udemyteacher-hadelin 彙整

掌握Python 程式設計基礎，利用機器學習的力量解決金融領域的實際應用。

利用人工智慧( AI )的力量來解決金融、科技、藝術和醫療領域的實際問題

熟練掌握 AWS SageMaker 演算法(線性學習，XGBoost，PCA，影像分類) ; 學習 SageMaker Studio 和 AutoML

為銷售、市場、營運、人力資源和公關專案建立穩健的 AI、 DL 和 NLP 模型

理解並應用 Google 的改變遊戲規則的自然語言( NLP )演算法來處理真實世界的任務。建立 2 個自然語言處理應用程式

本課程提供了超過 500 張幻燈片和 200 多道問題，讓學生獲得 AWS ML 認證，涵蓋了資料工程、AWS 服務和演算法、機器和深度學習基礎等，適合有基本的人工智慧/機器學習/AWS 知識的開發者和資料科學家。

一步一步面對真實世界的挑戰，精通 Qlik Sense。在實踐中學習

在 Google Colab 中使用 Tensorflow 2 ，利用 Transformer 和 CNN 解決 Seq2Seq 和分類 NLP 任務

透過 10 的機器學習實務專案，精通 Google 最強大的機器學習程式庫 Tensorflow 2.0

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