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【產投班】112-1 人工智慧網路資料處理分析應用實務班第01期
人工智慧網路資料處理分析應用實務班
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課程目標
1.了解人工智慧原理。
2.了解人工智慧預測技術應用。
3.由淺入深的透過主題式實戰演練的方式，使學習效率大幅提升，即使無爬蟲程式基礎也能在此門課後能獨立進行完成任務。
課程大綱
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日期 |
時間 |
課程大綱 |
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8/26 |
09:00-12:00 |
人工智慧原理：1. HTML、JSON 與網路爬蟲的基礎。2. HTML與架構說明。 3. JSON語法。 4. 網路爬蟲介紹與相關技術。 |
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13:00-17:00 |
從網路取得資料：1. HTTP與Request要求。 2. 檔案存檔與讀取。 |
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9/2 |
09:00-12:00 |
擷取靜態 HTML 網頁資料：1. BeautifulSoup物件建立。 2. BeautifulSoup分析工具。 3.正規表達式操作。 |
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13:00-17:00 |
1. 使用 CSS 選擇器爬取資料：(1) 定位CSS標籤。 (2) 在BeautifulSoup使用CSS選擇器。 2. AI分析網路資料應用：靜態網頁應用案例、股市資訊分析。 |
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9/9 |
09:00-12:00 |
使用 XPath 運算式與lxml 套件建立爬蟲程式：1. XPath與lxml套件。 2. XPath資料模型。 3. XPath基本語法。 4. XPath Helper工具。 |
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13:00-17:00 |
Selenium 表單互動與動態網頁擷取：1. 動態網頁基礎。 2. Selenium的基本使用。 3. 定位網頁資料。 4. 與HTML進行互動。動態網頁分析應用案例：1. 購屋網網站資料分析。 2. 拍賣網站動態資料截取。 |
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9/16 |
09:00-12:00 |
Scrapy爬蟲框架：1.Scrapy爬蟲框架。 2.使用ScrapyShell。 3.輸出Scrapy爬取的資料。 |
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13:00-17:00 |
Scrapy 爬蟲程式案例-PTT網站及格言網站。 |
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10/7 |
09:00-12:00 |
使用 Pandas 掌握資料分析：1. DataFrame的基本使用。 2. 選取、過濾與排序資料。 3. Pandas資料清理與轉換。 4. 分析結果輸出檔案。 |
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13:00-17:00 |
Imdb資料整理與人工智慧評價：1. 網路爬取資料。 2. 資料整理。 3. 人工智慧應用(MLP/RNN)。 4. 人工智慧預測。 |
師資介紹
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【經歷】1. 第一科技技術股份有限公司 研發經理兼專案工程師2. 國立高雄科技大學、嘉南藥理科技大學兼任講師3. 2019年至迄今擔任AI相關培訓課程專業講師,並在業界從事AI相關領域工作。4. 2019年社團法人台灣產學研合作發展策進會「人工智慧影像識別實務班」、「人工智慧影像辨識進階實務班」授課講師。5. 2020～2022年經濟部工業局AI智慧應用人才培育計畫「人工智慧股票演算法策略實務班」、「人工智慧影像辨識實務班」、「邊緣運算影像辨識實務班」授課講師。【專長】人工智慧、Python、模糊演算法、類神經網路、基因演算法、影像分析演算法推論、系統設計與分析 。 |
