了解什么是 AI 和如何使用 Microsoft Azure

• 了解基本的 AI 概念
• 探索 Azure 介面并建立 Azure machine learning 服务
• 探索 Azure machine learning studio 的功能
• 了解如何使用 Python notebook 运行程式

Python 知识复习

• 数据类型和运算符
• 条件语句
• 循环语句
• 函式
• 类别和物件

了解数据在 AI 中的意义

• 了解数据处理的步骤：功能选择、清理异常值、处理缺失的价值、特征工程、数据标准化
• 认识 Python 数据处理库 – NumPy 和 Pandas 的基本应用

了解统计学在 AI 中的意义

• 了解统计学基本原理和 AI 的关系
• 了解数据分析的不同基本图形方法:散点图，折线图，条形图和直方图理解类别、数值分布及其差异

了解如何使用「回归」来预测数值

• 了解什么是回归和使用回归模型的使用时机
• 如何使用 Scikit-Learn framework 训练和评估回归模型

了解如何使用「分类」来预测数据属于什么类别。

• 了解什么是分类和使用回归模型的使用时机
• 如何使用 Scikit-Learn framework 训练和评估分类模型

了解如何使用「丛集」把数据分组。

• 了解什么是丛集和使用丛集模型的使用时机
• 如何使用 scikit-learn 架构来训练和评估丛集模型

了解深度学习的基本原则和训练深度学习模型，及如何使用 PyTorch 或 Tensorflow 训练深度类神经网路模型 (DNN)

• 了解什么是神经网路和深度神经网路
• 使用深度神经网路训练模型

了解如何使用传输学习训练卷积神经网路 (CNN) 模型

• 了解什么是卷积神经网路
• 使用传输学习训练图像分类模型