Certiport ITS Artificial Intelligence 人工智慧核心能力國際認證應考攻略 (1版)

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【簡介】 　　Information Technology Specialist（ITS）是由Pearson VUE／Certiport推出符合產業趨勢的資訊科技認證，涵蓋IT資訊技術、資料庫、軟體研發、新興科技四大領域，透過 ITS 各項認證指標訓練，可驗證考生是否確實掌握業界所需與具備雇主所需的 IT 技能，幫助考生為未來職涯做好準備。  　　 　　本書整理了 ITS Artificial Intelligence 人工智慧 認證考科綱要所涵蓋的資訊技術與電腦技能，考生可透過精進學習本書各章節重點內容，迅速掌握應考方向。  【目錄】 Chapter 01 AI 問題定義  確認要透過人工智慧解決的問題  對問題進行分類  確認解決問題所需的專業領域  建立安全計劃  確保適當使用人工智慧  選擇透明度和驗證活動  Chapter 02 數據收集、處理和工程  選擇數據收集方式  評估數據品質  確保數據具有代表性  確認資源需求  將數據轉換為適當格式  為人工智慧模型選擇特徵  進行特徵工程  確定訓練和測試數據集  記錄數據決策  Chapter 03 人工智慧演算法與模型  考慮特定演算法的適用性  使用選定的演算法進行模型訓練  進行實驗後選擇特定的模型，避免過度工程  敘述數據故事  評估模型表現  尋找演算法中可能的偏見來源  評估模型敏感度  確認是否符合法規要求  獲得利害關係人的批准  Chapter 04 應用整合與部署  對客戶進行培訓  計劃應對模型在生產環境中的挑戰  設計生產流程，包括應用程式整合  提供對人工智慧解決方案的支援  Chapter 05 生產環境中的維護與監控  進行監督和監控  評估商業影響  測量 AI 對個人和社群的影響  處理來自用戶的反饋  定期考慮改進或停用的可能性  Chapter 06 模擬試題  ITS 資訊科技專家國際專業認證  Artificial Intelligence  人工智慧核心能力  Chapter 07 ITS 資訊科技專家國際認證原廠認證應考資訊  ITS 資訊科技專家國際認證  如何參加 Certiport ITS 國際認證考試  考前準備事項  帳號註冊  考後成績查詢與列印電子證書

Certiport ITS Python程式語言核心能力國際認證應考攻略 (2版)

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【簡介】 　　Information Technology Specialist（ITS）是由Pearson VUE／Certiport推出符合產業趨勢的資訊科技認證，涵蓋IT資訊技術、資料庫、軟體研發、新興科技四大領域，透過ITS各項認證指標訓練，可驗證考生是否確實掌握業界所需與具備雇主所需的IT技能，幫助考生為未來職涯做好準備。  　　本書整理了ITS Python認證考科綱要所涵蓋的資訊技術與電腦技能，考生可透過精進學習本書各章節重點內容，迅速掌握應考方向。【目錄】 CH01 變數與資料型態  CH02 運算子執行操作  CH03 字串與資料串列  CH04 輸入和輸出操作  CH05 使用判斷式和迴圈流程控制  CH06 自訂函式的使用  CH07 模組的使用  CH08 錯誤處理和單元測試  CH09 ITS 資訊科技專家國際認證原廠認證應考資訊 

Certiport ITS Data Analytics資料分析核心能力國際認證應考攻略 (1版)

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用Python學AI理論與程式實作(涵蓋Certiport ITS AI國際認證模擬試題) (1版)

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【簡介】 📌 涵蓋Certiport ITS AI 人工智慧核心能力國際認證範圍，並收錄相關模擬試題。 ．本書適合想要學習人工智慧知識與技能的讀者，章節安排由淺入深，以循序漸進的方式介紹人工智慧的核心概念。 ．特別強調實踐中學習的重要性，除了介紹AI理論之外，還提供相對應的程式實作，有效提升學習樂趣並降低學習障礙，適合教師進行教學或讀者自主學習。 ．介紹了人工智慧的數學基礎，以簡潔扼要的方式解釋在人工智慧理論中，所需應用的數學概念。 ．為了兼顧不同Python程式設計能力的讀者，設計了機器學習的Python基礎章節，幫助較不熟悉Python語法的讀者能夠上手。 ．本書特別納入符合產業趨勢的「Certiport ITS 資訊科技專家」系列認證考科－ITS Artificial Intelligence 人工智慧核心能力國際認證考試重點，並於書末納入認證模擬試題，讓您掌握考試關鍵，順利考取證照。 【目錄】 第一章 人工智慧簡介 1.1 人工智慧簡介 1.2 人工智慧的數學基礎 1.3 建置開發環境 1.4 習題 補充：libiomp5md.dll相關問題 第二章 機器學習的Python基礎 2.1 Python語法練習 2.2 習題 第三章 知識發現 3.1 知識發現 3.2 關聯規則探勘 3.3 序列樣式探勘 3.4 聚類 3.5 習題 第四章 分類問題 4.1 分類問題的形式和目標 4.2 決策樹 4.3 支持向量機 4.4 KNN 4.5 神經網路 4.6 習題 第五章 強化學習 5.1 心理學與強化學習 5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式 5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法 5.4 習題 補充：AlphaGo Movie 第六章 深度神經網路理論 6.1 全連接神經網路 6.2 模型的量化、修正與優化 6.3 習題 補充：損失函數、梯度優化 第七章 深度神經網路實作 7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識 7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題 7.3 習題 第八章 卷積神經網路理論 8.1 卷積運算 8.2 卷積與影像處理練習 8.3 卷積神經網路 8.4 習題 補充：卷積核與池化核的常用參數 第九章 卷積神經網路實作 9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN 9.2 神經網路的優化實作 9.3 習題 第十章 物件偵測理論 10.1 ResNet 10.2 RCNN 10.3 YOLO 10.4 習題 第十一章 物件偵測實作 11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測 11.2 習題 補充：使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集 第十二章 自然語言處理 12.1 自然語言與機器學習 12.2 斷詞和關鍵字查找 12.3 詞向量 12.4 習題 第十三章 循環神經網路 13.1 RNN 13.2 LSTM 13.3 Transformer與ChatGPT 13.4 習題 第十四章 生成對抗網路 14.1 生成對抗網路 14.2 各類生成對抗網路 14.3 運用DCGAN實現字型風格創作 14.4 習題 附錄A ITS AI國際認證模擬試題

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