79折
商品簡介
目次
商品簡介
1.建立NN核心概念，領會ML模型技術，掌握機器學習方法與AI應用技術的實作基礎。
2.探索AI動能之源：資料(Data)，理解資料整理、模型訓練與效果驗證之法。
3.認識AI倫理與資料偏見議題，培養打造人人可信任的AI系統。
4.完整對應IPAS－AI應用規劃師能力鑑定的最新命題方向，並結合AIE人工智慧專業能力國際認證：AIAP人工智慧應用規劃師的核心知識架構。
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https://mosme.net/mosme/book_detail/nSV00121
專為現代考生設計的免到考場、免監考的高效認證方式，只要完成章節測驗並通過認證考試，即可下載電子證書，快速取得專業學習認證！
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目次
第一篇 人工智慧概念
第1章 AI的定義與分類
第2章 AI治理概念
第二篇 資料處理與分析概念
第1章 資料基本概念與來源
第2章 資料整理與分析流程
第3章 資料隱私與安全
第三篇 機器學習概念
第1章 機器學習基本原理
第2章 常見的機器學習模型
第四篇 鑑別式AI與生成式AI的基本原理
第1章 鑑別式AI與生成式AI的基本原理
第2章 鑑別式AI與生成式AI的整合應用
第五篇 Low code / No code概念
第1章 Low code / No code基本概念
第2章 Low code / No code優勢與限制
第六篇 生成式AI應用領域與工具使用
第1章 生成式AI應用領域與常見工具
第2章 如何善用生成式AI工具
第七篇 生成式AI 導入評估規劃
第1章 生成式AI 導入評估
第2章 生成式AI 導入規劃
第3章 生成式AI 風險評估
第1章 AI的定義與分類
第2章 AI治理概念
第二篇 資料處理與分析概念
第1章 資料基本概念與來源
第2章 資料整理與分析流程
第3章 資料隱私與安全
第三篇 機器學習概念
第1章 機器學習基本原理
第2章 常見的機器學習模型
第四篇 鑑別式AI與生成式AI的基本原理
第1章 鑑別式AI與生成式AI的基本原理
第2章 鑑別式AI與生成式AI的整合應用
第五篇 Low code / No code概念
第1章 Low code / No code基本概念
第2章 Low code / No code優勢與限制
第六篇 生成式AI應用領域與工具使用
第1章 生成式AI應用領域與常見工具
第2章 如何善用生成式AI工具
第七篇 生成式AI 導入評估規劃
第1章 生成式AI 導入評估
第2章 生成式AI 導入規劃
第3章 生成式AI 風險評估
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