保羅老師

成為 AI 科學家｜打造數學基礎與統計地基，輕鬆開拓機器學習應用之城

NT$980

＃人工智慧＃技術應用

這堂課你將了解線性代數與矩陣、微積分、機率與隨機變數、統計觀念與假設檢定等多種數學與統計學的基本知識，帶領你穩固機器學習所需的基本概念，並搭配實作教學，讓你無痛銜接機器學習，打好數學與統計的基本功！

NT$980

2021/07/06

【精選文章】AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q2 AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17278">https://blog.tibame.com/?p=17278</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17278"><img height="338" width="600" alt="Q2 AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/ae4906cc-a0b0-45b2-a7f8-5ea6c9e6635d_AI-60問_Q2_Blog.png"></a>

2021/07/06

【精選文章】決策樹有哪3個分類過程

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q24 決策樹有哪3個分類過程？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18235">https://blog.tibame.com/?p=18235</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18235"><img height="338" width="600" alt="Q24決策樹有哪3個分類過程" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/1c90428a-6ae9-424a-a7fa-dd84f5bb99ca_AI-60問_Q24-1170x659.png"></a>

2021/07/04

【精選文章】什麼是關聯規則學習

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q21 什麼是關聯規則學習？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914">https://blog.tibame.com/?p=17914</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914"><img height="337" width="600" alt="Q21什麼是關聯規則學習" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/3ac4fd17-a27a-466f-8dc0-e24e0de26b65_AI-60問_Q21-1170x658.png"></a>

2021/07/03

【精選文章】訓練出來的機器學習如何評估好壞

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q32 訓練出來的機器學習如何評估好壞? 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18433">https://blog.tibame.com/?p=18433</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18433"><img height="337" width="600" alt="Q32訓練出來的機器學習如何評估好壞" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/2c43906c-a990-416b-af08-e9d56ee22dc3_AI-60問_Q32-1170x658.png"></a>

2021/07/01

【精選文章】什麼是關聯規則學習

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q21 什麼是關聯規則學習？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914">https://blog.tibame.com/?p=17914</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914"><img height="337" width="600" alt="Q21什麼是關聯規則學習" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/bfeb0258-eda7-4e67-b376-210f4b00eee9_AI-60問_Q21-1170x658.png"></a>

2021/06/30

【精選文章】人工智慧7大關鍵技術

<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q28 人工智慧7大關鍵技術？ 文章連結：<a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=18563</a> <a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/59a90e2a-8805-4825-b0c1-c022d01ced22_AI-60問_Q28-1-1170x659.png" alt="Q28人工智慧7大關鍵技術" width="600" height="338"></a>

2021/06/30

【精選文章】學習資料分析必備的9大技能

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q15 學習資料分析必備的9大技能 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17880">https://blog.tibame.com/?p=17880</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17880"><img height="338" width="600" alt="Q15學習資料分析必備的9大技能" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/784a59bc-df00-435f-a030-29fc319a1bd1_AI-60問_Q15_BlogV2-1170x659.png"></a>

2021/06/29

【精選文章】如何選擇機器學習的模型

<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q33 如何選擇機器學習的模型？ 文章連結：<a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18438">https://blog.tibame.com/?p=18438</a> <a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18438"><img height="338" width="600" alt="Q33如何選擇機器學習的模型" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/32ee5da4-d12e-4ef0-9d7f-a989989ad070_AI-60問_Q33-1170x659.png"></a>

2021/06/28

【精選文章】什麼是線性回歸分析

<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""> AI/資料科學不可不知的60道問題 每天5分鐘幫你快速添補知識技能！ 節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間 將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用 主題：AI60問-Q22什麼是線性回歸分析？ 文章連結：<a href="https://blog.tibame.com/?p=17918" target="_blank">https://blog.tibame.com/?p=17918</a> <a href="https://blog.tibame.com/?p=17918" target="_blank"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/16af5c6e-2668-4077-853a-f311292dbf8a_AI-60問_Q22-1170x659.png" alt="AI60問-Q22什麼是線性回歸分析？" width="600" height="338"></a>

適合對象

在學習機器學習時，感受到學習斷層的你
不論背景，對資料科學 / 機器學習有興趣的你
需要提升機器學習專案的開發效率，維護與改善模型部署的你
想要培養 AI / 資料科學實作能力，卻不知該如何開始的你
想轉往 AI 科學家 / 資料工程師 / 機器學習工程師發展的你

你可以學到

你對資料科學、機器學習有興趣，需要提升機器學習的開發率、同時也想培養AI相關實作能力，卻不知道該如何開始學習

機器學習是一門需要運用到大量數學的學科，主要是設計和分析一些讓電腦可以自動學習分析資料獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。請問你是否已具備高中基礎數學與統計概念，想踏進機器學習領域卻遇到以下情況？

想要解決學習斷層，拿到機器學習入場門票嗎？

透過本課程將帶領你穩固「機器學習所需的數學與統計學」之基本概念，並搭配實作教學，讓你無痛銜接機器學習，學習完課程，你將可以：

V 認識數學基本名詞
V 認識線性代數與矩陣
V 了解微積分基本概念
V 了解機率概念、隨機變數......等
V 探討統計觀念、假設檢定
V 實作多個練習驗證與所學成果

課程介紹

五步驟、八個實作打好「數學」與「統計」的基本功

這門課程內容包含 6 個精華章節、 2.9 小時的教學影片，每堂教學影片中不僅有陳少君（保羅）老師傳授豐富的知識內容，還有超多詳細實作案例教學與測驗評量來強化你的機器學習基礎

