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AI Maker x Microsoft AI-900 人工智能證書考試預備網上培訓課程

課程中會以積木式編程教導學生AI概念、其限制和責任。 他們會應用不同的AI技術,包括Microsoft Azure認知服務及Google Teachable Machine,快速製作各種AI裝置,訓練簡單AI模型,一條龍完成培訓與考取國際認可的Microsoft AI-900證書考試。此課程包含合格保障,合格率高達98%。
✓20小時專業導師面授課程
✓Una AI Maker 課程
✓Microsoft AI-900 精讀課程
✓Microsoft AI-900 證書考試券
✓合格保障
✓Una AI Maker 學生用戶一年訂閱計劃
✓一年優先支援
備註:
合格保障的設計是為了減輕學生參加考試的壓力,而且使他們更專注於課堂學習。如果學生滿足以下所有三個先決條件,即使首次應考但未通過Microsoft AI-900考試,他們可以申請免費重考一次。
•    課堂出席率達80%或以上
•    完成模擬考試,成績達80%或以上
•    完成課程後一個月內申請重考

 

你會在課程中...

  • 學習人工智能概念、局限和權責
  • 學習機器學習的基礎知識
  • 使用 Microsoft Azure 認知服務,應用多種 AI 技術,編寫 Una AI Web App
  • 使用 Google Teachable Machine,訓練多個 AI 分類模型,編寫 Una AI Web App
  • 考取國際認可的 Microsoft AI-900 證書

 

課程大綱

01 愛躲藏的人工智能

探索人工智能在日常生活的應用和體驗人工智能
  • 學習人工智能的基本概念
  • 理解甚麼是機器學習
  • 認識人工智能在日常生活的應用

02 不能吃的蘋果

應用電腦視覺,製作小型物件認測裝置
  • 學習電腦視覺的基本概念和用途
  • 學習如何運用 Una 接駁 Microsoft Azure 認知服務,Raspberry Pi 和其他感測器
  • 透過實驗,找出不同的相片質素和效果對人工智能分析的準確度有甚麼影響
  • 理解人工智能偏見和如何基於不排他,保障私隱和安全的原則使用及保護數據

 03 是男或是女

製作智能人臉探測器來檢測相片中的人臉,並分辨男和女
  • 學習人臉檢測的基本概念和用途
  • 理解分析結果的 JSON 數據中的性別資訊
  • 學習如何從人工智能的分析結果中抽取有關的資訊
  • 反省和討論人臉探測的公平性,信賴度和安全性的問題

 04 笑中有淚

製作智能裝置來檢測和識別面部表情,分辨內在和外在的情感
  • 學習面部表情識別的相關知識和檢測識別到的表情
  • 理解表情的分析結果包含多種情感,結果會顯示不同情感的信賴值
  • 設計和編寫計算笑臉數量的程式系統
  • 理解人工智能並不能真正識別人類的內在情感。人工智能是根據訓練時的數據而作出分析的

 05 不能偽造的鎖匙

透過人像識別實驗,分析人類的面部特徵和找出兩個面孔的共通點
  • 學習人像識別的基本概念和應用,並理解 JSON 分析結果數據裡有關相似度的資訊
  • 編寫分析兩人相似度的程式
  • 理解人工智能的權責

 06 挑戰 JSON

學習 JSON 數據的特徵,分析天氣情況
  • 學習與 JSON 數據相關的不同數據類型
  • 學習如何讀取和應用 JSON 數據

 07 瀕危動物圖鑑

運用 Google Teachable Machine,訓練人工智能分類模型,製作 識別特定物種的智能裝置
  • 學習機器學習的基礎知識
  • 學習圖像分類的基礎知識
  • 運用 Google Teachable Machine 來訓練人工智能模型,並下載至 Raspberry Pi

 08 姿勢要正確

運用 Google Teachable Machine,訓練人工智能分類模塊,製作分析人類坐姿正確與否的智能裝置
  • 學習人類姿勢探知的基礎知識
  • 學習如何運用相片和 Google Teachable Machine 來訓練能認知姿勢的模塊
  • 理解人工智能模型的局限

 09 智能回收模型

運用 Google Teachable Machine,訓練智能回收的人工智能模型
  • 學習監督學習的基礎知識和如何正確地準備訓練數據
  • 學習監督學習的概念
  • 學習如何提高模型的準確度

 10 高準智能回收

運用 Google Teachable Machine,訓練更好的智能回收的人工智能模型
  • 理解訓練數據的要求
  • 學習監督學習進階概念
  • 理解訓練數據,測試數據和系統運作時被輸入的數據分別

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 01 介紹人工智能

描述人工智能的基本用途和功能
  • 介紹 Microsoft AI-900 証書
  • 甚麼是人工智能?
  • 理解機器學習
  • 理解異常檢測
  • 理解電腦視覺
  • 理解自然語言處理
  • 理解交談人工智能

 02 機器學習的基礎知識

描述機器學習的基礎概念
  • 機器學習
  • 迴歸模型
  • 分類模型
  • 聚類模型

 03 探索 Microsoft Azure 的電腦視覺

描述 Azure 上的電腦視覺功能
  • 電腦視覺
  • 圖像分析
  • 圖像分類
  • 物件偵測
  • 人臉分析
  • 光學字元辨識
  • 單據分析

 04 Azure 上的自然語言處理

描述 Azure 上的自然語言處理功能
  • 自然語言處理和其應用
  • 文字分析總覽
  • 語言偵測
  • 情緒分析
  • 關鍵詞組選取
  • 命名實體識別
  • 語音辨識和生成總覽
  • 語音 - 文字轉換
  • 文字 - 語音轉換
  • 翻譯
  • 語言理解智能服務(LUIS)

 05 Azure 上的交談人工智能

描述 Azure 上的交談人工智能功能
  • 交談人工智能概念
  • 製作問與答的人員服務
  • Azure 機器人服務

 06 負責任的人工智能

描述人工智能運用上的顧慮
  • 人工智能的挑戰和風險
  • 負責任的人工智能的原則

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