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課程介紹
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課程與「高雄醫學大學」合作開設，以線上課程搭配實體課之混成學習模式，帶領同學了解AI相關基礎概念與資料科學的基本知識與應用，逐步完成獨一無二且專業的資料呈現方式。 |
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授課教師
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Graeme Malcolm/Senior Content Developer, Microsoft Learning Experiences
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授課語言
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英文/中文 |
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授課方式
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線上/實體 |
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製作單位
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DIGI+數位網路學院 |
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課程時數
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2小時/週，16週，共36小時 |
課程大綱
| 一、跨領域AI人才培育模式與案例分享 | |||
| 課程說明 | 00:00:00 | ||
| 課程簡報 | 00:00:00 | ||
| 作業繳交 | 00:00:00 | ||
| 二、9月19日智慧醫療經濟 | |||
| 課程簡報 | 00:00:00 | ||
| 三、資料科學導論(Introduction to Data Science)-10/3~10/23 | |||
| 課前導讀 | 00:00:00 | ||
| 線上課程觀看 | 00:00:00 | ||
| 任務繳交 | 00:00:00 | ||
| 10月03日資料科學導論-繳交學習進度成績證明(Lab1、Lab2) | 90, 00:00 | ||
| 10月17日資料科學導論-繳交學習進度成績證明(Lab3、Lab4) | 90, 00:00 | ||
| 學習心得繳交 | 00:00:00 | ||
| 10月3日資料科學導論(I)心得繳交 | 60, 00:00 | ||
| 10月17日資料科學導論(II)心得繳交 | 60, 00:00 | ||
| 四、期中考複習週-11/7 | |||
| 期中任務 | 00:00:00 | ||
| 五、醫療資料收集與處理、視覺化呈現我們的報告與數據初階(實體課程)-11/16 | |||
| 課程資源下載 | 00:00:00 | ||
| 作業繳交 | 00:00:00 | ||
| 學習心得繳交 | 00:00:00 | ||
| 11月16日實體課心得繳交 | 90, 00:00 | ||
| 六、視覺化呈現我們的報告與數據高階、使用Azure機器學習開發大數據問題(實體課程)-11/30 | |||
| 課程資源下載 | 00:00:00 | ||
| 作業繳交 | 00:00:00 | ||
| 學習心得繳交 | 00:00:00 | ||
| 11月30日實體課心得繳交 | 00:00 | ||
| 七、期末專題展示-1/9 | |||
| 期末專題報告說明 | 00:00:00 | ||
| 專題作品集 | 00:00:00 | ||
| 專題作品最終版繳交 | 120, 00:00 | ||
| 八、補充資源教材 | |||
| 補充資源一:微軟人工智慧導論 | 00:00:00 | ||
| 補充資源二:資料分析導論 | 00:00:00 | ||
| 補充資源三:什麼是Power BI | 00:00:00 | ||
| 實體課補充資源:Power BI概論(Analyzing and Visualizing Data with Power BI) | |||
| 課前導讀 | 00:00:00 | ||
| 線上課程觀看 | 00:00:00 | ||
| 任務繳交(加分題) | 00:00:00 | ||
| Power BI繳交學習進度成績證明(Lab1、Lab2) | 00:00 | ||
| Power BI繳交學習進度成績證明(Lab3、Lab4、Lab5) | 00:00 | ||
| Power BI繳交學習進度成績證明(全) | 00:00 | ||
| 學習心得繳交(加分題) | 00:00:00 | ||
| 10月17日資料分析與視覺化 – 使用Power BI(I)心得繳交 | 60, 00:00 | ||
| 10月24日資料分析與視覺化 – 使用Power BI(II)心得繳交 | 60, 00:00 | ||
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