Ｖ向量、矩陣和張量
Ｖ範數與特徵分解
Ｖ梯度視覺化
Ｖ機率分佈視覺化
Ｖ協方差矩陣計算
Ｖ假設檢定
Ｖ運用數學基礎進行機器學習
Ｖ運用數學基礎行深度學習

免費試閱專區

1-1 課程規劃與範疇
1-7 基礎幾何
3-4 梯度視覺化實作

學習前基本能力

學習這門機器學習先修課程之前，需要有什麼先備知識嗎？

建議若是有「高中基礎數學與統計」的概念會更有助於學習

學習這門機器學習先修課程之後，好想進一步學習更進階的課程啊？

建議可接著繼續學習「曹昱維老師的機器學習」

學習前準備

學習用的筆電或桌電、電腦和穩定網路與學習環境建置

學習環境一：使用 Google Colab，需有 Google Account 與 Google Drive
學習環境二：可以下載並安裝 Anaconda，包括 Python 3 和 Jupyter，在自己環境內編譯執行
學習環境三：做複雜的深度學習時，需考量自身電腦是否有足夠 GPU / TPU 運算能力（Python 教學網站與高中數學課本，請在學習過程有疑惑時停下影片隨時查閱）

還想瞭解更多機器學習的資訊嗎？

緯育 TibaMe 精選部落格文章【AI60問】帶你探索更多機器學習的新知 https://blog.tibame.com/?cat=1196

學習時遇到挫折好焦慮啊，可是又不敢發問嗎？

免煩惱！在緯育 TibaMe 的「課程討論區」歡迎提問，不用擔心自己是否會問錯問題，只要你是認真學習且積極發問的態度，獲取的知識都是屬於你自己的寶藏哦，而且還能幫助討論區的其他同學一起互相觀摩、學習，共同提升學習成效，一舉多得！

還有其他對於緯育 TibaMe 的問題？

歡迎點選 FAQ ，你將可以得到更多解答哦！

課程資訊

課程時長 2 小時 53 分

課程共 6 單元 38 小節

2 個可下載的學習資源

提供完訓證書

提供制定學習計畫建議學習 3 週 (每週 1 小時)

關於講師

保羅老師

陳少君 - 保羅老師

經歷｜
▹ 宏瑞科技 CEO
▹ 長鑫存儲 CIO/IT 副總經理
▹ 資策會數位教育研究所資深總監
▹ 浩鑫核心技術中心資深總監
▹ 美國 Software Publishing Corporation 工程師
▹ 美國加州大學戴維斯分校電機電腦碩士
▹ 臺大電機研究所碩士

專案經驗｜
系統開發 - 日月光封裝測試銷售預測系統
企業內訓 - 統計分析課程培訓設計
矽谷創業 - IT 產品開發及服務

專長｜
▹ 深度神經網絡
▹ 強化學習
▹ 自然語言處理
▹ Hadoop / MapReduce
▹ 雲計算 / AWS
▹ MS SQL / MySQL / Oracle 數據庫
▹ SharePoint / 工作流程
▹ BizTalk / EDI
▹ 電子商務 / 付款安全
▹ CodeIgniter / PHP
▹ Web 應用程序 / ASP.NET

試看

課程規劃與範疇

03:35

學習工具與準備

基本數學名詞解釋（上）

基本數學名詞解釋（下）

函數方程式與多項式

多項式介紹

試看

基礎幾何

04:07

三角函數

QUIZ：Module 1

線性代數與矩陣

純量（SCALER），向量（VECTOR），矩陣（MATRIX）與張量（TENSOR）

向量和矩陣範數（NORM）

實作練習：向量、矩陣和張量 - 使用 Python

特殊矩陣和向量

特徵值（EIGENVALUES）和特徵向量（EIGENVECTORS）

實作練習：範數與特徵分解

QUIZ：Module 2

導數（DERIVITIVES）介紹

基礎積分在機器學習上的用途

梯度（GRADIENT）介紹

試看

實作練習：梯度視覺化

04:59

梯度優化（OPTIMIZATION）

QUIZ：Module 3

機率概論

機率分佈（PROBABILITY DISTRIBUTION）

期望值（EXPECTATION），方差（VARIANCE）和協方差（COVARIANCE）

實作練習：機率分佈視覺化

實作練習：協方差矩陣計算

常見的隨機變數（RANDOM VARIABLES）

QUIZ：Module 4

統計概念（上）

統計概念（下）

信賴區間

假設檢定概念

實作練習：假設檢定（A/B Test）

QUIZ : Module5

實作練習：運用數學基礎進行機器學習

實作練習：運用數學基礎進行深度學習

學習附件

講義.pdf

6.44 MB

Math4MLSampleCode（實作程式範例）.zip

299.18 KB

購買此課程後，才能使用留言功能

或

沒有回應的問題

目前尚無任何討論主題

成為第一個發問的人！在問答中找到學習的捷徑。

關於講師

保羅老師

主題課程

專業學程

就業養成

企業方案

人才媒合

成為 AI 科學家｜打造數學基礎與統計地基，輕鬆開拓機器學習應用之城

最新討論

適合對象

你可以學到

課程介紹

學習前基本能力

學習前準備

關於講師

購買此課程後，才能使用留言功能

目前尚無任何討論主題

關於講師