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本课程介绍人工智慧算法的基础观念，并结合案例数据进行实作，期能激起参与者对智能系统各种应用的兴趣，迈向机器自主学习与譬划未来的新境界。

时间：2019/09/25(三)-09/26(四)

地点：台北市

难度：★★★★☆

本课程采用开放源始码的R语言、RStudio软体，课程主轴包括非监督式学习、监督式学习、集成学习与深度学习应用，引导学员从认识基础关联规则、维度缩减技术与集群分析至监督式学习预测应用到深度学习应用，课程将透过案例示范与实际操作练习以增进学习成效。

时间：2019/08/31(六)-09/01(日)

地点：台北市

难度：★★★★☆

本课程采用开放源始码的R语言、RStudio软体，课程主轴包括graphics、ggplot2与shiny套件实务应用，引导学员从认识基础绘图技术到shiny套件整合应用，课程将透过案例示范与实际操作练习以增进学习成效。

时间：2019/08/24(六)-08/25(日)

地点：台北市

难度：★★★☆☆

随着电脑运算速度的增加，更新更进步演算法的提出，以及简单易用的套装软体，使得处理巨量资料不再是一件困难的事。大数据分析广泛的应用在各产业中，范围包含天文学、气象学、交通运输、犯罪分析、金融资料分析、医疗讯息分析、社群网路以及社会学等研究。在众多大数据分析软体中，Modeler无疑是其中的佼佼者。

时间：2019/08/17(六)-08/18(日)

地点：台北市

难度：★★★☆☆

本课程避开了艰涩难懂的数学原理，以浅显易懂的方式介绍一般临床医学常用到的统计方法，协助你在分析临床医相关资料时可以得心应手，了解如何使用较精准的统计方法进行分析。

时间：2019/08/03(六)

地点：台北市

难度：★★★☆☆

本课程属进阶课程，除涵盖投稿SCI或SSCI常用的统计方法外同时也介绍一些可在SPSS上进行的大数据分析方法。

时间：2019/07/25(四)-07/26(五)

地点：台北市

难度：★★★☆☆

线性结构模型是利用变异-共变异矩阵来探讨因果关系模型的一种统计方法，若你的研究打算探讨变数间的相关情况或者因果关系，使用线性结构模型是一个不错的选择。

时间：2019/07/11(四)-07/12(五)

地点：台北市

难度：★★★☆☆

网路爬虫，也叫网路蜘蛛，原意是指一种用来自动浏览全球资讯网的网路机器人。随着大数据时代来临，网页资料撷取的需求急遽增长，因网页资料撷取与网路爬虫的技术许多重叠，因此经常通称为爬虫。

时间：2019/06/29(六)-06/30(日)

地点：台北市

难度：★★★☆☆

课程采用免费Python软体为主，主题包括基础的资料结合、资料摘要与绘图技巧、统计检定、逻辑斯回归、高维度影像资料计算、线性与非线性最佳化应用。

时间：2019/06/22(六)-06/23(日)

地点：台北市

难度：★★☆☆☆

现实世界中许多元素或个体可以被视为一个点，其间的互动关系使得个体间产生了联系，因而形成一个网路结构。

时间：2019/06/13(四)-06/14(五)

地点：台北市

难度：★★★☆☆

课程采用免费R软体为主，主题包括基础的资料结合、R资料物件简介、资料摘要与绘图的技巧、统计检定与结构方程式应用。

时间：2019/06/01(六)-06/02(日)

地点：台北市

难度：★★☆☆☆

现今资讯高度发展、软硬体有效利用之时代，各产业开始将原本营业模式扩增会员管理模式，因此纷纷有了CRM(顾客关系管理)部门，代表着现在是以人为主的时代，不再是因需求而提供服务，而是藉由服务经验创造出需求。

时间：2019/05/25(六)

地点：台北市

难度：★★☆☆☆