 - 2017/10/25
時間 19:00-22:00 (WED)
合共 6小時
地點 長沙灣分校
費用 $ 1000