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科技日新月異的進步,大家開始思考雲端新技術到底如何與產業接軌?傳統產業要如何進行數位轉型?

本課程以需求端的角度切入,透過三種不同的主題應用模板規劃課程,讓企業學習如何將雲端技術應用於產業上,還能將課程所學直接套用於產業開發,希望能幫助企業降低前期開發成本,並加速產業創新及進行數位轉型。

課程名稱 課程日期
即時個人化服務和推薦 11/11 (一) – 林口新創園
11/25 (一) – 台中(台中市西屯區市政路 386 號 3 樓 – 會議室 B ) 
製造業瑕疵檢測平台 11/12 (二)  – 林口新創園
11/21 (四)  – 台中(台中市北區精武路 291 之 3 號 6 樓 – 多功能教室 A 教室)
11/26 (二) – 嘉義(嘉義市博愛路二段 569 號 2 樓會議室) 
預測性維護平台 11/13 (三) – 林口新創園
11/22 (五) – 台中(台中市北區精武路 291 之 3 號 6 樓 – 多功能教室 B 教室)

詳細課程資訊

即時個人化服務和推薦

本課程著重於

基礎機器學習與在 AWS 雲端平台實作個人化推薦,課程將基於 Amazon.com 平台推薦所用之服務– Amazon Personalize,Amazon Personalize 將從使用者過去的互動事件中學習,如停留時間、點擊、是否購買等;搭配其他資訊,如產品資訊、價格等,為不同使用者產生高品質的推薦。再介紹 Amazon Personalize 所提供之演算法以及如何定義超參數與最佳化參數,藉此訓練最佳推薦模型。最後將帶領學員利用 Amazon Personalize 建立一套電影推薦系統,從資料清洗至建立模型到個人化推薦的實作練習。

課程日期:11/11 (一) & 11/25 (一)
時間:10:00-17:00 
課程對象:IT 相關科技及產業人員

課程大綱

 Amazon Personalize 的即時個人化服務及推薦 
機器學習的基本概念
何謂 Amazon Personalize (即時個人化服務及推薦)
常用案例
準備資料集,利用方法 (Recipes) 建立解決方案
Amazon Personalize (即時個人化服務及推薦) 的限制
Lab 實驗室 
利用 Amazon Personalize (即時個人化服務及推薦) 建立電影推薦引擎

製造業瑕疵檢測平台

本課程著重於

網路應用、建置及機器學習。透過本課程將可學習到 AWS API Gateway & Lambda 無伺服器架構、S3 託管靜態網頁、機器學習建置流程及 Amazon SageMaker 之算法及部署模型,藉此將可提升製造產業在檢測產品瑕疵時更為準確快速,達到產業科技結合升級。

課程日期:11/12 (二) & 11/21 (四) & 11/26 (二)
課程時間:10:00-17:00
課程對象:IT 相關科技及產業人員

課程大綱

為何需要無伺服器?
如何使用 AWS 無伺服器服務透過 S3 託管靜態網頁
AWS Lambda 和 API Gateway 簡介
機器學習介紹
機器學習建置流程
Amazon SageMaker
Lab 實驗室
製造業瑕疵檢測平台

預測性維護平台

本課程將著重於

大數據解決方案、MQTT 模擬、IoT 發佈及 EMR 學習模型建立。透過本課程將可學習到 AWS Big Data 流程及解決方案、Amazon IoT 發布及訂閱、使用 MQTT 模擬裝置及 EMR 開發資料應用程式,藉此將可提升產業機器之預測及維護功能,精準且預防機器損毀且有效建置預防功能,達到傳統產業科技結合升級。

課程日期:11/13 (三) & 11/22 (五)
課程時間:10:00-17:00
課程對象:IT 相關科技及產業人員

課程大綱

機器學習介紹
機器學習建置流程
Amazon SageMaker
AWS IoT 介紹
如何簡易且安全的連接你的裝置到 AWS IoT
使用 AWS Greengrass 進行邊緣計算
何謂大數據
MapReduce 簡介
Amazon Elastic MapReduce (EMR)
EMR 應用程式情境 (ELT)
機器學習概觀
Lab 實驗室
預測性維護平台

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