報名日期：115/01/01~115/04/07

自然語言處理(NLP)與系統整合應用實戰班

政府補助辦理教育訓練

可透過本課程的理論觀念概念講授及實作練習學習訓練，期使學員具備相關知識學習掘取及實務作業運用能力養成，立基各項品質實務技能的專業基礎。

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報名日期：115/01/01~115/04/07

自然語言處理(NLP)與系統整合應用實戰班

政府補助辦理教育訓練

本課程適用「產業新尖兵試辦計畫」補助

提高創業求職競爭優勢能力

本課程將從專業理論、技能培育、實務分享及技術實作4個面向，提供學員相關卓越經營品質模式與內涵，品質可靠度基本理念，品質可靠度衡量評估工具、製程分析與解決能力、品質系統設計最適化、基本量化統計技巧工具運用、品質失效分析與改善等等，期協助學員成為優秀品質可靠度工程領域炙手可熱的專業人才，助益創業求職競爭優勢能力。

【課程特色】

結合核心素養加以發展，並考量各學習階段特性予以達成

【課程簡介】

提高創業或就業的優勢競爭力

隨著人工智慧(AI)技術與工具的發展，自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)在各個產業和生活領域都有廣泛的應用，其中一些包括：

- 網路搜索引擎：自然語言處理(NLP)技術用於改進網路搜索引擎的準確性和效率，以便更好地理解使用者的搜索意圖，並提供相關的搜索結果。
- 智慧個人助理：虛擬助理，如Siri、Alexa和Google Assistant等，使用自然語言處理(NLP)技術來理解用戶的語音指令和自然語言輸入，並執行相應的任務，例如設置提醒、制定行程或回答問題。
- 情感分析：自然語言處理(NLP)技術可用於分析社交媒體上的文字內容，以評估情感和情緒，從而了解公眾對特定產品、事件或主題的感受，這對於品牌管理和市場研究非常有價值。
- 自動化客服：許多企業使用自然語言處理(NLP)技術開發智能聊天機器人或虛擬助理，以自動回答常見問題、提供產品或服務支援，並引導用戶進行交易或解決問題。
- 文本分類與摘要：自然語言處理(NLP)技術可用於文本分類，如將新聞文章歸類為不同的主題或情感類型，同時也可用於自動生成文本摘要，從長文本中提取重要信息。
- 語言翻譯：機器翻譯系統使用自然語言處理(NLP)技術將一種語言的文字翻譯成另一種語言，從而促進不同語言之間的交流和理解。
- 醫學資料分析：在醫學領域，自然語言處理(NLP)技術可用於解析和理解醫學文獻、病歷記錄和病人報告，以提取關鍵信息、支持臨床決策和進行疾病預測。
- 金融領域：自然語言處理(NLP)技術可用於分析金融新聞、市場報告和社交媒體上的討論，以預測市場走勢、評估投資風險和進行交易決策。
- 教育領域：自然語言處理(NLP)技術可用於教育應用，例如自動評分學生作業、定制個性化教學材料、以及提供智能化的教學輔助。

【就業展望】

本課程培育AI影像辨識及系統整合應用人才，訓後可直接進入就業市場，為台灣資訊產業注入新血，8月份於104人力銀行查詢本課程學員未來可從事的相關工作職位如下：

AI工程師 (1,345筆)
數據分析師 (10,327筆)
資料分析師 (10,329筆)
機器學習工程師 (3,133筆)
深度學習工程師 (1,154筆)
網站開發工程師 (5,752筆)
網站建置工程師 (1,571筆)
系統整合工程師 (9,340筆)
Python工程師 (811筆)
NLP/LLM工程師 (493筆)
自然語言處理工程師 (461筆)
後端工程師 (2,701筆)

【學習者之先備知識與能力】

【課程目標】

本課程以培訓同時具備自然語言處理及系統整合開發應用之專業人才為導向，補足台灣各產業對於自然語言處理人才之大量需求，協助製造業、零售業、醫療業、教育業等的中小企業以最少人力，導入自然語言處理的相關應用，並整合中小企業既有的系統，取得營運的優化及新商機。

預計透過本課程的訓練，使學員具備下列各項自然語言處理工程師所需的專業基礎：

了解人工智慧與自然語言處理的發展與應用。
了解自然語言處理的基礎原理與相關套件操作
學會文本前處理、統計、分析等
學會使用Python 程式語言。
學會使用Numpy、Pandas、Matplotlib等資料分析套件。
學會使用Pytorch機器學習方法進行文本預測。
學會使用Azure語言辨識服務。
學會使用爬蟲技術自動擷取指定網站之文本。

【開課資訊】