博識通測試課程

AI初階學習課程大綱：

1. 介紹：了解AI與人工智能的概念、應用、歷史和發展。
2. 數據收集與預處理：學習如何從多種資源中獲取數據，並將其轉換為可以使用的形式。
3. 基礎統計和機器學習：了解統計概念、條件期望、高斯分布等，並學習如何使用機器學習算法來處理數據。
4. 自然語言處理（NLP）基礎：了解文本分析和Processing Natural Language（PNL）的基本概念，以及如何使用常見的NLP工具kit進行自然語言處理。
5. 機器學習模型：了解線性回歸、支持向量機、決策樹和神經網路等常見的機器學習模型，並學習如何使用這些模型來處理數據。
6. 深度學習：了解深度學習的基本概念、Convolutional Neural Network（CNN）和Recurrent Neural Network（RNN）等常見的深度學習模型，並學習如何使用這些模型來處理圖像和文字數據。
7. 機器學習實作：了解如何使用Python、TensorFlow和Keras等工具kit來實現各種機器學習算法，並學習如何評估模型的性能。
8. 深度學習實作：了解如何使用PyTorch和Caffe等工具kit來實現深度學習模型，並學習如何評估模型的性能。
9. 應用示例：學習如何使用機器學習算法解決各種實際問題，包括郵寄地址檢查、廣告幫助和自動化處理等。
10. 結論與展望：了解AI的未來發展方向和挑戰，並學習如何在AI的世界中持续學習和提高能力。